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भाग 1. कितने लोग कोरोनोवायरस को मार देंगे?

कोरोनावायरस महामारी के पूर्वानुमान पर मेरे पहले लेख के लेखन के बाद से, एक सप्ताह से अधिक समय बीत चुका है, लेकिन बहुत कुछ बदल गया है।

सबसे पहले, वैश्विक महामारी की गतिशीलता में एक महत्वपूर्ण मोड़ था: नई मौतों का वक्र अपने चरम पर पहुंच गया। इसका मतलब यह है कि वैश्विक महामारी की पहली अवधि खत्म हो गई है, जब हर दिन नई मौतों की संख्या लगभग तेजी से बढ़ी।

एक हफ्ते पहले, मैं ख़ुशी से कहूंगा कि अब महामारी भी जल्दी घट जाएगी। लेकिन पिछले सप्ताह में जमा हुए नए आंकड़ों ने इस आशावाद को दूर कर दिया है। दरअसल, कुछ देशों (जैसे कि चीन, और संभवतः जर्मनी) में, महामारी के विकास को एक तार्किक वक्र द्वारा वर्णित किया जाता है। लेकिन अन्य देशों ने मुझे निराश किया।

कट के तहत महामारी और सुंदर चित्रों के पीड़ितों की संख्या का ताजा पूर्वानुमान।

यूएफओ केयर मिनट

महामारी COVID-19, SARS-CoV-2 कोरोनावायरस (2019-nCoV) के कारण होने वाले संभावित गंभीर तीव्र श्वसन संक्रमण की आधिकारिक तौर पर दुनिया में घोषणा की गई है। इस विषय पर हैबे के बारे में बहुत सारी जानकारी है - हमेशा याद रखें कि यह विश्वसनीय / उपयोगी और इसके विपरीत दोनों हो सकता है।

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के बारे में प्रकाशन पढ़ें: कोरोनावायरस | दूरदराज के काम

यह पता चला है कि आबादी की सुस्ती, जो सरकार द्वारा स्थापित संगरोध उपायों को लागू करने के लिए जल्दी में नहीं है, साथ ही कुछ देशों की सरकारों द्वारा इस तरह के उपायों को लागू करने के लिए अनिर्णय की स्थिति पैदा होती है, लॉजिस्टिक वक्र की विकृति पैदा होती है।

सबसे पहले, वास्तव में, महामारी गति पकड़ रही है, और हर दिन मौतों की संख्या बढ़ जाती है। फिर यह एक अधिकतम तक पहुँचता है। और उसके बाद ... उस अधिकतम पर चिपक जाती है। ईरान और इटली में ऐसा ही हुआ।

यदि हम एक तार्किक वक्र के साथ काम कर रहे थे, तो अधिकतम होने के तुरंत बाद गिरावट आई होगी। इसके अलावा, अगर हम लॉजिस्टिक वक्र (दैनिक मृत्यु दर वक्र) के पहले व्युत्पन्न पर विचार करते हैं, तो यह अपने विभक्ति के बिंदु के बारे में सममित है। इसका मतलब यह है कि वक्र के शिखर के बाईं ओर का तेज वृद्धि के प्रारंभ बिंदु पर वक्र के तेज के बराबर होगा, जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में दिखाया गया है।

दुर्भाग्य से, कई देशों में ऐसा नहीं है। वक्र का शीर्ष समतल है, और यह वक्र की तीव्र शुरुआत से पूरी तरह से अलग है। यह निर्भर करता है कि जनसंख्या कितनी देर तक रहती है, दैनिक मृत्यु दर के समतल हिस्से की लंबाई बढ़ती है।

यदि आप कुल मृत्यु दर के वक्र को देखते हैं, तो यह अब लॉजिस्टिक की तरह नहीं दिखता है। यह ऐसा था मानो आधा भाग में एक वक्र वक्र काट दिया गया हो और क्षितिज के संबंध में झुकी हुई एक सीधी रेखा को उसके हिस्सों के बीच डाला गया हो। इस क्षेत्र में, लगभग समान मात्रा में मृत्यु की दैनिक संख्या बढ़ जाती है। ईरान और इटली के मामले को फिर से देखें।

