#коронавирус #предсказание
На днях 3b1b выпустил видео о том, по какому принципу распространяются эпидемии. Обязательно посмотрите, это очень интересно! Кстати, там есть русские субтитры: youtu.be/Kas0tIxDvrg
Я немного перескажу идею видео и покажу, как можно применить её для предсказания числа заболевших 🙂
Простая математическая модель эпидемий говорит, что число заражённых людей со временем растёт как логистическая кривая. Если говорить проще, то в первые дни рост очень быстрый, экспоненциальный. В какой-то момент он сменяется более медленным, линейным ростом. Так рост продолжает замедляться, пока в какой-то момент не прекращается - новые люди перестают заражаться.
Текущее количество заболевших в Китае, спустя несколько месяцев с начала эпидемии, действительно напоминает логистическую кривую. Можете посмотреть его на дашборде университета Хопкинса в правом нижнем углу: arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
Но такая модель не учитывает много важных факторов. Например, международные перелёты больных или локальные карантины, которые могут резко ускорить или замедлить распространение болезни. И даже если это отбросить, по этой модели нельзя строить точные предсказания в первые дни, когда логистическая кривая ещё неотличима от экспоненты. Для хорошего приближения критично знать момент, когда рост начинает замедляться.
Мне стало интересно, можно ли спрогнозировать количество заболевших в Швейцарии. Я нашёл данные по заболевшим на каждый день, загнал их на mycurvefit.com и получил приближение: какие логистические кривые вписываются в текущие данные лучше всего. И нарисовал эти всевозможные кривые вместе с графиком реальных данных на месяц вперёд.
Результат можете посмотреть здесь: bit.ly/Swiss-COVID
По моему приближению получается, что заболеют 1000±400 человек (сейчас болеют 500). Выходит довольно оптимистично! Интересно, насколько близко к правде это окажется 😀 Я думаю, что приближение очень грубое, хотя последние 2 дня в него пока вписываются.
Кстати, каждый день выходят новые данные по заболевшим. График сам по себе не обновляется, но вы всё равно можете их отобразить, нажав на вот эти 2 кнопочки: i.imgur.com/QS6yR26.png
На днях 3b1b выпустил видео о том, по какому принципу распространяются эпидемии. Обязательно посмотрите, это очень интересно! Кстати, там есть русские субтитры: youtu.be/Kas0tIxDvrg
Я немного перескажу идею видео и покажу, как можно применить её для предсказания числа заболевших 🙂
Простая математическая модель эпидемий говорит, что число заражённых людей со временем растёт как логистическая кривая. Если говорить проще, то в первые дни рост очень быстрый, экспоненциальный. В какой-то момент он сменяется более медленным, линейным ростом. Так рост продолжает замедляться, пока в какой-то момент не прекращается - новые люди перестают заражаться.
Текущее количество заболевших в Китае, спустя несколько месяцев с начала эпидемии, действительно напоминает логистическую кривую. Можете посмотреть его на дашборде университета Хопкинса в правом нижнем углу: arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
Но такая модель не учитывает много важных факторов. Например, международные перелёты больных или локальные карантины, которые могут резко ускорить или замедлить распространение болезни. И даже если это отбросить, по этой модели нельзя строить точные предсказания в первые дни, когда логистическая кривая ещё неотличима от экспоненты. Для хорошего приближения критично знать момент, когда рост начинает замедляться.
Мне стало интересно, можно ли спрогнозировать количество заболевших в Швейцарии. Я нашёл данные по заболевшим на каждый день, загнал их на mycurvefit.com и получил приближение: какие логистические кривые вписываются в текущие данные лучше всего. И нарисовал эти всевозможные кривые вместе с графиком реальных данных на месяц вперёд.
Результат можете посмотреть здесь: bit.ly/Swiss-COVID
По моему приближению получается, что заболеют 1000±400 человек (сейчас болеют 500). Выходит довольно оптимистично! Интересно, насколько близко к правде это окажется 😀 Я думаю, что приближение очень грубое, хотя последние 2 дня в него пока вписываются.
Кстати, каждый день выходят новые данные по заболевшим. График сам по себе не обновляется, но вы всё равно можете их отобразить, нажав на вот эти 2 кнопочки: i.imgur.com/QS6yR26.png
YouTube
Exponential growth and epidemics
A primer on exponential and logistic growth
Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown
An equally valuable form of support is to simply share some of the videos.
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/covid-thanks
Home page:…
Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown
An equally valuable form of support is to simply share some of the videos.
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/covid-thanks
Home page:…