Эпидемиолог диванный
По ссылке с реддита набрёл на сайт, который следит за предсказаниями различных эпидемиологических моделей и проверяет, насколько они сбылись.
https://covid19-projections.com/historical-performance/
Картина совершенно удручающая. Из 20 моделей только 4 обгоняют бейзлайн, который устроен так: "предсказывает", что число умерших будет таким же, как на прошлой неделе. Только две модели обгоняют бейзлайн устойчиво. Лучшая сделана людьми без credentials и устроена так: берём простую эпидемиологическую схему (SEIR, с четырьмя состояниями) и подгоняем параметры под каждую страну в отдельности по историческим данным о смертях. Немного троллинг, но, по-моему, это означает, что эпидемиология во многом лженаука, раз диванные эпидемиологи не хуже настоящих, а лучше.
Ещё я сделал для себя вывод, что число R0 и связанный с ним экспоненциальный рост "в жизни" не встречаются, это математическая абстракция, вводящая в заблуждение.
На ранних стадиях работают отдельные суперразносчики и процесс существенно дискретный. На более поздних мы можем представить себе квадратную матрицу, у которой столбцы и строчки - люди, а каждый элемент это вероятность i-тому человеку заразить j-того, по диагонали единицы. Умножение на эту матрицу это примерно распространение эпидемии за единицу времени (примерно, потому что человек не может переболеть с вероятностью больше 1). Существование R0 это предположение, что собственные числа такой матрицы примерно одинаковы. Непонятно, с чего бы это было так, а если её жорданова нормальная форма более хитрая, то получаем гораздо более сложный процесс.
Эмпирически COVID выглядит так, что эпидемия с какого-то момента везде развивается не экспоненциально, а с постоянной скоростью. Очень интересно, к какому факту это сводится, где тут заканчивается математика, а начинаются факты реального мира. Это "почти все матрицы" таковы или это так устроены человеческие общества и соцграф?
https://covid19-projections.com/historical-performance/
Картина совершенно удручающая. Из 20 моделей только 4 обгоняют бейзлайн, который устроен так: "предсказывает", что число умерших будет таким же, как на прошлой неделе. Только две модели обгоняют бейзлайн устойчиво. Лучшая сделана людьми без credentials и устроена так: берём простую эпидемиологическую схему (SEIR, с четырьмя состояниями) и подгоняем параметры под каждую страну в отдельности по историческим данным о смертях. Немного троллинг, но, по-моему, это означает, что эпидемиология во многом лженаука, раз диванные эпидемиологи не хуже настоящих, а лучше.
Ещё я сделал для себя вывод, что число R0 и связанный с ним экспоненциальный рост "в жизни" не встречаются, это математическая абстракция, вводящая в заблуждение.
На ранних стадиях работают отдельные суперразносчики и процесс существенно дискретный. На более поздних мы можем представить себе квадратную матрицу, у которой столбцы и строчки - люди, а каждый элемент это вероятность i-тому человеку заразить j-того, по диагонали единицы. Умножение на эту матрицу это примерно распространение эпидемии за единицу времени (примерно, потому что человек не может переболеть с вероятностью больше 1). Существование R0 это предположение, что собственные числа такой матрицы примерно одинаковы. Непонятно, с чего бы это было так, а если её жорданова нормальная форма более хитрая, то получаем гораздо более сложный процесс.
Эмпирически COVID выглядит так, что эпидемия с какого-то момента везде развивается не экспоненциально, а с постоянной скоростью. Очень интересно, к какому факту это сводится, где тут заканчивается математика, а начинаются факты реального мира. Это "почти все матрицы" таковы или это так устроены человеческие общества и соцграф?