bonjour, en ces temps d'épidémie j'espère que vous allez bien et je rends un hommage à Box (et Hunter) et au confinement
Ils disent "Tous les modèles sont faux certains 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
En observar que:
- Les prévisions sur les quelques jours après le 27 mars sont très précises
- A partir de avril les prévisions deviennent bien trop élevées et fausses
Mes conclusiones 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, o mon modèle est créé sur une dynamique d'évolution avant confinement, les prévisions à mi avril non
- Le confinement a été robust au vu du changement de régime
- Cela m'a pris 1h avec JMP collecte des données.
Je se une a la table et les résultats
Descargo de responsabilidad: 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
Fuente : https://www.occitanie.ars.sante.fr/coronavirus-dernier-point-de-situation-en-occitanie-0
Box, Hunter & Hunter, Estadísticas para experimentadores, Wiley est un magnifique livre
Hola François,
OK pour ton post, mais il faudrait en dire plus, par exemple comme le proponga "calking" dans sa série de posts Lecciones aprendidas en el modelado de Covid-19 et la discusion qui s'en suit.
