Я тут скорее согласна с подходом vitminc, (что со средним Rо=3 можно работать с позиции больших чисел, все усредняется), но не согласна с тем, что если бы было инфицировано так мало, как мы с Марией pfeiferm предполагаем, при снятии мер кривая бы резко пошла вверх - в том то и дело, что основные меры, о которых говорит и Мария, не были сняты, те меры, что есть, удерживают трансмиссию, именно потому, что сильно уменьшают вероятность SSE (superspreader events).

Дополню 3 моделями, которые столкнулись с теми же проблемами случайности трансмиссивности в негомогенном населении

Stochasticity and heterogeneity in the transmission dynamics of SARS-CoV-2

https://covid.idmod.org/data/Stochasticity_heterogeneity_transmission_dynamics_SARS-CoV-2.pdf

The distribution of R0 is over-dispersed with a high probability of extinction on the lower end, and a long tail on the higher end.

и

A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2

https://science.sciencemag.org/content/early/2020/06/22/science.abc6810.full

Нота бене:

In most cases no (strong) second wave of outbreak occurs once preventive measures are lifted. Note also that the yellow curve, in which the overall fraction infected is well below the classical herd immunity level hC = 60%, is in fact protected by herd immunity since no second wave appears.

желтая черта у них как раз на уровне ок 45% замирает

доп. материал с формулами

https://science.sciencemag.org/content/sci/suppl/2020/06/22/science.abc6810.DC1/abc6810-Britton-SM.pdf

таблица S1 дает макс. уровень в 30% для остановки роста у популяции с низкой активностью при Ro=3

FigS3 иллюстрирует развитие Ro

И еще, как мне кажется, самое интересное

Individual variation in susceptibility or exposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.27.20081893v3

While herd immunity is expected to require 60-70% of a homogeneous population to be immune given an Ro between 2.5 and 3, these percentages drop to the range 10-20% for CVs (coeffitient of variation) between 2 and 4.

То есть по этой последней модели, то, что модель vitminc оценивает как 71% на самом деле может соответствовать и 10%.

о том же тут: https://www.nicholaslewis.org/why-herd-immunity-to-covid-19-is-reached-much-earlier-than-thought/

И вот этот последний подход возможно может объяснить все противоречия, так как коэффициент вариации зависит от типа/активности/плотности населения - то, что модель на данный момент игнорирует.

Групповой иммунитет (о котором модель vitminc "думает", что это должно быть 71%) может на самом деле быть близок к 60% для активных Баварии и БВ (то есть там мы имеем грубо говоря 45% от 80%, то есть 35%), но всего 10% для ШГ (тогда тамошние 45% это на самом деле 6% от всех)