其次 ， 模型很难对曲线拐点给出准确的预测 ， 拐点指的是峰值、突然变陡或变缓 。用一句俗话说 ， 量变才能达到质变 。但在现实中 ， 除非完全躺平 ， 不然影响疫情的变量实在太多了 ， 比如防疫措施的力度 ， 方式 ， 个人行为变量 ， 社会经济条件包括医疗 ， 住宿 ， 交通等 。变量越多 ， 模型越复杂 ， 不同模型计算出的“质变”拐点差异就越大 。
预印本论文网站 medRxiv 上有过一篇256位作者撰写的关于新冠预测的论文 ， 这些作者都是全球各地做新冠预测模型的研究者 ， 文章称 ， 模型所预测的周期越长 ， 其准确性就越低：与对未来一周的预测相比 ， 对未来四周的预测错误率升高了一倍 ， 四周被认为是有实际意义的短期预测时长的上限；如果把对未来二十周的预测结果也拿来比的话 ， 其错误率是一周的五倍 。
从这个意义上来说 ， 预测对了两三天的数据 ， 真的不算什么 。
最后想说 ， 作为一个野生数据工作者 ， 略知统计和建模并不是完全客观的存在 ， 会因为研究者的立场和先验知识而呈现出截然不同的结果 ， 所以 ， 对于疫情预测这样复杂的工作 ， 应该心存更多的敬畏 。（本文数据整理 连俊翔）

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