Давайте я пока немного отвлекусь и расскажу о том как делаются прогнозы, о том почему к ним нужно относится с сомнениями и почему важно правильно собирать и интерпретировать данные. Сделаем это на примере той самой IHME модели.

Сначала делается предположение, что кривая смертности выглядит следующим образом (ее правильность оставим за рамками данного обсуждения).

Тут важна центральная линия, которая описывается следующей функцией.

Нам нужно взять кумулятивные значения по смертности

и подобрать значения таким образом, чтобы вычисленные значения как можно ближе приближались к точкам на графике.

Дальше можно делать прогноз просто дифференцируя полученную функцию и получая следующий график указывающий на дневные значения смертности.

Это в теории. На практике возникает множество проблем. Точки (данные) не всегда корректны. Не всегда понятно на каком этапе мы находимся и т.д. В результате по точкам, что изображены выше можно построить несколько вариантов не особо отличающихся друг от друга.

Какой из них верный разумеется непонятно. Кроме того т.к. данные неровно ложатся на кривую, то возникает некоторый фактор ошибки, который нужно учитывать. Этот фактор корректирует выбранный вариант в большую или меньшую сторону и мы получаем верхнюю и нижнюю границы и область между ними залитую цветом. На верхнем графике это выражено в расширении закрашенной области.

Посмотрим на картинку с анализом

Здесь берутся сырые данные и без какого-либо анализа причин возникновения всплесков учитываются в прогнозе. Действительно разработчики не обязаны знать данные из каждой из стран. Если же мы знаем, что данные некоторых дней не верны то при расчете кривой их нужно исключить. Тогда исчезнет пик вверху и кривая станет более пологой.

Почему в РКИ не могут взять в руки готовый инструмент и с умом использовать его мне к сожалению не известно :(.