Коронавирус Онлайн
Обобщая все вопросы к прогнозу, понял что основной вопрос — это почему Гаусс?
У Китая склон спада более пологий чем склон подъема, что не похоже на симметричного Гаусса, но похоже на логнормальное распределение.
Добавил новый прогноз, на котором вместе отображаются и Гаусс и Логнорма
У некоторых стран, например у России, не считается долгосрочный прогноз - данные такие, что Логнорма очень хорошо проходит по точкам, но не чувствует пика и рисует его очень далеко и высоко.
Для таких стран отображаю прогноз на 20 дней вперед. Думаю, по мере поступления новых данных, это пройдет.
А вообще, если по всем странам посмотреть, то Логнорма везде лучше, чем Гаусс.
Как думаете для обсуждения нового прогноза, сделать отдельный пост, где подробно расскажу о новом прогнозе?
Возможно все больше и больше проходит тестирований ежедневно
я хз как, знаю точно, что любой тест на антитела проводят параллельно с тестом на само заболевание, т.е. если они взяли случайных 226 человек из разных коллективов, и узнали что 11 уже переболели, одновременно они узнали и сколько из них болеют в данный момент и этой цифры нет((
Каждый день прогноз меняется, но за те 3 дня что существует сайт, у России менялся пик, но его дата в начале мая не менялась.
Посмотри на артефакты на графике китая, там в один день резкий скачок, понято что гладкая кривая не строится.
Конечно я не претендую на правоту данного подхода, поэтому и описал что и как делал, чтобы знатоки математики и физики смогли доказать что так нельзя или неправильно, но пока все говорят, что так нельзя, а почему нельзя так и не понял.
Голикова сказала же что у 11 из 226 случайных людей выявили антитела к коронавирусу, т.е. они уже переболели, можно предположить что 5% - 7 млн человек уже переболели в стране.
Там несколько линий данных, то что с запятыми и пустотой - это реальные данные, прогноз отдельная линия. В режиме онлайн грузятся данные по странам, данные за сегодня не используются для прогноза, так как они наполняются медленно и ночью равны вчерашним, что сбивает расчет.
Необходимо найти источник данных, который бы содержал по дням в Москве цифры и обновлялся каждый день, желательно в формате json