봉쥬르, en ces temps d' épidémie j'espère que vous allez bien et je rends un hommage à Box (et Hunter) et au confinement
"Tous les modèles sont faux sures sont utiles"et ils ont raison
Ils disent de n'extrapoler que dans un voisinage immédiat du domaine, et ils ont bien raison ...
J'ai réalisé fin mars un modèle de prévision temporel du nombre de cas en réanimation en Occitanie
Les données d' apprentissage sont du 7/3 au 27/3, ensuite prévisions comparées au réalisé
Un modèle quadratique donne un très bon ajustement
관찰 que에서 :
-Les prévisions sur les quelques jours après le 27 mars sont très précises
-a partir d' avril les prévisions deviennent bien trop élevées et fausses
Mes 결론 sont les suivantes
-Je suis content que ce modèle donne des prévisions bien trop élevées, un modèle ne vaut que si le mécanisme de génération des données reste le même 또는 mon modèle est cré sur une dynamique d' évolution avant confinement, les prévisions à mi avrils
-Le confinement a été efficace au vu du changement de régime
-Cela m'a pris 1h avec JMP collecte des données includes!
Je는 la table et les résultats에 합류
면책 조항 : je ne suis pas épidémiologiste, cette petite étude a été faite le 27 mars pour avoir une idée de l' évolution et ce ne sont que des données Occitanie, région peu touchée
출처 : https://www.occitanie.ars.sante.fr/coronavirus-dernier-point-de-situation-en-occitanie-0
Box, Hunter & Hunter, 실험자 통계, Wiley est un magnifique livre
안녕하세요 François,
OK pour ton post, mais il faudrait en dire plus, par exemple comme le propose "calking"dans sa série de posts Covid-19 모델링에서 배운 교훈 et la discussion qui s'en suit.
