In questo articolo, 2020 Anno 3 Mese ventitré Vengono utilizzati i dati relativi alla data.
Fonte di dati: Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie ( ECDC )
Lo slancio del nuovo coronavirus sta infuriando più del previsto e si dice che il numero di persone infette stia aumentando rapidamente negli Stati Uniti e in Europa. In Giappone, il numero di persone infette aumenta di giorno in giorno, ma non credo abbia molto senso che stia aumentando rapidamente come negli Stati Uniti e in Europa.
In questo articolo applicheremo un modello ai dati sul numero di persone infette in ciascun paese ed esamineremo il grado di aumento del numero di persone infette. JMP Usiamo la piattaforma di "crescita dell'affidabilità" di affidabilità? Non ha molto a che fare con i dati sulle infezioni? Potresti pensarlo, ma ho imparato molto quando l'ho usato.
Qual è la piattaforma di "crescita dell'affidabilità"?
JMP Quindi nella barra dei menu [ analisi ] > [ affidabilità / Analisi di sopravvivenza ] Mentre segui [ crescita dell'affidabilità ] menu può essere trovato. probabilmente JMP Anche per gli utenti principali di , questa funzione potrebbe non essere familiare.
"Reliability Growth" è una piattaforma che analizza principalmente guasti di cose e sistemi. Basato sul processo di Poisson basato sui dati su quanti guasti (eventi) si sono verificati nel tempo Corvo-AMSAA adattarsi al modello. Inserendo, è possibile vedere se il numero di guasti sta aumentando o diminuendo, ed è possibile ottenere il tempo medio di guasto (intervallo medio tra i guasti), che è un indicatore della durabilità del sistema.
Corvo-AMSAA Il modello segue l'elevamento a potenza. Considerando l'esempio del nuovo coronavirus questa volta, l'immagine è che il numero di persone infette aumenta con la potenza del tempo.
Il modello attuale di malattia infettiva dovrebbe essere più complicato e questa piattaforma non ha lo scopo di analizzare il numero di persone infette questa volta, ma consideriamo anche un'analisi esplorativa, modelliamo la situazione di occorrenza del numero di clienti in base a questa "crescita dell'affidabilità" .
Visualizzazione del numero cumulativo di persone infette
Fatta eccezione per la Cina, dove il numero di persone infette è aumentato per primo, i paesi con più persone infette cumulative rispetto al Giappone lo sono ventidue Paese. compreso il Giappone ventitré Tracciamo il numero cumulativo giornaliero di persone infette per ciascun paese nel generatore di grafici.
Il grafico è diviso per regione, con l'asse orizzontale che rappresenta la data e l'asse verticale che rappresenta il numero cumulativo di contagiati in quella data, ma l'asse verticale è su scala logaritmica.
In azzurro del Giappone (grafico in alto a sinistra), 3 Mese ventitré Il numero cumulativo di persone infette ad oggi è 1089 Sono una persona. In Giappone, le persone infette sono state trovate presto, ma rispetto ad altri paesi, puoi vedere che il numero di persone infette non è aumentato così tanto. Lo stesso paese asiatico, l'Iran (in rosa), che per primo ha rilevato i suoi primi casi più tardi rispetto ad altri paesi asiatici, ora ha il numero cumulativo più alto di casi nella regione asiatica.
Europa (grafico in alto a destra) in molti paesi 3 Il numero di persone infette è aumentato rapidamente dall'inizio del mese e puoi vedere che anche il numero di persone infette negli Stati Uniti, in Canada (grafico in basso a sinistra) e in Brasile (grafico in basso a destra) sta aumentando rapidamente.
Adatta il modello con "crescita dell'affidabilità"
Per i paesi sopra visualizzati, utilizzando la piattaforma “Reliability Growth”, Corvo-AMSAA Cerco di adattarmi al modello. I dati da utilizzare dipendono da ciascun paese ( posizione ) nel giorno (data) persone infette per (Confermato) è inserito, fare clic sulla scheda "Formato data" e specificare le colonne come segue.
Quindi fare clic sul pulsante triangolo rosso, [ Montaggio del modello ] > [Corvo AMSAA] Scegliere.
La curva verde è quella adattata. A conferma visiva della bontà dell'adattamento, alcuni paesi si adattano bene, mentre altri non si adattano bene. Qui, compreso il Giappone quattro Considera la situazione adatta per un paese.
* Si prega di notare che l'asse verticale (numero cumulativo di persone infette) nel grafico sottostante ha un intervallo di valori diverso per ciascun paese.
Stati Uniti d'America
3 Il numero di contagiati è aumentato vertiginosamente da gennaio, ma si può dire che il modello coglie bene questo fenomeno.
Giappone
Secondo i dati utilizzati questa volta, la prima persona infetta è stata registrata in Giappone 1 Mese 15 È giorno. Per questo motivo, il numero di persone infette è soppresso rispetto ad altri paesi. Come modello, ci sono momenti in cui non si adatta bene, ma si può considerare che è un modello che cattura generalmente le caratteristiche del numero di persone infette.
