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Kampf gegen Covid-2019: Die große Wende kommt

Teil 1. Wie viele Menschen werden das Coronavirus töten?


Seit dem Schreiben meines ersten Artikels über die Vorhersage der Coronavirus-Epidemie ist etwas mehr als eine Woche vergangen, aber vieles hat sich geändert.

Zunächst gab es einen Wendepunkt in der Dynamik der globalen Epidemie: Die Kurve der neuen Todesfälle erreichte ihren Höhepunkt. Dies bedeutet, dass die erste Periode der globalen Epidemie vorbei ist, in der die Zahl der neuen Todesfälle jeden Tag fast exponentiell anstieg.

Vor einer Woche würde ich gerne sagen, dass jetzt auch die Epidemie schnell abnehmen wird. Aber die neuen Daten, die in der letzten Woche gesammelt wurden, haben diesen Optimismus zerstreut. In einigen Ländern (wie China und möglicherweise Deutschland) wird die Entwicklung der Epidemie durch eine logistische Kurve beschrieben. Aber andere Länder haben mich enttäuscht.

Neue Prognose der Anzahl der Opfer der Epidemie und schöne Bilder unter dem Schnitt.

UFO Care Minute


Die Pandemie COVID-19, eine potenziell schwere akute Atemwegsinfektion, die durch das SARS-CoV-2-Coronavirus (2019-nCoV) verursacht wird, wurde weltweit offiziell angekündigt. Zu diesem Thema gibt es viele Informationen zu Habré - denken Sie immer daran, dass es sowohl zuverlässig / nützlich sein kann als auch umgekehrt.

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Es stellt sich heraus, dass die Schlamperei der Bevölkerung, die es nicht eilig hat, von der Regierung festgelegte Quarantänemaßnahmen umzusetzen, sowie die Unentschlossenheit der Regierungen einiger Länder, solche Maßnahmen einzuführen, zu einer Verzerrung der logistischen Kurve führen.

In der Tat gewinnt die Epidemie zunächst an Dynamik, und mit jedem Tag steigt die Zahl der Todesfälle. Dann erreicht es ein Maximum. Und danach ... bleibt bei diesem Maximum. So geschah es im Iran und in Italien.





Wenn wir es mit einer logistischen Kurve zu tun hätten, wäre unmittelbar nach dem Maximum ein Rückgang eingetreten. Wenn wir außerdem die erste Ableitung der logistischen Kurve (tägliche Sterblichkeitskurve) betrachten, ist sie um den Wendepunkt symmetrisch. Dies bedeutet, dass die Schärfe der linken Seite des Spitzenwerts der Kurve gleich der Schärfe der Kurve am Startpunkt des Anstiegs ist, wie in der folgenden Abbildung gezeigt.

Leider ist dies in vielen Ländern nicht der Fall. Der obere Rand der Kurve ist flach und unterscheidet sich vollständig vom scharfen Beginn der Kurve. Je nachdem, wie lange die Population unter Quarantäne steht, nimmt die Länge des flachen Teils der täglichen Sterblichkeitskurve zu.

Wenn Sie sich die Kurve der Gesamtmortalität ansehen, sieht sie nicht mehr wie eine logistische aus. Es war, als würde eine logistische Kurve in zwei Hälften geschnitten und eine zum Horizont geneigte gerade Linie zwischen ihre Hälften eingefügt. In diesem Bereich steigt die tägliche Zahl der Todesfälle um ungefähr den gleichen Betrag. Schauen Sie sich noch einmal den Fall Iran und Italien an.





Und hier ist die tägliche Sterblichkeitskurve auf der ganzen Welt. Sie ging nur bis zu ihrem Maximum. Leider ist es nicht leicht vorherzusagen, wie lange die Kurve im Bereich ihres Maximums bleiben wird, bevor der Rückgang der Zahl der Todesfälle beginnt. Aufgrund allgemeiner Überlegungen muss man jedoch davon ausgehen, dass sich aufgrund der großen Anzahl von Ländern mit Quarantänemaßnahmen zur Erstellung von Bevölkerungsprofilen die Spitze des globalen Pandemieplans ebenfalls als flach herausstellen wird.





Im letzten Artikel haben wir die vor uns liegende Wahl erwähnt: ein Verfahren zu entwickeln, das nicht nur die wahrscheinlichste Prognose der Anzahl der Todesfälle liefert, sondern auch den Fehler vorhersagt. Das heißt, wir brauchen eine optimistische Prognose für die Toten (so dass die endgültige Anzahl der Toten größer wäre als diese Prognose) sowie eine pessimistische Prognose (die die endgültige Anzahl der Toten überschreiten würde).

In der vergangenen Woche standen wir vor einer weiteren Aufgabe: Die Beschreibung der Mortalitätsdynamik unter Berücksichtigung des Flat-Top-Effekts, wenn die klassische Logistikkurve nicht mehr für Prognosen verwendet werden kann.

Der Autor war in der Lage, beide Probleme erfolgreich zu lösen und eine Prognosetechnik zu entwickeln, mit der der Prognosefehler berechnet und der Flat-Top-Effekt berücksichtigt werden kann.

Leider hat der Autor derzeit nicht genügend Zeit, um das konstruierte Prognosemodell vollständig zu beschreiben. Daher werden wir im ersten Teil die versprochene Prognose für die Welt als Ganzes und für einige Länder separat präsentieren. In den nächsten Teilen dieses Artikels werde ich beschreiben, wie diese Prognosen eingegangen sind und wie Leser die Prognose in Python wiederholen können.

Hier ist die versprochene Prognose. Ich plane, es mindestens einmal pro Woche mit neuen Daten zu aktualisieren. Ich werde jedoch die vorherigen Prognosen beibehalten, um die Dynamik der Modellierung zu veranschaulichen.



Übrigens fragten sie mich, warum ich Excel nicht für Prognosen verwendet habe. Ich antworte: Excel verfügt über integrierte Mechanismen, mit denen Sie Parameter finden können, die dem Minimum einer beliebigen Funktion entsprechen. Obwohl 99% der Benutzer, sind diese Mechanismen nicht bekannt und ihre Verwendung ist nicht ganz trivial. Dies ist das Niveau, das im vorherigen Artikel erreicht wurde.

In den folgenden Teilen dieses Artikels werden wir jedoch eine Simulationsmodellierung durchführen, bei der wir für jedes der Länder mehrere tausend Mal ein ähnliches Verfahren durchführen und auf eine bestimmte Weise den eingehenden statistischen Datensatz ändern. T.N. Bootstrap-Simulation.

Der Autor hat keine Ahnung, wie eine solche Simulation in Excel ohne VisualBasic durchgeführt werden kann. Gleichzeitig wird in Python der Übergang von der Suche nach einem Minimum einer Funktion in einem Einzelfall zur Suche in mehreren tausend Fällen durch Schreiben mehrerer Codezeilen ausgeführt. Ich werde diesen Trick im dritten Teil dieses Artikels zeigen.

In Kürze wird es einen Link zu Teil 2 dieses Artikels geben.

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