все числа, которыми тут оперируют, основаны все равно на тех же данных, что и РКИ. Число репродукции в том числе.В Бергамо, где плотность заражения и смертей в десятки раз выше Германии, 60% инфицированных. Подтверждено тестами

Все равно не понял. Какие числа и кто оперирует? Значение базового числа репродукции я посчитал сам из времени удвоения. Это может сделать любой. Формула на основе SEIR модели и указана выше. РКИ (сейчас) используют наукаст с неуказанными параметрами расчета для определения эффективного числа репродукции. Как определяли значение базового числа репродукции мне не известно. Можно ли им доверять каждый решит сам.

Базовое число репродукции и эффективное число репродукции в каждом регионе свое в зависимости от принимаемых мер. При чем здесь смертность в Бергамо, где был коллапс медицинской системы и количество инфицированных тоже не ясно. Еще раз переносить параметры одной страны в другую нельзя, но можно вставить эти параметры в формулы, что я дал и увидеть картину для каждой конкретной страны.

Пожалуйста, если вы хотите понимать о чем я говорю, разберитесь что есть базовое и эффективное числа репродукции.

Базовое R₀ - это константа и специфично для каждого региона в зависимости от плотности населения, возможности контактов и т.п. Его можно определить только в начале эпидемии.

Эффективное R_t - это всегда меняющееся число, указывающее на фактическое значение скольких людей в среднем (всего) заражает один инфицированный в данный, конкретный момент времени. Зависит он многих параметров, как то, есть ли карантин, носят ли маски, сколько человек переболело и т.п.

Давайте я на примере формулы покажу и объясню что означают величины в формуле без карантина или других ограничивающих мер.

P_next = P_current e^{(R₀ (1 - P_current) - 1) / 10}

R_t = R₀ (1 - P_current) - фактическое число репродукции. (1 - P_current) - это какая часть населения еще не иммунна. Т.е. чем меньше число не переболевших, тем меньше R_t. Когда мы достигнем определенного значения иммунного населения (P_current = 1-1/R₀), то R_t станет равным 1 и мы получим

P_next = P_current e^{(1 - 1) / 10}

P_next = P_current e⁰ = P_current

Мы достигнем точки насыщения и дальше уже эпидемия не пойдет; точнее начнет гаснуть, см далее активные случаи. Значение 10 в знаменателе означает, что если число репродукции или количество людей в среднем (всего) заразившихся от одного инфицированного равно некоторому значению, то это количество должно быть поделено на весь период, когда больной заразен. Правильнее было бы считать учитывая распределение, которое я давал выше. В реальности никто так не делает т.к. людей много и в силу закона больших чисел величина усредняется.

Еще раз. Вводя ограничительные меры мы можем лишь скорректировать эффективное число репродукции на определенный коэффициент μ [0...1].

P_next = P_current e^{(μ R₀ (1 - P_current) - 1) / 10}

Для простоты я просто определил новую величину R'₀, такую что

R'₀ = μ R₀

Это позволяет узнать уровень насыщения для условий карантина и получить численную меру той или иной ограничительной меры.

Текущий R_t высчитывается в зависимости от числа зараженных по формуле

R_t = R₀ (1 - P_t)

Смотрите на активные случаи из модели с различным фактором μ и в реальности, то что мы наблюдаем. Это та самая кривая форму которой я не мог определить: