Il lockdown sta funzionando, ma non dovrebbe per poco essere riuscito ad andare ad R_t<1 in nessuno dei paesi esaminati, forse tranne che in Norvegia. Il pregio e' che il modello e' predittivo ed opensource. Se hanno fatto un ciambotto li sgamiamo in due tre giorni.
In Italia gia' sta funzionando dall'11 marzo: tutte le cazzate autoritarie paternalistiche successive non sono servita a una mazza.
@scaramouche88 Sui priors, quali secondo te potevano essere eliminati o migliorati? Il fatto di questi esponenziali malvagi e' che la forbice, diciamo, in scala log diventa enorme in scala di unita'. Quindi le proiezioni sono molto vaghe. Ad esempio, in Fig.3a, la forbice per il 31 Marzo e' piu' grande del numero al 28 Marzo...
@tenib Sui priors, non saprei: non ho letto tutti i dettagli (è un full paper di > 20 pagine! Darò un occhio se posso in giornata per vedere se hanno preso dei dati a cazzo o no), ma in linea generale direi che al momento è inevitabile. Le incertezze sui dati sono troppo elevate, quindi sono obbligati a fare assunzioni forti (e, ripeto, lo ammettono!) -> va sempre preso con le pinze, ma fornisce un buon quadro...
L'effetto della figura 3a è, secondo me, normale: in unità normali l'incertezza ti si accumula nei giorni, il che porta a grafici del genere. L'ampiezza della forbice dipende dal modello specifico, ma è una caratteristica di questi modelli (e infatti non sono fan dei modelli bayesiani)
@tenib Sai cosa? Ci sarebbe da aggiungere come covariabile la policy "no passeggiate" e vedere che non ha alcun effetto: quanti paesi hanno preso la stessa norma italiana?
@scaramouche88 infatti e' quello che avevo scritto nel toot iniziale. In Italia il panico ha favorito la pulsione autoritaria dei governanti. C'era solo da aspettare gli effetti delayed del lockdown e concentrarsi sul destinare risorse (non forze dell'ordine) alle diagnosi per agire in maniera piu' mirata, non indiscriminata.
@tenib sì, ma immagini il poterlo provare matematicamente? :D
@scaramouche88 appena ho tempo lo faccio. Bisogna dimostrare che non c'e' stato un jump considerevole di R_t associato alla data di no passeggio (20 Marzo?). Meglio, che i dati non sono fittati meglio ed al ribasso introducendo un altro checkpoint il 20. Tu hai gia' dei tool rapidi? Pensavo di usare R o Python.
@tenib Guardando il loro github, è tutto in R + RStan per la modellizzazione statistica e il Monte Carlo.
Un modo per farlo, IMHO, è di prendere il k=5 di pagina 19, cioé la policy "implementing a partial or complete lockdown" e dividerla in due: lockdown parziale e completo. Ho dei dubbi su come modellizzano la varie policy: mettono gli stessi pesi prior su tutte le policies e poi riottimizzano i parametri? Beh avrebbe senso...
@tenib penso sia uno dei modelli più seri che abbia guardato fino ad ora. Almeno io ho visto troppi fit o modelli un po'... Frettolosi, scientificamente parlando. L'unica cosa che mi disturba nel modello dell'IC è il numero spropositato di priors che usano, ma almeno lo ammettono... Aspetto a gloria nel post crisi i modelli che ci diranno quali misure di contenimento avevano effettivamente senso.