Комментарии 13
На любой Python и диффуры есть Росстат и Минздрав:)
Именно, какой смысл строить модели по нарисованным данным?
Минздрав публикует данные за сегодня, а потом Росстат через несколько месяцев записывает остальных в графу «избыточная смертность». Уже сейчас видно что цифры за 2020 расходятся минимум в 6 раз, боюсь реального расхождения не знает никто.
Минздрав публикует данные за сегодня, а потом Росстат через несколько месяцев записывает остальных в графу «избыточная смертность». Уже сейчас видно что цифры за 2020 расходятся минимум в 6 раз, боюсь реального расхождения не знает никто.
Ответ от автора статьи:
При построении модели я предполагал, что официальная статистика это некоторая выборка из реальных данных плюс шум. Дело даже не в нарисованности: просто учесть всё верно невозможно. SEIRD со скрытыми состояниями описывает ситуацию именно эту ситуацию, когда в статистику попадает только часть реальных случаев. Думаю из-за этого она и сработала хорошо.
Я не думаю, что данные нарисованы целиком и ничего общего не имеют с действительностью. Но даже если предположить, что всё настолько плохо, то выводы модели относительно способности B.1.1.7 вызывать новую волну всё равно стоит предпринять во внимание. Если в «нарисованной» ситуации новый штамм довольно опасен, то можно предположить, что в реальной ситуации он тоже может быть опасен.
Это если предположить что данные занижаются одинаковым образом, но на деле это не так. Никакой общей системы нет:
— кто-то занижал пропорционально с использованием коэффицентов, при этом одни в 3 раза, а другие в 100 раз (привет Башкортостан)
— кто-то публиковал данные с задержкой, размазывая цифры по времени, чтобы сгладить пики
— кто-то ограничивал показатели определенным значением, выше которого нельзя было выходить
— кто-то просто публиковал одни и те же цифры несколько дней подряд, а когда это обнаруживалось менял «методику»
— за месяц до поправок по конституции просто рисовали цифры присланные сверху, к тому же уменьшился объем тестирования (почти на полмиллиона тестов по сравнению с предыдущим месяцом)
В итоге в общей статистике нет никакой пропорции реальные данные/шум, а есть только шум из головы тысячи чиновников на местах.
— кто-то занижал пропорционально с использованием коэффицентов, при этом одни в 3 раза, а другие в 100 раз (привет Башкортостан)
— кто-то публиковал данные с задержкой, размазывая цифры по времени, чтобы сгладить пики
— кто-то ограничивал показатели определенным значением, выше которого нельзя было выходить
— кто-то просто публиковал одни и те же цифры несколько дней подряд, а когда это обнаруживалось менял «методику»
— за месяц до поправок по конституции просто рисовали цифры присланные сверху, к тому же уменьшился объем тестирования (почти на полмиллиона тестов по сравнению с предыдущим месяцом)
В итоге в общей статистике нет никакой пропорции реальные данные/шум, а есть только шум из головы тысячи чиновников на местах.
Привожу минимальную реализацию SEIRD.
Там HTML вместо питона получился :(
А какое есть объяснение тому, что вся Европа (включая Великобританию) словила сильный эффект от B.1.1.7 гораздо раньше, чем через год?
В другом подходе к тестированию, принципах регистрации заболевших/умерших, распостранению информации?
Ну и с вакцинами не так «повезло», говорят, они не очень работают против сильно отличающихся штаммов, в отличие от «первой в мире».
Ответ от автора статьи:
Я предполагаю, что в Евросоюзе гораздо больше перемещения людей между странами, поэтому до некоторых стран новый штамм добрался быстрее и в бОльшем количестве после появления мутации в Великобритании.
К тому же быстрый проход по новостям показывает, что в UK всё ещё не объявили 4-ую волну и только опасаются её. То есть возможно у них, как и у нас, всё ещё впереди. Америка например тоже пока не наблюдает сильный эффект от новых штаммов и у них так же прогнозируется пик на середину лета (https://thezvi.wordpress.com/2021/02/18/22428/).
Очень здорово! Но интереснее всего, насколько иммунитет, который в результате болезни/прививки был приобретён к одному штамму, влияет на иммунитет к другому. Интуиция подсказывает, что он не будет также эффективен, хотя и эффект не будет нулевым.
В модели, как я понимаю, любой переболевший просто автоматом переводится в R или D и считается, что больше не заболеет.
Ну и да, как я понял, прививки тут вообще не учитываются, а карантин влияет только на динамику группы E, уменьшая вероятность заразиться. Хорошо бы ввести коэффициент, который отправляет людей в R, минуя остальные группы. Хоть это и не очевидно, как сделать для нового штамма.
В модели, как я понимаю, любой переболевший просто автоматом переводится в R или D и считается, что больше не заболеет.
Ну и да, как я понял, прививки тут вообще не учитываются, а карантин влияет только на динамику группы E, уменьшая вероятность заразиться. Хорошо бы ввести коэффициент, который отправляет людей в R, минуя остальные группы. Хоть это и не очевидно, как сделать для нового штамма.
Спасибо! Насколько известно на текущий момент инммунитет от «дефолтного» штамма означает полноценный иммунитет к B.1.1.7. Однако это может не быть верным для других штаммов в будущем.
Да, вы верно поняли. Я экспериментировал с SEIRS моделью, в которой со временем переболевшие теряют иммунитет, однако результаты не были лучше и я решил использовать более простую модель. К тому же не нашел консенсуса в статьях: пропадает ли иммунитет или нет, и с какой скоростью.
Да, вакцинация не учитывается. Должно быть несложно добавить «стрелочку» из S в R, но у меня просто не хватило времени. К тому же я не нашел данных по тому, сколько же людей вакцинируется в день в России, а вилами по воде прогнозировать не хотелось.
Вакцинация не учитывается.
Да, вы верно поняли. Я экспериментировал с SEIRS моделью, в которой со временем переболевшие теряют иммунитет, однако результаты не были лучше и я решил использовать более простую модель. К тому же не нашел консенсуса в статьях: пропадает ли иммунитет или нет, и с какой скоростью.
Да, вакцинация не учитывается. Должно быть несложно добавить «стрелочку» из S в R, но у меня просто не хватило времени. К тому же я не нашел данных по тому, сколько же людей вакцинируется в день в России, а вилами по воде прогнозировать не хотелось.
Вакцинация не учитывается.
И все-таки вирус «утёк» из лаборатории, «новейшая» версия от наглосаксов…
lenta.ru/news/2021/05/30/razvedka
lenta.ru/news/2021/05/30/razvedka
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Чем грозит Москве «британский» штамм COVID-19? Отвечаем с помощью Python и дифуров