Вирусная эпидемия не может просто так закончиться. Карантин, не карантин, самоизоляция или нет, но законы природы просто так не выключить. Можно например как в Китае, по приказу Коммунистической партии принять решение, что эпидемия закончена и выдавать в эфир ноль вновь зараженных, но далеко не все страны на это способны.
Однако с помощью науки и формул можно примерно предсказать временные рамки эпидемии на базе уже имеющихся данных или как сейчас модно говорить «на основании Big Data».
Вот какая дата окончания эпидемии в России получилась у одного пытливого юзера... Согласно статистике, развитие эпидемий в мире происходит по нормальному закону распределения Гаусса. Берем его за основу.
y(t) = b · e -c·(t-a)2
Исходные данные ti - ежедневные отметки времени xi - число активных случаев болезни в этот день
Чтобы найти А, В и С - использую метод наименьших квадратов, согласно которому сумма по i от 1 до n квадратов разностей
Σ(xi - y(ti))2 -> min
должна стремится к минимуму.
Назовем эту сумму Ф (A, В, С)
Продифференцируем dФ по dA, dB и dC. Производные при это должны быть равны нулю.
Получаем систему уравнений
A·Σti4 + B·Σti3 + C·Σti2 = Σui·ti2
A·Σti3 + B·Σti2 + C·Σti = Σui·ti
A·Σti2 + B·Σti + C·n = Σui
Решаем эту систему по методу Крамера
А = ∆A/∆
B = ∆B/∆
C = ∆C/∆
Находим нужные коэффициенты a, b , c для исходной функции
И, вуаля, готово! Программируем и рисуем красивые графики и узнаем когда это кончится!
Вот например график для России. Стоит отметить, что это по данным на текущее время и график может меняться в зависимости от вновь поступающих данных. Однако мне кажется, что общая картина очень даже адекватна. Разве нет?
Чем больше данных, тем точнее прогноз. На данный момент, реальные данные экспертов в Италии говорят о пике эпидемии, и кривая Гаусса показывает тоже самое.
Вот США:
До пика еще далековато.
Посмотрите как по данным Китая все выглядит странно и не логично: