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Fighting Covid-2019: le grand tour arrive

Partie 1. Combien de personnes vont tuer le coronavirus?


Depuis la rédaction de mon premier article sur la prévision de l'épidémie de coronavirus, un peu plus d'une semaine s'est écoulée, mais beaucoup de choses ont changé.

Tout d'abord, il y a eu un tournant dans la dynamique de l'épidémie mondiale: la courbe des nouveaux décès a atteint son apogée. Cela signifie que la première période de l'épidémie mondiale est terminée, lorsque chaque jour le nombre de nouveaux décès a augmenté de façon presque exponentielle.

Il y a une semaine, je serais ravi de dire que l'épidémie va également rapidement décliner. Mais les nouvelles données accumulées au cours de la semaine dernière ont dissipé cet optimisme. En effet, dans certains pays (comme la Chine, et peut-être l'Allemagne), l'évolution de l'épidémie est décrite par une courbe logistique. Mais d'autres pays m'ont déçu.

Nouvelle prévision du nombre de victimes de l'épidémie et de belles photos sous la coupe.

UFO Care Minute


La pandémie COVID-19, une infection respiratoire aiguë potentiellement grave causée par le coronavirus SARS-CoV-2 (2019-nCoV), a été officiellement annoncée dans le monde. Il y a beaucoup d'informations sur Habré sur ce sujet - rappelez-vous toujours qu'il peut être à la fois fiable / utile, et vice versa.

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Il s'avère que la négligence de la population, qui n'est pas pressée de mettre en œuvre les mesures de quarantaine mises en place par le gouvernement, ainsi que l'indécision des gouvernements de certains pays à mettre en place de telles mesures, conduisent à la distorsion de la courbe logistique.

Au début, en effet, l'épidémie prend de l'ampleur et chaque jour le nombre de décès augmente. Ensuite, il atteint un maximum. Et après cela ... s'en tient à ce maximum. C'est ainsi que cela s'est produit en Iran et en Italie.





Si nous avions affaire à une courbe logistique, immédiatement après le maximum, il y aurait eu une baisse. De plus, si l'on considère la dérivée première de la courbe logistique (courbe de mortalité journalière), elle est symétrique par rapport au point de son inflexion. Cela signifie que la netteté du côté gauche du pic de la courbe serait égale à la netteté de la courbe au point de départ de la montée, comme le montre la figure ci-dessous.

Malheureusement, dans de nombreux pays, ce n'est pas le cas. Le haut de la courbe est plat et il est complètement différent du début net de la courbe. Selon la durée de la mise en quarantaine de la population, la longueur de la partie plate de la courbe de mortalité quotidienne augmente.

Si vous regardez la courbe de la mortalité totale, elle ne ressemble plus à une courbe logistique. C'était comme si une courbe logistique était coupée en deux et qu'une ligne droite inclinée par rapport à l'horizon était insérée entre ses moitiés. Dans ce domaine, le nombre de décès par jour augmente approximativement du même montant. Revoyez le cas de l'Iran et de l'Italie.





Et voici la courbe de mortalité quotidienne dans le monde. Elle a seulement atteint son maximum. Malheureusement, il n'est pas facile de prédire combien de temps la courbe restera dans la région de son maximum avant que la baisse du nombre de décès ne commence. Cependant, sur la base de considérations générales, il faut penser qu'en raison du grand nombre de pays disposant de mesures de quarantaine de profilage de la population, le sommet du calendrier mondial de pandémie se révélera également plat.





Dans le dernier article, nous avons évoqué le choix qui nous attend: développer une procédure qui non seulement donnerait la prévision la plus probable du nombre de décès, mais aussi prédirait l'erreur. Autrement dit, nous devons avoir une prévision optimiste pour les morts (de telle sorte que le nombre final de morts serait supérieur à cette prévision), ainsi qu'une prévision pessimiste (qui dépasserait le nombre final de morts).

Au cours de la semaine écoulée, nous avons été confrontés à une autre tâche: décrire la dynamique de la mortalité en tenant compte de l'effet de sommet plat, lorsqu'il n'est plus possible d'utiliser la courbe logistique classique pour la prévision.

L'auteur a réussi à résoudre ces deux problèmes et à développer une technique de prévision qui permettrait de calculer l'erreur de prévision et de prendre également en compte l'effet de sommet plat.

Malheureusement, à l'heure actuelle, l'auteur ne dispose pas de suffisamment de temps pour décrire entièrement le modèle de prévision construit. Par conséquent, dans la première partie, nous présenterons les prévisions promises pour le monde dans son ensemble et pour certains pays séparément, et dans les prochaines parties de cet article, je décrirai comment ces prévisions ont été reçues et comment les lecteurs peuvent répéter les prévisions en Python.

Voici la prévision promise. Je prévois de le mettre à jour au moins une fois par semaine, en utilisant de nouvelles données. Mais je garderai les prévisions précédentes afin d'illustrer la dynamique de la modélisation.



Au fait, ils m'ont demandé pourquoi je n'avais pas utilisé Excel pour faire des prévisions? Je réponds: Excel a des mécanismes intégrés qui vous permettent de trouver des paramètres qui correspondent au minimum d'une fonction arbitraire. Bien que 99% des utilisateurs, ces mécanismes ne sont pas connus, et leur utilisation n'est pas entièrement triviale. C'est le niveau atteint dans l'article précédent.

Mais dans les parties suivantes de cet article, nous effectuerons une modélisation de simulation, lorsque pour chaque pays, nous effectuerons plusieurs milliers de fois une procédure similaire, d'une certaine manière, en modifiant l'ensemble des données statistiques entrantes. T.N. simulation de bootstrap.

L'auteur ne sait pas comment effectuer une telle simulation dans Excel sans utiliser VisualBasic. En même temps, en Python, la transition de la recherche d'un minimum d'une fonction dans un seul cas à la recherche dans plusieurs milliers de cas se fait en écrivant plusieurs lignes de code. Je vais montrer cette astuce dans la troisième partie de cet article.

Bientôt, il y aura un lien vers la partie 2 de cet article.

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