నా కొత్త స్టార్టప్ చెక్‌లిస్ట్

నా కొత్త స్టార్టప్ చెక్‌లిస్ట్


నేను ఇటీవల కొత్త కంపెనీని ప్రారంభించానని మీలో కొందరికి తెలిసి ఉండవచ్చు. నేను ఇంకా -దాని గురించి మాట్లాడటానికి సిద్ధంగా లేను, కానీ నేను మొదటి సారి వ్యవస్థాపకుడిగా రాంప్ చేయాల్సిన లాజిస్టికల్ విషయాలపై కొన్ని గమనికలను సంగ్రహించాలనుకుంటున్నాను. ఇది అక్కడ ఎవరికైనా సహాయపడుతుందని ఆశిస్తున్నాము.



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    估计感染死亡人数和死亡率 如果我们知道感染人数,并且知道感染死亡率(IFR),那么从感染人数预测死亡人数就会非常简单。然而,在整个大流行期间,我们一直在估计感染人数和 IFR,但在许多情况下做得很糟糕。各州的数字似乎也有很大差异。 IFR 约为 0.5% 我在 Medium 上的一篇文章中解释了我是如何得出这个结论的。超级快速的解释是,这个数字至少可以根据纽约州 4 月下旬进行的抗体测试,结合纽约州因 Covid-19 死亡的信息来计算出来。一旦我们知道了大概的 IFR,我们就可以引导根据死亡人数估计感染人数的方法,这有助于我们将阳性检测与感染之间的关系归零。 检测呈阳性并不等于感染 阳性检测和感染不是一回事。阳性检测是感染数量的有用指标,但它们并不相同。这个简单的概念似乎阻碍了许多所做的估计。 随着时间的推移,阳性检测与感染之间的关系一直在发生变化。在大流行初期,感染与阳性检测的比例似乎在 10:1 到 20:1 之间。现在这个比例似乎在 3:1 到 5:1 的范围内。 单纯病死率 我的估计方法的基石是跟踪 Naive CFR 的变化,作为感染与阳性检测比率的指标。 单纯病死率 计算方法是今天的死亡人数除以 14 天前的阳性检测人数。由于死亡滞后于阳性检测,因此阳性检测是未来死亡的有用先行指标。 我仍然对许多广为人知的短期死亡率估计的巨大错误感到惊讶。如果您仅采用过去 7 天的平均初始病死率 (naive CFR),并根据 14 天滞后的阳性检测结果,用它来估计未来 14 天的死亡人数,那么您可以对未来 14 天的死亡人数做出比已发布的绝大多数估计更准确的估计。 对于截至 8 月 1 日左右的估计,我使用了阳性测试百分比(阳性率)和幼稚 CFR 之间的强相关性。因为我们在报告测试数据时知道测试阳性率,所以它作为死亡率的领先指标非常有用,而且我使用最近的阳性率以及阳性测试的数量来估计近期未来的死亡率。 但自大流行开始以来,单纯病死率已大幅下降。一开始超过50%,8月初一度跌至1.4%。随着 Naive CFR…

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