Данные Johns Hopkins' University
Европейские страны (и США тоже) идут по очень похожей экспоненте и "отстают" от Италии на неделю-две
Эм, потому что все экспоненты - похожи?
17.03.2020, 08:13
Не читал, но осуждаю.
https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
Methods: Italy was taken as a reference as it has some of the highest confirmed COVID-19 cases outside of China. A linear regression on the log10-scale was performed for Italy to calculate the slope using only the part of the data where the growth looks reasonably exponential (i.e. linear on the log-scale). The R2 is 0.985. All other displayed countries were assumed to have the same slope but a different intercept which corresponds to the lag behind Italy. The country-specific intercept was then used to estimate the lag. The lag was rounded to an integer for aesthetic purposes. To produce the graph, the data for the countries was shifted according to the calculated lag in order to align the number with Italy's.
Говоря совсем по простому, люди просто представляют график каждой страны в виде a + 10^b, оценивая эти a и b. и у них получается с достаточно высокой достоверностью (хотя конечно к "младшешкольной" методе оценки и оценки тенденции по 10-20ти наблюдениям есть вопросы, смотри картинку ниже) параметр задающий скорость роста экспоненты (b) у всех стран на картинке одинаковый. И если ситуация резко почему то не изменится, это вопрос дней когда все эти страны повторят успех Италии. А значит мы все умрем. Профит.
https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
Methods: Italy was taken as a reference as it has some of the highest confirmed COVID-19 cases outside of China. A linear regression on the log10-scale was performed for Italy to calculate the slope using only the part of the data where the growth looks reasonably exponential (i.e. linear on the log-scale). The R2 is 0.985. All other displayed countries were assumed to have the same slope but a different intercept which corresponds to the lag behind Italy. The country-specific intercept was then used to estimate the lag. The lag was rounded to an integer for aesthetic purposes. To produce the graph, the data for the countries was shifted according to the calculated lag in order to align the number with Italy's.
Говоря совсем по простому, люди просто представляют график каждой страны в виде a + 10^b, оценивая эти a и b. и у них получается с достаточно высокой достоверностью (хотя конечно к "младшешкольной" методе оценки и оценки тенденции по 10-20ти наблюдениям есть вопросы, смотри картинку ниже) параметр задающий скорость роста экспоненты (b) у всех стран на картинке одинаковый. И если ситуация резко почему то не изменится, это вопрос дней когда все эти страны повторят успех Италии. А значит мы все умрем. Профит.
в виде a*10^(x+b).
Но это всё фигня, потому что эпидемии развиваются по другим законам, см. "простая эпидемическая модель (SIS-модель)". Разница в том, что экспоненциальный рост возможен только в открытой системе, а человеки рано или поздно заканчиваются. А если мясные мешки ещё могут выздороветь, то тогда нужна вообще SIR-модель. В начале все они неотличимы от экспоненты, да, но потом всё сильно зависит от принимаемых мер.
(SIR-модель пририсовал с другого графика очень примерно, не обессудь)
Но это всё фигня, потому что эпидемии развиваются по другим законам, см. "простая эпидемическая модель (SIS-модель)". Разница в том, что экспоненциальный рост возможен только в открытой системе, а человеки рано или поздно заканчиваются. А если мясные мешки ещё могут выздороветь, то тогда нужна вообще SIR-модель. В начале все они неотличимы от экспоненты, да, но потом всё сильно зависит от принимаемых мер.
(SIR-модель пририсовал с другого графика очень примерно, не обессудь)
еще нужно как то учитывать что иммунитет не вырабатывается и можно болеть по второму кругу
Не стоит забывать, что молодые в основном выздоравливают, старики же в группе риска и в Италии их очень много. Потому показательными будут графики смертности а не заражения.
Вроде что забавно с курильщиками наоборот. Средняя доля курильщиков в китае 40-50%.дрля курильщиков среди зараженных 15%. Не знаю насколько достоверно, но гдето уже вытащили из статистики что курильщикам шанс заразиться этой коронкой раз в 6 меньше. Что в целом может не оправдывать того, что дырявые легкие сразу запульнут тебя в тяжелые случаи миновав лешкое течение болезни, этой статистики я не видел.
"The report also suggests that Garcia would have survived the bout of coronavirus had he not been suffering from leukaemia."
