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
Sur observer que:
- Les prévisions sur les quelques jours après le 27 mars sont très précises
- A partir deril les prévisions deviennent bien trop élevées d'avril et fausses
Mes conclusions 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, ou mon modèle est créé sur une dynamique d'évolution avant confinement, les prévisions à mi avril non
- Le confinement a été efficace au vu du changement de régime
- Cela m'a pris 1h avec JMP collecte des données comprend!
Je rejoint la table et les résultats
Disclaimer: 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
La source : https://www.occitanie.ars.sante.fr/coronavirus-dernier-point-de-situation-en-occitanie-0
Box, Hunter & Hunter, Statistics for Experimenters, Wiley est un magnifique livre
Bonjour François,
OK pour ton post, mais il faudrait en dire plus, par exemple comme le proposer "calking" dans sa série de posts Enseignements tirés de la modélisation de Covid-19 et la discussion qui s'en suit.
