创建以跟踪模拟冠状病毒（Covid-19）的传播。在网上获得案例数据，并安装在逻辑模型上以预测随着时间的推移传播。
操作加载包含脚本Covid19modelingv2的文件夹，并在命令提示符下键入以下代码：Covid19modelingv2（“国家”）。
例如:COVID19Modelingv2(“我们”)。通过将多个国家放在一个列表中，可以同时分析它们:COVID19Modelingv2(“美国”，“意大利”)。
该模型由米兰Batista（Fitvirus）创建。该模型是一种数据驱动模型，它适用于逻辑曲线的疫情数据。该模型的目标是对病毒扩散和疫情持续时间做出局部预测。该模型可用于在某些情况下提供准确的近似。“回归融合可能会失败，纯初始猜测或小数据集。因此，该方法不适用于疫情的早期阶段。此外，如果回归统计数据不符合最低标准，结果是没用的，说R ^ 2>0.8，p值<0.05。“（米兰巴蒂斯塔）
免责声明：模型将在某些情况下失败。应对所有结果进行严格的统计分析。当遇到额外的流行病阶段（逻辑函数未描述）时，模型会失败。以自己的自由裁量权使用。
数据在线存储，并通过来自各种来源的Jhu CSSE提供，包括：
“世界卫生组织（世卫组织），DXY.cn.肺炎。2020年，BNO新闻，
国家卫生健康委员会?中华人民共和国国家卫生健康委
中国疾控中心、香港卫生署、澳门政府、台湾疾控中心、美国疾控中心、加拿大政府、澳大利亚政府卫生署、欧洲疾病预防控制中心及新加坡卫生部”
在该图上，疫情绘制着蓝线（案例/日）。蓝点是实际感染率（案例/日）。区域颜色单独的流行病过渡阶段：
红色 - 快速增长阶段
黄色 - 过渡到稳态阶段
绿色 - 结局阶段
引用
JM24（2021）。Covid-19型号（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/74632-.covid-19-modeling），Matlab中央文件交换。检索到。
