J'ai un client qui prévoit les besoins en personnel à plusieurs endroits d'un fournisseur de soins de santé en réponse à COVID19. Le nombre d'infections diminue dans leur région (danse heureuse!) Et, par conséquent, le modèle prévoit un nombre d'infirmières négatif lors de la projection sur six mois. Ils voudraient fixer un plancher (par exemple min. nombre d'infirmières), existe-t-il un moyen de le faire ou existe-t-il une solution alternative à cela? Je n'ai rien pu trouver. Merci.
@DonMcCormack la plateforme standard de séries temporelles (Analyser
ÉDITER:
**** Je n'ai pas lu attentivement votre question. Veuillez ignorer les informations ci-dessous, car elles ne s'appliquent pas à la question que vous avez posée. Je le laisserai, cependant, au cas où quelqu'un lisant ceci serait intéressé par une option si le nombre prévu de nouveaux patients est négatif.
Mes excuses,
Brady
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Une autre option consiste à leur faire prédire le nombre total de cas, au lieu de cas supplémentaires. (Ensemble de données avec script joint.)
Voici un graphique avec la croissance logistique typique, et une asymptote supérieure (qui est généralement inconnue) de 1e6. (c'est-à-dire que la «vérité» est qu'un maximum d'un million de personnes seront infectées.)
Le modèle «total» fait des prédictions au-dessus de l'asymptote (principalement parce que seules les données survenant APRÈS le taux d'infection maximal ont été incluses dans le modèle), mais celles-ci ne semblent pas absurdes, car en pratique, l'asymptote est inconnue.
Le modèle des "nouveaux cas", comme vous l'avez mentionné, fait des prédictions inférieures à 0 ... ce qui est absurde.
Notez que dans chaque cas, les limites de confiance incluent la vérité ... mais nous prévoyons un grand nombre de points par rapport au nombre de points dans les données d'entraînement - un bon moyen de produire de mauvaises prévisions.
À votre santé,
Brady
