Между прочим, сейчас увидела, что IHME переработали модель:

http://www.healthdata.org/covid/updates

в частности

Correcting reported cases to account for scaling up testing. As more locations scale up testing for COVID-19, many places may report increases in cases; however, such increases usually reflect an increased detection of existing cases rather than a true rise in COVID-19 infections. Where data are available, we aim to adjust trends in reported cases based on the relationships between testing per capita and test positivity rates. To date, we have found as testing rates double, cases increase by an average of 22%. We then use this relationship to adjust case trends which then inform our death models, a vital step toward ensuring a more accurate representation of COVID-19 epidemic trends. Other COVID-19 estimation updates do not appear to account for this relationship between reported cases and expanded testing efforts; this could lead to very different conclusions about future epidemic trends.

ну и много еще всего, в результате они на графиках различают тесты и предположительных реальных инфицированных

в штате НЙ например модель https://covid19.healthdata.org/united-states-of-america/new-york

дает в начале всплеска,

2 марта - 1 официальный случай - предположительно 3642 инфекций. фактор 3642.

11 марта, с 118 подтвержденными новыми случаями, предположительно 41475 новых = фактор 351

в день предполагаемого пика 4837 пцр-подтвержденных случаев против 108646 предполагаемых, фактор 22,

но уже к 25 апреля фактор 5, подтянули тестирование

калифорния: https://covid19.healthdata.org/united-states-of-america/california

эта модель вызывает доверие: фактор не может быть постоянной величиной в условиях непостоянного тестирования

и если подставить теперь их предположительные значения инфицированных в вашу модель, то что получится?

при этом график проекции смертей изменился мало.

смерти все-таки намного более надежный параметр.