数据集概述
本数据集为Blanco等人研究论文的配套数据，包含预测国家层面SARS-CoV-2未来感染情况的原始数据、拟合数据及FORTRAN代码，支持模型验证与复现，共42个文件，涵盖多种格式。
文件详解
- 拟合数据文件（.pzfx格式）：
- 示例文件：Austria_FIT.pzfx、Germany_FIT.pzfx等
- 格式：GraphPad Prism专属格式
- 说明：存储各国SARS-CoV-2感染数据的模型拟合结果，共28个文件，占比约66.67%
- 原始数据文件（.xlsx格式）：
- 示例文件：TOTAL_Zero_One_Table_Final.xlsx、COVID-19-geographic-disbtribution-worldwide-2020-10-05.xlsx等
- 格式：Excel表格
- 说明：包含全球COVID-19地理分布原始数据及汇总表，共3个文件
- 模型代码文件（.f格式）：
- 示例文件：gompertz_clean.f、zeroquad.f等
- 格式：FORTRAN代码文件
- 说明：实现感染预测模型的源代码，共11个文件，占比约26.19%
数据来源
论文"A Simple Model to Predict Future SARS-CoV-2 Infections on a National Level" by Blanco et al.
适用场景
- 疫情预测模型研究：验证和复现国家层面SARS-CoV-2感染预测模型的效果
- 公共卫生决策支持：分析不同国家疫情趋势，为防疫政策制定提供数据参考
- 计算流行病学研究：基于原始数据和拟合结果，探索病毒传播规律
- 模型代码复用：利用FORTRAN代码拓展其他传染病预测模型的开发
- 数据格式适配研究：测试GraphPad Prism格式数据与其他分析工具的兼容性