Iran
Il primo caso registrato di infezione in Iran è stato 2 Mese 20 È giorno. da qui 3 Il numero di persone infette sta aumentando rapidamente di mese in mese. 3 Mese 7 Poiché il numero effettivo di persone infette si trova al di sopra della curva adattata dal giorno, mostra il rapido aumento del numero di persone infette in quel momento.
Corea
Puoi vedere che questo modello non può spiegare affatto la situazione dell'infezione in Corea del Sud. 2 in netto aumento dalla seconda metà del mese, 3 Non spiega il rallentamento dall'inizio del mese.
Quando cambia il trend della frequenza dei contagi?
Nell'esempio sopra, l'Iran e la Corea del Sud non si adattavano bene. Una possibile ragione di ciò è che la tendenza nella frequenza delle infezioni è cambiata da un certo periodo di tempo.
In "crescita dell'affidabilità", [ Divisione Weibull-NHPP rilevamento del punto di cambio ] Esiste un metodo di adattamento che rileva il momento in cui la tendenza cambia rispetto ai dati (punto di cambiamento) e ha parametri di forma separati (β) prima e dopo il punto di cambiamento Corvo-AMSSA Puoi adattare il modello. Per l'Iran e la Corea del Sud, dove questa volta il modello non si è adattato bene, cercheremo di adattare un modello diviso per questo punto di cambiamento.
La curva blu è la Weibull-NHPP Questa sarà la linea adattata per il rilevamento del punto di cambio. Inoltre non viene mostrato qui un rapporto delle stime dei parametri e dei punti di modifica.
Iran
il punto di cambio è 3 Mese 8 È giorno. per tale motivo 3 Mese 8 Viene montato un modello con diversi parametri di forma prima e dopo il giorno. Visivamente, l'adattamento del modello diviso per questo punto di cambio (curva blu) sembra migliore. Nella "lista modelli" in fondo alla relazione, è presente un indice che mostra la bontà della vestibilità AICc O BIC È visualizzato. Valori più piccoli di questi indici indicano un adattamento migliore, quindi anche a giudicare dagli indici, si può vedere che i modelli divisi per punti di cambiamento si adattano meglio.
Corea
il punto di cambio è 3 Mese 7 È giorno. Anche il modello diviso da questo punto di cambio non è affatto una buona vestibilità, ma è visivamente più visibile del primo modello montato (verde). AICc O BIC Puoi anche vedere che la vestibilità è migliore quando la guardi con . Il modello (blu) diviso per il punto di cambio è 3 Mese 7 Questo spiega in una certa misura la diminuzione della frequenza dei contagi da marzo 2019.
Considerazione per funzione di intensità
In Confidence Growth, c'è un'opzione per visualizzare un grafico della funzione di forza per il modello adattato.
“ Forza " indica la densità dell'infezione in quel momento, " funzione di intensità " è una funzione dell'intensità nel tempo. Qui Corvo-AMSSA La derivata temporale del modello è la funzione di intensità, che è il limite della probabilità di infezione in un tempo molto breve diviso per l'intervallo di tempo. Osservando il grafico della funzione di intensità, possiamo vedere se il numero di persone infette è aumentato notevolmente o è diminuito.
Di seguito è mostrato in precedenza quattro L'Iran e la Corea del Sud sono funzioni di intensità per ciascun modello dotato di punto di cambio.
*Si prega di notare che l'intervallo di valori sull'asse verticale è diverso anche nei grafici seguenti.
Stati Uniti d'America
Giappone
gli Stati Uniti 3 Mese 15 Si può vedere che la funzione dell'intensità aumenta rapidamente nel corso della giornata. La notizia ha anche riferito che il numero di persone infette è aumentato notevolmente da queste parti. Anche il Giappone è in crescita, quindi sono preoccupato per il futuro, ma il valore della forza in sé ( Y valori dell'asse) sono piccoli rispetto ad altri paesi.
Iran
Corea
L'Iran e la Corea del Sud cambiano il colore della funzione di intensità prima e dopo il punto di cambio. L'Iran lo è 3 Mese 1 Il numero di persone infette è aumentato drasticamente di giorno in giorno, il che è un punto di svolta. 3 Mese 8 Sebbene l'aumento sia leggermente rallentato da allora, possiamo vedere che è ancora in aumento. Al contrario, si può affermare che il rapido aumento in Corea del Sud è stato soppresso dopo la svolta. È vero che il numero dei contagiati è ancora in aumento, ma è una buona tendenza che può portare alla convergenza.
Tendenze del numero di persone infette in futuro
La "crescita dell'affidabilità" introdotta questa volta non è affatto una piattaforma incentrata sulle previsioni future. Dai dati attuali, abbiamo studiato la tendenza all'aumento del numero di persone infette, il grado di aumento, ecc.
Attualmente, il numero di persone infette sta aumentando rapidamente in tutto il mondo e si fa notare che potrebbe diventare una pandemia. Il parametro di scala β della funzione di intensità è 1 Un valore inferiore indica che il numero di persone infette diminuisce nel tempo, quindi per qualsiasi paese il valore di β è 1 Vorrei solo che fosse più piccolo. Continuerò a raccogliere e analizzare i dati.
