Comments 10
Автор взял и придумал своё уравнение, не имеющее ровно никакого отношения к действительности… Можно ещё десяток придумать, не хуже описывающих китайскую кривую.
Также, из-за принимаемых мер меняются коэффициенты дифф. уравнений, а значит и вид кривой, во времени.
Ещё одна претензия к такому подходу — аппроксимация сложной кривой в будущее по малому количеству неточных начальных данных. Если учесть их погрешность, а также то, что реальная кривая отображает количество реально заболевших, а мы владеем информацией только о выявленных, то реальные цифры будут отличаться на несколько порядков.
В общем, ни о чём. Надеюсь, Павел, в работе вы руководствуетесь не настолько притянутыми за уши моделями…
Также, из-за принимаемых мер меняются коэффициенты дифф. уравнений, а значит и вид кривой, во времени.
Ещё одна претензия к такому подходу — аппроксимация сложной кривой в будущее по малому количеству неточных начальных данных. Если учесть их погрешность, а также то, что реальная кривая отображает количество реально заболевших, а мы владеем информацией только о выявленных, то реальные цифры будут отличаться на несколько порядков.
В общем, ни о чём. Надеюсь, Павел, в работе вы руководствуетесь не настолько притянутыми за уши моделями…
В Вашем модифицированном уравнении на самом деле не 5 неизвестных параметров, а всего 3! Первая проблема c «c» и «d», которые однозначно не определить. Следовало бы заменить с*exp(d) на новый параметр без потери точности. Вторая, например, а — тоже не определятся однозначно с помощью MНК. Т.е. формула упрощается например до:
j(t) = 1/(A+B*exp(-beta*t))
Вы это не сделали и я не понимаю, как вы нашли все ваши 5 неизвестных параметров методом наименьших квадратов без, в лучшем случае, ошибки. Код и данные на стол!
j(t) = 1/(A+B*exp(-beta*t))
Вы это не сделали и я не понимаю, как вы нашли все ваши 5 неизвестных параметров методом наименьших квадратов без, в лучшем случае, ошибки. Код и данные на стол!
-del-
Было бы интересно посмотреть график кривой, построенной по этому методу для Китая, но на основе только первого участка (до загиба вверх, или до загиба + 5-10 дней), как в других приведённых в статье странах. И посмотреть, насколько остальная часть прогнозной кривой будет близка к реальной. Ведь подогнать под существующие данные, особенно когда в функции много параметров, можно довольно близко, но это не показывает, насколько хорошо метод подходит для прогнозирования по ранним данным.
Ну и, возможно, было бы легче читать, если бы цвета на разных графиках совпадали (у стран почему-то меняются). А также хотелось бы видеть полученные значения параметров.
Поддерживаю.
Взять первые 10-30 дней для Китая и посмотреть, предсказывают ли они реальную кривую.
Я сам неделю назад попытался описать развитие болезни очень похожим уравнением. И бросил, когда выяснилось, что вышеописанная проверка с треском проваливается. Похоже, развитие заразы имеет какое-то слегка другое описание.
Взять первые 10-30 дней для Китая и посмотреть, предсказывают ли они реальную кривую.
Я сам неделю назад попытался описать развитие болезни очень похожим уравнением. И бросил, когда выяснилось, что вышеописанная проверка с треском проваливается. Похоже, развитие заразы имеет какое-то слегка другое описание.
Вы взяли китайский сценарий за эталон, хотя это весьма специфичная история, где жесточайшие меры, авторитарная власть и китайский менталитет. Не факт что в европе или США возможно такое повторить. И не факт что в Китае остановили вирус, сейчас данные снова стали расти. Все предположения притянуты за уши. Карантинные меры разной успешности могут вносить существенные поправки в графики.
а все ли случаи были зафиксированыпоржал. Извините, но кроме известного в широких кругах Замкада есть ещё Заурал, Забайкал и тд.
Похоже что прогноз работает.
Sign up to leave a comment.
COVID-19: прогнозируем число больных коронавирусом