Корона вируса

%
% 2020-04-18 Апроксимация эпидемии короновируса в России
%

clear

d = 7; % отступ до 1 апреля
% прирост заразившееся в день за период [2020-03-25 .. 2020-04-19]
y = [220 182 196 228 270 1 303 500 440 771 601 582 658 954 1154 2634 1786 1667 2186 2558 2774 3388 3448 4069 4785 6060 4268 5642 5236]; % Россия
% y = [267 595 448 434 536 591 697 660 857 1124 1030 1306 1355 1489 1774 1370 1959 2649 3570 2026 3083]; % Москва
n = size(y,2);
x = 1:n;
x1 = zeros(1,n); % шкала с переменным шагом чтобы понизить вклад предыдущих измерений
for a=1:n
x1(a) = sqrt(a / n) * n;
end
y1 = spline (x,y,x1); % интерполяция в новой шкале

y2 = log (y1); % логарифм заразившихся
k = polyfit(x1,y2,1); % метод наименьших квадратов
n3 = n+5; % глубина предсказания +5 дней
x3 = 1:n3;
y3 = polyval (k, x3); % предсказание

subplot (1,2,1),plot(x-d, y, 'b+', x3-d,exp(y3),'r'); grid on
xlabel('Апрель')
ylabel('Заболевших в день')
title('Заболевших в день')
legend({'Заболевших', 'Прогноз'}, 'Location', 'best')

% общее число зараженных
s = 438; % больных на 2020-03-25
bolno = zeros(1, n);
for a = 1:n
s = s + y (a);
bolno(a) = s;
end

% предсказание общего число зараженных
s = 438; % больных на 2020-03-25
bolno1 = zeros(1, n3);
for a = 1:n3
s = s + exp (y3(a));
bolno1(a) = s;
end

subplot (1,2,2),plot(x-d, bolno, 'b+', x3-d, bolno1, 'r'); grid on
xlabel('Апрель')
ylabel('Общее число заболевших')
title('Общее число заболевших')
legend({'Заболевших', 'Прогноз'}, 'Location', 'best')