(1/n) Mise à jour: Données épidémiologiques du Grand-Est, comparaison à modèle SIR simple. (Le temps caractéristique a été considéré à 2.9 jours). On perçoit la chute du taux de contamination (R0), de 2.1 initialement à 1.4, puis autour de 1.2 cette la dernière semaine. 
(2/n) En continuant sur cette tendance, inflexion prochaine du nombre d'hospitalisations et réanimations (c'est à dire diminution du nombre de nouvelles hospitalisations et réanimations par jour).
(3/n) Le nombre de décès par jour fluctue autour d'un plateau. Le taux de contamination R0 actuel, proche de 1, continuerait potentiellement à baisser vu les derniers points, et le délai attendu entre contaminations et évolution...? Représentation semilogarithmique, ici.
(4/n) Autre représentation: nombre de décès du COVID-19 par jour (évalué sur 3 jours) en fonction du nombre de décès cumulés, et nombre d'hospitalisations par jour en fonction du nombre d'hospitalisations cumulées. #Covid_19 #GrandEst @CNRS_Alsace #unistra
(5/n) Sortie de régime exponentiel perceptible sur les deux données. Cf , comparaison avec des statistiques nationales de cette représentation, et décrochage du régime exponentiel quand la propagation de l'épidémie parvient à être efficacement "enrayée".
