Коронавирус. Памятка
Тиршенройт (Оберпфальц): население 72,5 тыс., детектировано 1110 ПЦР-инфицированных (1,5% популяции)=>300%.
Да, я об этом писала в самом начале (что в отдельных странах/регионах получается на вскидку что инфицировано 400% населения), но, думаю, vitminc скажет, что 1:200 это среднее значение, а там может быть и 1:50. И время трансмиссивности среднее. Насколько так можно работать, или это отражает то, что модель подгоняется под тот результат, который хочется получить, я судить не берусь.
АПД посмотрела комментарии на хабре, комментарий aamonster заслуживает внимания.
И я хотела бы поблагодарить Vitminc за всё -за графики, объяснения и нереальное терпение и пожелать удачи!🍀🍀🍀
А также другого прекрасного математика - Самовара, пожалуйста не пропадайте, Ваши графики поддерживали нас в самое тяжелое время. Оставайтесь с нами и в радостное, плиз!:)))
в США не могут быть в среднем 45%, там тоже во многих штатах еще ничего не начиналось.
С США вы правы, я там случайно экспериментальную версию взял. И так и эдак смотрел. В общем если выложите csv файл с датами и значениями детектированных то сделаю.
Работает модель. Понятно, что многое еще проверять надо.
Все на сегодня хватит. Стал делать ошибки.
да, и к смертности - в Италии например модель (надеюсь) не дает возможности подсчитать общую итоговую летальность: смертность во время взрывного развития в Ломбардии не обязательно репрезентативна. то есть и здесь у модели есть объективные ограничения. она работает только в сферической эпидемии в вакууме, или надо все подгонять, но тогда прогностическая ценность ограничена.
А есть возможность отделить одно от другого? Вот выше было мнение, что введение масок уравновешивает негативные результаты послабления карантинных мер. Т.е. теперь уже не узнать, так это или нет и что было бы без введения масок?
Там один параметр всего - количество заболевших в день, от него и пляшу. Так что отделить не получится. Но вряд ли маски и послабление мер с точностью уравновесят друг друга. Скорее одно окажется в разы важнее другого, и другим можно будет пренебречь. Если все-таки уравновесят, это будет самый непонятный сценарий - не будет ясно, имеют ли вообще значение маски и послабление мер.
. В общем если выложите csv файл с датами и значениями детектированных то сделаю.
Там один параметр всего - количество заболевших в день, от него и пляшу. Так что отделить не получится.
Ну будем надеяться, что тенденция будет и дальше позитивная. Но то, что отделить не получается, удобно для нужной трактовки. Я, естественно, не вас имею в виду.
хотела только сказать спасибо и поддержать вас что выложили свои исследования! прочитаю и попытаюсь сама тоже разобраться в деталях, всегда было интересно что скрывается за вашими доводами (сама математик). если будет статья и на английском, напишите, с радостью буду делиться
коментарии ожидаемые - продукт весеннего обострения на фоне пандемии, но местная публика счастлива и просит добавки.
увидела ваш апдейт про США, теперь я почти уверена, к сожалению, что все притянуто за уши. там тестировать начали через месяц после начала эпидемии, потом нагнали, и тестируют в основном как в Германии по количеству тестов (кроме НЙ последнее время). то, что у вас получился фактор 1:28 против немецких 1:200 говорит о том, что вы построили красивую кривую и стараетесь к ней приспособить имеющиеся данные. и 40% там тоже быть не может, это еще менее реально, чем в Германии. Половина случаев в США это НЙ-НДж-Масс. То есть там должно быть уже 80%. И при этом идет быстрый рост (хоть и чуть-чуть замедлился см. хотя бы тут https://www.worldometers.info/coronavirus/usa/new-jersey/)
почему вы решили, что новое эффективное число репродукции это новое базовое, мне тоже неясно. именно Rt должно бы отражать эффективность мер. на графике Rt я вижу 3,5-2,3-1,7-1,25-1 (то есть мю 1-0,66-0,48-0,36-0,28) но само по себе это ничего не говорит о том, какой процент зараженных, только о том, как подействовали меры.
