Tengo un cliente que predice las necesidades de personal en varias ubicaciones de un proveedor de atención médica en respuesta a COVID19. El número de infecciones en su área está disminuyendo (¡feliz baile!) Y, como resultado, el modelo predice un número negativo de enfermeras cuando se proyectan seis meses. Les gustaría establecer un piso (ej. Mín. número de enfermeras), ¿hay alguna manera de hacer esto o hay una solución alternativa para esto? No he podido llegar a nada. Gracias.
@DonMcCormack la plataforma estándar de series temporales (Analizar
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**** No leí tu pregunta con cuidado. No tenga en cuenta la siguiente información, ya que no se aplica a la pregunta que hizo. Sin embargo, lo dejaré, en caso de que alguien que lea esto esté interesado en una opción si el número previsto de nuevos pacientes es negativo.
Disculpas,
Brady
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Otra opción es hacer que predigan casos totales, en lugar de casos adicionales. (Conjunto de datos con script adjunto).
Aquí hay un gráfico con el crecimiento logístico típico y una asíntota superior (que generalmente se desconoce) de 1e6. (es decir, la "verdad" es que se infectará un máximo de 1 millón de personas).
El modelo "total" hace predicciones por encima de la asíntota (principalmente porque solo los datos que ocurren DESPUÉS de la tasa máxima de infección se incluyeron en el modelo), pero estos no parecen absurdos, ya que en la práctica, la asíntota es desconocida.
El modelo de "nuevos casos", como ha mencionado, hace predicciones por debajo de 0 ... lo cual no tiene sentido.
Tenga en cuenta que en cada caso, los límites de confianza sí incluyen la verdad ... pero estamos pronosticando una gran cantidad de puntos en relación con la cantidad de puntos en los datos de capacitación, una buena manera de producir pronósticos pobres.
Salud,
Brady
