Соглашусь с предыдущими комментаторами, что автор а) сам не понимает ошибки базового процента; б) не знает теорвер. В самом деле, вероятность помереть заболевшим коронавирусом в интервале 70-79 по итальянским данным 9.6 %, она включает в себя вероятность помереть от остальных причин, равную 5.6% годовых*14/365 или около 0.2%, что в лучшем случае изменит результат на погрешность.
Также использовав статью
Поэтому привожу вам фрагмент беседы Washington Post с Мелиссой Нолан, вирусологом Университета Южной Каролины:
, автор почему-то не дочитал до момента, где приводятся оценки WHO смертности от 1.4 до 3.5%, что хорошо соотносится с оценками Пуэйо и говорится, что смертность от гриппа намного ниже и составляет около 0.1%. Налицо избирательная подача информации.
В отчёте WHO, на который автор ссылается далее написано
The reproductive number – the number of secondary infections generated from one infected individual – is understood to be between 2 and 2.5 for COVID-19 virus, higher than for influenza.
. Именно это число важно, так как отвечает за эпидемиологическую опасность болезни.
Томас Пуэйо может и описал всё в слишком мрачных тонах, но зато он предложил несколько важных мыслей:
1. Коэффициент распространения сильно зависит от факторов изоляции. Карантин введённый вовремя уменьшит количество заболевших на порядки.
2. Смертность сильно зависит от загруженности системы здравоохранения. Вовремя введённые меры помогут также и смертность уменьшить в несколько раз. Кстати, как мне рассказывали, уже сейчас в Италии врачам приходится решать, кому подключать аппараты вентиляции лёгких, а кому с большой вероятностью придётся умереть.
3. От принятия мер до замедления увеличения числа зафиксированных заболевших есть пугающая временная задержка, во время которых это число может в несколько раз увеличиться.
Так что, Илья, советую Вам признать свою неправоту, и в дальнейшем более вдумчиво разбираться в вопросе перед тем, как писать статью, особенно на серьёзную тему.
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 использовав статью , автор почему-то не дочитал до момента, где приводятся оценки WHO смертности от 1.4 до 3.5%, что хорошо соотносится с оценками Пуэйо и говорится, что смертность от гриппа намного ниже и составляет около 0.1%. Налицо избирательная подача информации.
В отчёте WHO, на который автор ссылается далее написано . Именно это число важно, так как отвечает за эпидемиологическую опасность болезни.
Томас Пуэйо может и описал всё в слишком мрачных тонах, но зато он предложил несколько важных мыслей:
1. Коэффициент распространения сильно зависит от факторов изоляции. Карантин введённый вовремя уменьшит количество заболевших на порядки.
2. Смертность сильно зависит от загруженности системы здравоохранения. Вовремя введённые меры помогут также и смертность уменьшить в несколько раз. Кстати, как мне рассказывали, уже сейчас в Италии врачам приходится решать, кому подключать аппараты вентиляции лёгких, а кому с большой вероятностью придётся умереть.
3. От принятия мер до замедления увеличения числа зафиксированных заболевших есть пугающая временная задержка, во время которых это число может в несколько раз увеличиться.
Так что, Илья, советую Вам признать свою неправоту, и в дальнейшем более вдумчиво разбираться в вопросе перед тем, как писать статью, особенно на серьёзную тему.
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…