Covid käppyrästä funktio

Anonyymi

Otetaan vaikka kuolleiden määrä. Alkupiste olisi päivä 0, jolloin tilanne on 0. Sitten saadaan kumulaativisia lukuja. Esimerkiksi päivä nro 1 luku 3, päivä nro 2 luku 5 jne. Eli x-akselilla päivä ja y-akselilla kokonaismäärä.

Noista pitäisi sitten saada funktio (luultavasti polynomi sellainen), joka kuvaisi mahdollisimman hyvin tilanteen kehittymistä. Funktion derivaattafunktiosta saataisiin selville päiväkohtainen tartuntojen muutos.

Miten tuota kannattaisi lähteä tekemään? Tietokone on käytössä.

4

91

    Vastaukset 4

    Anonyymi (Kirjaudu / Rekisteröidy)
    5000
    • Anonyymi

      Ihan silloin vuosi sitten alussa yritin tutkia noudattaako se Fibonaccin lukusarjaa, ja se taisi suurin piirtein niin mennäkin..

    • Anonyymi

      No siis vanhaan dataan voidaan muodostaa vaikka mitä sovituksia. Uusia arvoita tehdään yleensä SIR-mallilla tai sen johdannaisilla. Harrastelija tuskin pystyy kovin kummoisia ennusteita laatimaan, ellei ole tutustunut epidemiologiseen mallinnukseen. Tapoja on hurjasti. Googlaa corona modelling.

    • Anonyymi

      Eipä tuossa ole paljon järkeä. Ota vaikka data 400:lta ensimmäiseltä päivältä, niin tarvitset sovittamiseen suunnilleen 400-asteisen polynomin. Kun vielä sairastuvuus ja raportointi eivät mene päiväkohtaisesti tasatahtia, niin derivaatta ei kerro mitään. Jotta tuloksessa olisi mielekkyyttä, on tarkasteltava pidemmän ajanjakson lukuja esim. viikko- tai kuukausitasolla. Valmiit käyrät löytyvät muuten täältä https://www.worldometers.info/coronavirus/ - niihin voit sitten sovitella sopivia funktioita.

      • Anonyymi

        Ei mallin ole tarkoituskaan kulkea täsmälleen jokaisen pisteen kautta, vaan ensin valitaan mallin aste (eli se, minkä asteen polynomia sinne lähdetään sovittamaan) ja sitten selvitetään polynomin kertoimet niin, että virheen PNS minimoituu. Samaa kokeillaan muutamilla eri asteilla kunnes ollaan tyytyväisiä selitysasteeseen.
        Toinen vaihtoehto on asettaa rangaistusfunktio suurempien asteiden kertoimille, jolloin malli optimointi itsessään selvittää sopivan asteen, mutta yhtälailla sitäkin joutuu ajamaan useammilla rangaistusfunktioilla kunnes löytyy riittävän osuva käppyrä.
        Yliselittämistä (eli sitä, että käyrä kulkee tarkalleen jokaisen mittauspisteen kautta) pyritään mallinnuksessa nimenomaan välttämään, koska mittauksissa on aina satunnaisvaihtelua, jota malli ei pysty ennustamaan.


    Ketjusta on poistettu 0 sääntöjenvastaista viestiä.

    Luetuimmat keskustelut

    1. Mitä tuot pöytään parisuhteessa?

      Siinäpä se kysymys on otsikossa. Mitäpä siis tuot/toisit pöytään parisuhteessa? Oletko mies vai nainen? Koetko sen mitä
      Sinkut
      344
      1272
    2. Mikä sinua ja kaivattuasi

      Yhdistää??????
      Ikävä
      54
      753
    3. 2 km on nykyään liian pitkä koulumatka

      Hesarissa päivitellään lapset joutuu nyt kulkemaan 2 km kouluun jösses. Ruostefillarilla tuo matka menee vaikka miten äk
      Lieksa
      55
      738
    4. Sinulle mies

      Kohtaamme jälleen kun on oikea aika. Sitä ei voi mikään eikä kukaan estää <3 <3
      Ikävä
      38
      725
    5. Martinan bisneksillä ei mene hyvin

      https://www.iltalehti.fi/viihdeuutiset/a/c46da6ab-340f-4790-aaa7-0865eed2336 Yrityksen konkurssihakemus on tullut kärä
      Kotimaiset julkkisjuorut
      152
      633
    6. Miia Heikkinen avautui !

      Olipa hyvä kirjoitus, kiitos. Ongelmat mitkä nostat esille on todellisia ja tämä ylimielisyys totta ja se näkyy kaikessa
      Judo
      59
      616
    7. 45
      614
    8. Tiesitkö? Martina Aitolehden isäpuoli on tämä suosittu laulaja

      Martina Aitolehti on seurattu julkisuuden henkilö. Lähipiiriin mahtuu muitakin tunnettuja henkilöitä. Tiesitkö, että Ma
      Kotimaiset julkkisjuorut
      26
      591
    9. 56
      572
    10. Voiko meidän välit

      Koskaan parantua tästä?
      Ikävä
      43
      530
    Aihe