Да и автоклуб как-то намекает на раннюю специализацию в сторону техники.
Ну, да, что-нибудь сделать руками… Картом порулить… А потом вдруг диплом по теории гравитации и далее кандидатская по теор.астрофизике. Плюс программирование — как хобби.
вы не ходили на дизайн одежды, игру на баяне и так далее?
Опыт показывает, что успеха в жизни достигают те, кто рано выбрал профессию. А совсем рано (до школы) -группу профессий.
Чей опыт? Лично мой — противоположный. До 9-го класса мне на физику (и математику) было наплевать. Ну, пихнули меня на олимпиаду по физике, ну получил я на городе диплом 2-й степени, ну и получил. Однако приятель по юношескому автоклубу, на год меня старше, про это узнал и уговорил после 8-класса перейти в тридцатку. Мда. Через год я оказался единственным победителем всесоюзной олимпиды и понеслось… :)
Я смотрю, вы модулем pytz, который с моей точки зрения является палочкой-выручалочкой при работе с датой-временем во всяких разных локальных временных зонах, не пользуетесь?
Легко В качестве времени заразности больного D для Covid-19 было взято значение 10. Это собственно время от заражения до изоляции.
А далее автор той статьи воспользовался своей рекуррентной формулой, которая не является решением его же уравнений. Я проверил. И данные и код опубликованы там под спойлером.
Ну и очевидно, что в отсутствие карантина Rt=R0*(1-Pt).
Только вот число (доля) активных заразных в текущий момент времени, это не P(t), а меньшая величина. От нее нужно вычесть число recovered, deaths и exposed. И замена R0 на Rt в формуле экспоненциального начального роста это безосновательное жульничество.
Ну почему же, там The R0 was 14.8 initially and then Rt declined to a stable 1.78 after the quarantine. Впрочем, они там больше используют β — это коэффициент репродукции в день, R=β*T, где T — число дней.
Да, только вот это Rt — просто по написанию совпадает c Rt из той статьи на хабре, где: R_t = R_0(1 - P_t) (2)
что в некотором смысле эквивалентно первому или второму дифф.уравнению SEIR, где в правой части входят -beta*S*I и если E=0 и D=0, то S=1-I. А I там растет экспоненциально… Ну и понеслось жонглирование формулами.
А в статье по ссылке из Википедии Rt=beta_t*T т.е. это просто изменившееся R0 вследствие карантинных мер, начиная с 14 дня. И оно фиттится по всей исторической кривой. И, кстати — вывод из статьи, что если бы карантин не ввели, то за тот же период заболело бы сильно больше народу, типа 79%.
Увы, псевдонаучный бред в самом начале. Ну, вы можете воспроизвести предлагаемую математическую модель эпидемии по тем формулам? Типа как у SEIRD? Хотя бы, на какие классы делится популяция у автора той статьи? Дифф. (интегро-дифференциальные, etc.) уравнения можете воспроизвести по формулам?
Поэтому в расчетах нужно или отдельно считать выделение и Rt для разных больных (и в разных стадиях)
Вы сами дали ссылку на статью из Википедии на ситуацию на Diamond_Princess и привели R0=14.8, но, судя по всему, поленились пройти по ссылке на статью, где это число находится. Посмотрите PDF и (обобщенные на две взаимодействющие популяции) уравнения. И да, отмечу, что там никаких Rt в рассмотрение не вводится, а R0 (для первых 14 дней и последующих) восстанавливается из результатов подгонки имеющихся исторических кривых методом наименьших квадратов, как произведение двух параметров SEIR модели:
Overall transmissibility and contact rate (1/day)
Infectious period or time to removal (days)
Т.е. ваши предположения вполне себе могут быть проверены с помощью обобщенных SEIR моделей без использования непонятного R(t). Только вот параметров у таких моделй будет неприлично много для их определения по имеющейся кривой статистике.
Ну так, а R считается по числу учтенных случаев. Уменьшается прирост учтенных случаев — падает R. Или откуда вы думаете взялось это «реальное R»? :)
Объясните, пожалуйста, как конкретно рассчитывается R по имеющимся данным статистики? И как это рассчитанное значение может использоваться для предсказания?
