Żeby naprawdę zobaczyć zmianę w tempie wykładniczego wzrostu, trzeba obejrzeć go w skali logarytmicznej, proporcjonalnie do populacji.

Przy pomocy skryptu w Pythonie i pandas zwizualizowałem dane zbierane przez Johns Hopkins University na potrzeby ich świetnej wizualizacji GIS, dostępne na GitHubie. Warto zapoznać się z historią jej powstania i artykułem w Lancet Infect Dis Podobna wizualizacja instytutu Roberta Kocha jest dostępna dla Niemiec.

Dane z całego świata o potwierdzonych przypadkach, liczbie zgonów i ozdrowień są (c) 2020 Johns Hopkins University. Są one zbierane z różnych źródeł i kumulatywne (liczby mogą jedynie rosnąć). Zwizualizowałem je dla kilku krajów w skali półlogarytmicznej, przeskalowałem na milion mieszkańców, policzyłem różnice i myślę że widać pewne wzorce.

Polecam również bardzo interesującą animację, autor Aatish Bhatia, pokazującą liczbę nowych potwierdzonch przypadków w zależności od liczby wszystkich potwierdzonych zarażonych.

Mam również wykresy dla poszczególnych krajów razem z liczbą testów.

Potwierdzone przypadki

Potwierdzone przypadki (kumulatywnie):

Potwierdzone przypadki dziennie (średnia krocząca z 14 dni):

Zgony

Liczba zgonów (kumulatywnie):

Liczba zgonów dziennie (średnia krocząca z 14 dni):

Ozdrowienia

Liczba ozdrowień (kumulatywnie):

Liczba ozdrowień dziennie (średnia krocząca z 14 dni):

Aktywne przypadki

Liczba aktywnych przypadków (potwierdzone - ozdrowienia - zgony):

Dzienna różnica aktywnych przypadków (średnia krocząca z 14 dni):

Ciąg dalszy nastąpi. Aktualizacja codziennie.