у вас получается, что новое базовое минимально отличается от эффективного (2,6 против 2,3 и т.д.), но этого по логике мне кажется не может быть,
вы видите форму кривой в условиях карантина с большой неизвестной: в какой мере замедление благодаря карантину и в какой благодаря иммунной прослойке. я понимаю, что вы верите, что вашей формулой вы нашли ответ на этот вопрос, но слишком много нестыковок.
и с начальным значением Р тоже большой вопрос.
в общем, картинка красивая, но почти наверняка не соотвествует действительности. к сожалению.
(тут тоже 21 марта все точки хорошо ложились на рассчитанную кривую... https://habr.com/ru/post/493034/)
увидела ваш апдейт про США, теперь я почти уверена, к сожалению, что все притянуто за уши.
За сомнения спасибо. Это важная часть поиска.
Я вчера просто устал, много тестировал и действительно наворотил много чего. Глупо не признавать ошибки. Давайте я лучше по пунктам, а вы проверите. Я не буду держаться за то, что сделал, если это действительно неверно. Отрицательный результат - тоже результат.
На примере США. Сначала графики
Основной - это второй. Значения вычисленного эффективного числа репродукции vs измеренного. У меня не получается совместить эти две кривые должным образом. Правая - вычислена на основе регрессии, левая введена руками, т.к. любое изменение параметров ведет к пересчету значения справа. Как их правильно совместить, кроме как интервенциями я пока не знаю. С другой стороны, модель работает только когда величины на первом графике, что вверху, обведенные красным - одинаковы и значения на графике совмещены. Если получится совместить и получить линейную зависимость, то тогда и только тогда все работает.
Когда я вчера рассчитывал величину для США, то тестируя различные варианты взял экспериментальную версию модели (был не внимателен) в которой был корректирующий фактор равный 4 (увеличивает население в 4 раза). В обычной версии он отсутствует.
В случае если значения вычисленного эффективного числа репродукции vs измеренного совмещаются хорошо, все работает. Внизу графики для Германии. Не совсем ясно, как быть с реальным количеством инфицированных, буду думать. Количество возможностей для коррекции очень ограничено.
Вот как выглядят графики из США если совместить кривые о которых я говорил выше с 4 точками интервенции (на самом деле я просто написал функцию для начального этапа, просто для проверки допущения).
.
Красными линиями предположительно показана работа формулы. Т.е. правильно было бы в начале линий выбирать значения числа репродукции и брать их как точки интервенции. В экселе это довольно неудобно. Нужно проверять.
Уважаемый Vitminc, желаю Вам выиграть соревнование на Kaggle! :)))
Спасибо :-), но на это нет времени.
Я добавил на GitHub очень простую версию, где удалено все лишнее. Можно поиграться с параметрами и посмотреть результат. Можно изменить коэффициент между детектированными и фактически заболевшими (синяя ячейка), тем самым снизив или увеличив процентное количество заболевших. Можно попытаться после этого подогнать форму кривой. Можно внести данные другой страны. Проблема будет только одна: мы получим нереальное базовое число репродукции.
Вариантов 2:
- Модель действительно никуда не годится и ей пора на свалку. Правда возникнет вопрос каким образом прогноз совпадает с новыми значениями.
- Модель работает и в Германии и других странах действительно указанное количество заболевших.
а почему бы и нет, ничего нереального в модели нет, есть много публикаций об очень большом числе асимптоматичных (больше 40%)
Вот на вскидку:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.03.20020248v2
Здесь ca. 20% :
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.20.20025866v2
о математической стороне ничего сказать по причине некомпетентности не могу
а почему бы и нет, ничего нереального в модели нет, есть много публикаций об очень большом числе асимптоматичных (больше 40%)
Спасибо за поддержку. Она точно не помешает. Представляю как чувствовал себя Эйнштейн, то вставляя, то убирая космологическую постоянную.
Хотелось бы найти точный закон. Если это удастся, то можно решить большое количество проблем и снять большое количество вопросов. Задача практически любой модели делать прогноз на основе каких-либо заключений. С квантовой теорией та же проблема. Никто не знает почему это так, просто берут и считают.
Ребят, я действительно вам благодарен. Ваши вопросы, критика, помощь позволяют не опустить руки и идти дальше. И не важно к чему это приведет. Иногда процесс важнее результата.