创建以跟踪模拟冠状病毒（COVID-19）传播的病例。病例数据通过网络获得，并拟合逻辑模型以预测随时间的流行传播。
要进行操作，请加载包含脚本COVID19Modelingv2的文件夹，并在命令提示符中键入以下代码：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Milan Batista（fitVirus）创建。该模型是一个数据驱动模型，将疫情数据拟合到逻辑曲线。该模型的目标是对病毒传播和疫情持续时间进行局部预测。该模型可用于在某些情况下提供准确的近似值。”对于纯初始猜测或小数据集，回归收敛可能失败。因此，该方法不适用于流行病的早期阶段。此外，如果回归统计不符合最低标准，例如R^2>0.8，p值<0.05，则结果无效。”（米兰·巴蒂斯塔）
免责声明：模型在某些情况下会失败。应对所有结果进行严格的统计分析。当遇到其他流行阶段（逻辑函数未描述）时，模型会失败。请自行决定使用。
数据在线存储，并通过JHU CSSE从各种来源提供，包括：
“世界卫生组织（WHO），DXY.cn.Pneumonia.2020，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”
在图中，流行率用蓝线（病例/天）绘制。蓝点是实际感染率（病例/天）。区域颜色区分流行过渡阶段：
红色快速生长期
黄色-过渡到稳态阶段
绿色结束阶段
引用为
JM24（2021年）。新冠病毒-19模型(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/74632-covid-19-modeling)，MATLAB中心文件交换.
