SECONDA ONDATA: SI SCENDE
(iso-restrizioni, ahinoi..)
(thread)
#coronavirus
#coronavirusitalIa
1/10
Tutti gli indicatori dicono che dovremmo cominciare la discesa. Guardiamo i casi ufficiali:
2/10
ora un'occhiata ai tassi di crescita, ovvero il rapporto tra il dato comulato in un giorno e quello del giorno precedente. Qui si nota bene che l'unico dato che non è ancora in piena discesa è quello dei decessi.
3/10
Anche la percentuale di tamponi positivi sul totale (indicativa della circolazione del virus) indica un appiattimento (diagramma verde):
4/10
I decessi hanno un ritardo rispetto ai contagi ufficiali. Facendo un analisi di correlazione tra le serie di dati, si nota che i decessi seguono di circa una settimana i contagi ufficiali:
5/10
Ora vediamo cosa dice il modello di previsone.
Casi ufficiali:
Sono in discesa da una settimana (ma sappiamo che non sono molto attendibili)

6/10
Casi plausibili:
Dovremmo essere proprio arrivati al picco. Si arriverà ad avere 2.5 milioni di contagiati (più i 3 milioni di casi plausibili della prima ondata. Domanda spontanea: 6mln di contagiati = immunità di gregge?)

7/10
Decessi:
dovremmo rimanere intorno ai 700 decessi/giorno al massimo ancora per una settimana, poi cominciare a scendere.
Il totale dei decessi si dovrebbe attestare a 30.000 a febbraio (più i 35.000 della prima ondata).

8/10
Guardiamo contagi ufficiali e decessi nel diagramma logaritmico che individua molto chiaramente il raggiungimento del picco. Anche qui: i contagi lo hanno raggiunto, i decessi quasi:

9/10
Però occhio: le previsioni fotografano la circolazione attuale del virus, con le restrizioni in atto. Pur non essendo un virologo, immagino che il "liberi tutti" farebbe impennare nuovamente la curva, fino alla salvifica primavera.

10/10

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More from @LiutoGiusto

22 Oct
Ho messo mano ai dati e aggiornato il modello
#Covid_19
#COVID19italia
(thread)
1/13
primo assunto: bisogna ripartire da zero senza considerare la prima ondata. Perchè le malattie stagionali sono come delle onde, delle sinusoidi.
Siccome i dati più certi che abbiamo a disposizione sono (ahinoi) i decessi

2/13
ho preso come momento di inizio della seconda ondata il periodo in cui si è verificato il minimo dei decessi, intorno al 15/08. Quindi occhio: i dati cumulativi vengono considerati a partire da questa data.

3/13
Read 14 tweets
28 Aug
+++THREAD+++
I dati ci dicono tante cose, basta saperli leggere:
- i contagi ufficiali crescono ma i decessi no. Perchè?
- il lockdown è servito?
1/14

#COVIDー19
Ho aggiornato il modello matematico che usavo durante l'emergenza per prevedere l'andamento dei contagi e dei decessi. Ho interpolato una "funzione logistica" tra i dati ufficiali del periodo di lockdown: dal 20/03 (momento di picco) al 18/05 (fine lockdown)
2/14
Questo equivale a prevedere come si sarebbe sviluppata la pandemia in italia se fossimo rimasti chiusi in casa come durante il lockdown. E' come se il 18/05 avessi provato a prevedere l'evolvere dei contagi e dei decessi futuri.
3/14
Read 14 tweets
13 Apr
Secondo me il valore di R0 è più alto di 2.5.
Si attesta intorno a 5.7.
(THREAD)
(1)

#coronavirus
#COVIDー19
#COVID2019
#COVID2019italia
R0 è il numero di persone che ciascun contagiato infetta. Per fare questo impiega mediamente un tempo che chiamamamo "i". Se nel giorno (x) abbiamo N(x) contagiati, dopo "i" giorni avremo un numero di contagiati pari quelli del giorno (x) moltiplicati per (R0+1)
(2)
in notazione matematica:

N(x+i)=N(x)*(1+R0)

Nella fase esponenziale, i contagiati di ogni giorno sono ottenibili come quelli del giorno precedente moltiplicati per un valore costante K. Vi ricordate che all'inzio ogni giorno si aggiungevano 34% di contagiati in più?
(3)
Read 8 tweets
11 Apr
Aggiorno la stima dell'ingresso del primo caso in italia. Prendiamo il periodo in cui il tasso di moltiplicazione giornaliera è ancora costante (ante 12/03), pari a 1.34. Questo è una buona stima del tasso naturale di moltiplicazione dei decessi (e quindi degli infetti).
(1/6)
Se è vero che R0=2.5 come stimato da molti, si può anche stimare in quanto tempo mediamente un infetto ne contagia altri 2.5: in fase esponenziale il fattore moltiplicativo giornaliero dei casi è K=(1+R0)^(1/tempo di infezione)---->tempo infezione=ln(R0+1)/lnK
(2/6)
tempo infezione=ln(R0+1)/lnK=ln(2.5+1)/ln(1.34)=4.3giorni
quindi se ogni positivo ne infetta altri 2.5, impiega mediamente 4.3 giorni per farlo. Questo da anche un'idea della velocità di diffusione del virus, cosa che R0 da solo non da
(3/6)
Read 6 tweets
31 Mar
sono incappato in questo video molto interessante su un modo efficace di visualizzare l'evolversi dell'epidemia in un grafico bi-logaritmico


#COVID19italia
#coronavirus
#COVID19
In sostanza si plottano i casi totali in funzione di quelli giornalieri, ciascuno in scala logaritmica. Durante l'evoluzione esponenziale il grafico si muove su una retta. Quando l'epidemia rallenta i dati si allontanano a destra della retta

#COVID19italia
Read 24 tweets
27 Mar
THREAD
Analisi casi #COVID2019 per zone geografiche Nord/Centro/Sud
#covid19italy
#coronavirus
#coronarvirusitalia
Ho ordinato i dati (ufficiali, che sappiamo essere ampiamente sottostimati..) per latitudine e regione. Questo è l'andamento del totale dei contagiati e dei contagi giornalieri
1
#covid19italy
#coronavirus
#coronarvirusitalia
#COVID2019
Questo è l'andamento del totale dei contagiati e dei contagi giornalieri del Nord (lat>43.8°)
2
#covid19italy
#coronavirus
#coronarvirusitalia
#COVID2019
Read 10 tweets

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