और यहाँ दुनिया भर में दैनिक मृत्यु दर वक्र है। वह केवल अपने अधिकतम पर गई। दुर्भाग्य से, यह अनुमान लगाना आसान नहीं है कि मृत्यु की संख्या में गिरावट शुरू होने से पहले वक्र अपने अधिकतम क्षेत्र में कितने समय तक रहेगा। हालांकि, सामान्य विचारों के आधार पर, किसी को यह सोचना चाहिए कि बड़ी आबादी वाले देशों के पास संगरोध उपायों के कारण वैश्विक महामारी अनुसूची का शीर्ष भी सपाट होगा।

पिछले लेख में, हमने हमारे सामने विकल्प का उल्लेख किया: एक ऐसी प्रक्रिया विकसित करने के लिए जो न केवल मौतों की संख्या का सबसे संभावित पूर्वानुमान देगी, बल्कि त्रुटि की भविष्यवाणी भी करेगी। यही है, हमें मृतकों के लिए एक आशावादी पूर्वानुमान की आवश्यकता है (जैसे कि मृतकों की अंतिम संख्या इस पूर्वानुमान से अधिक होगी), साथ ही एक निराशावादी पूर्वानुमान (जो मृतकों की अंतिम संख्या को पार कर जाएगा)।

पिछले सप्ताह के दौरान, हमें अभी तक एक और कार्य का सामना करना पड़ा: फ्लैट टॉप प्रभाव को ध्यान में रखते हुए मृत्यु दर की गतिशीलता का वर्णन करना, जब पूर्वानुमान के लिए शास्त्रीय लॉजिस्टिक वक्र का उपयोग करना अब संभव नहीं है।

लेखक दोनों समस्याओं को सफलतापूर्वक हल करने में सक्षम था, और एक पूर्वानुमान तकनीक विकसित करने के लिए जो किसी को पूर्वानुमान त्रुटि की गणना करने की अनुमति देता था, और फ्लैट टॉप प्रभाव को भी ध्यान में रखता था।

दुर्भाग्य से, वर्तमान में लेखक के पास निर्माण पूर्वानुमान मॉडल का पूरी तरह से वर्णन करने के लिए लेखक के पास पर्याप्त समय नहीं है। इसलिए, पहले भाग में हम एक पूरे के रूप में और कुछ देशों के लिए दुनिया के लिए वादा किया पूर्वानुमान पेश करेंगे और इस लेख के अगले भागों में मैं वर्णन करूँगा कि ये पूर्वानुमान कैसे प्राप्त हुए और पाठक पायथन में पूर्वानुमान को कैसे दोहरा सकते हैं।

यहाँ वादा किया पूर्वानुमान है। मैं नए डेटा का उपयोग करके सप्ताह में कम से कम एक बार इसे अपडेट करने की योजना बनाता हूं। लेकिन मैं मॉडलिंग की गतिशीलता को चित्रित करने के लिए पिछले पूर्वानुमानों को रखूंगा।

वैसे, उन्होंने मुझसे पूछा कि मैंने पूर्वानुमान के लिए एक्सेल का उपयोग क्यों नहीं किया? मैं जवाब देता हूं: एक्सेल में अंतर्निहित तंत्र हैं जो आपको ऐसे मापदंडों को खोजने की अनुमति देते हैं जो न्यूनतम मध्यस्थता के कार्य के अनुरूप हैं। हालांकि 99% उपयोगकर्ता, इन तंत्रों को ज्ञात नहीं हैं, और उनका उपयोग पूरी तरह से तुच्छ नहीं है। यह पिछले लेख में प्राप्त स्तर है।

लेकिन इस लेख के निम्नलिखित हिस्सों में हम सिमुलेशन मॉडलिंग का संचालन करेंगे, जब प्रत्येक देश के लिए हम एक निश्चित प्रक्रिया को कई हजार बार करेंगे, एक निश्चित तरीके से सांख्यिकीय डेटा के आने वाले सेट को बदलते हुए। तमिलनाडु बूटस्ट्रैप सिमुलेशन।

विज़ुअलबेसिक का उपयोग किए बिना एक्सेल में इस तरह के सिमुलेशन को करने का लेखक को कोई पता नहीं है। इसी समय, पायथन में, एक ही मामले में न्यूनतम एक फ़ंक्शन की खोज से कई हजार मामलों में खोज करने के लिए संक्रमण कोड की कई लाइनें लिखकर किया जाता है। मैं इस लेख के तीसरे भाग में यह ट्रिक दिखाऊंगा।

जल्द ही इस लेख के भाग 2 का लिंक होगा।

फाइटिंग कोविद -2019: द ग्रेट टर्न आता है

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