Поздно == не отключили вовремя, когда это требовалось и помогло бы. Ниже его цитата с форума:
До срабатывания MCAS надо было ситуацию довести. Ее и довели, не выполняя то, что следовало выполнить. Во всех трех случаях, замечу. А в последнем вообще ничего не было сделано правильно, несмотря на то, что после Индонезии пилоты должны были знать и об MCAS, и о возможных проблемах, связанных с IAS DISAGREE.
Давайте не будем в сотый раз пережевывать известное.
Ну, да, что-нибудь сделать руками… Картом порулить… А потом вдруг диплом по теории гравитации и далее кандидатская по теор.астрофизике. Плюс программирование — как хобби.
Хе-хе. На гитаре играть пытался научиться. Увы ;)
Чей опыт? Лично мой — противоположный. До 9-го класса мне на физику (и математику) было наплевать. Ну, пихнули меня на олимпиаду по физике, ну получил я на городе диплом 2-й степени, ну и получил. Однако приятель по юношескому автоклубу, на год меня старше, про это узнал и уговорил после 8-класса перейти в тридцатку. Мда. Через год я оказался единственным победителем всесоюзной олимпиды и понеслось… :)
А далее автор той статьи воспользовался своей рекуррентной формулой, которая не является решением его же уравнений. Я проверил. И данные и код опубликованы там под спойлером.
Только вот число (доля) активных заразных в текущий момент времени, это не P(t), а меньшая величина. От нее нужно вычесть число recovered, deaths и exposed. И замена R0 на Rt в формуле экспоненциального начального роста это безосновательное жульничество.
Да, только вот это Rt — просто по написанию совпадает c Rt из той статьи на хабре, где:
R_t = R_0(1 - P_t) (2)что в некотором смысле эквивалентно первому или второму дифф.уравнению SEIR, где в правой части входят -beta*S*I и если E=0 и D=0, то S=1-I. А I там растет экспоненциально… Ну и понеслось жонглирование формулами.
А в статье по ссылке из Википедии Rt=beta_t*T т.е. это просто изменившееся R0 вследствие карантинных мер, начиная с 14 дня. И оно фиттится по всей исторической кривой. И, кстати — вывод из статьи, что если бы карантин не ввели, то за тот же период заболело бы сильно больше народу, типа 79%.
Вы же отвечаете Jef239, используя предлагаемую им терминологию из упоминаемой им же псевдонаучной статьи?
И, кстати, вот уже всплыли и разночтения, вы говорите о R0, а Jef239 о непонятном Rt. См. ниже.
Увы, псевдонаучный бред в самом начале. Ну, вы можете воспроизвести предлагаемую математическую модель эпидемии по тем формулам? Типа как у SEIRD? Хотя бы, на какие классы делится популяция у автора той статьи? Дифф. (интегро-дифференциальные, etc.) уравнения можете воспроизвести по формулам?
Вы сами дали ссылку на статью из Википедии на ситуацию на Diamond_Princess и привели R0=14.8, но, судя по всему, поленились пройти по ссылке на статью, где это число находится. Посмотрите PDF и (обобщенные на две взаимодействющие популяции) уравнения. И да, отмечу, что там никаких Rt в рассмотрение не вводится, а R0 (для первых 14 дней и последующих) восстанавливается из результатов подгонки имеющихся исторических кривых методом наименьших квадратов, как произведение двух параметров SEIR модели:
Т.е. ваши предположения вполне себе могут быть проверены с помощью обобщенных SEIR моделей без использования непонятного R(t). Только вот параметров у таких моделй будет неприлично много для их определения по имеющейся кривой статистике.
В статье есть R — но там это количество recovered. Вы же обсуждаете влияние R0, как я понимаю?
А тогда зачем?
Объясните, пожалуйста, как конкретно рассчитывается R по имеющимся данным статистики? И как это рассчитанное значение может использоваться для предсказания?
Вот ссылка на сообщение Денокана на авиафоруме.
Насколько я помню обсуждение на aviaforum.ru — нет.