Dự phóng đỉnh dịch Covid với toán học
Mô hình toán học đơn giản để dự báo dịch Covid.
Update 25/07/2021 cho bài viết gốc về sự gia tăng theo hàm mũ của dịch Corona tại TP HCM.
Link bài viết gốc trên Spiderum
Tiếp tục bài viết lần trước, ở đây mình đưa ra hai mô hình để mô tả diễn biến dịch bệnh tại TP HCM. Nhưng trước tiên hãy xem lại dữ liệu quá khứ để biết được tình hình hiện nay như thế nào.
Hình 7: Cập nhật dữ liệu thực tế cho kết quả dự báo ở hình 3. Con số trên biểu đồ là của các cột màu xanh dương. Đường màu cam là đường dự báo trước đó.
Đồ thị trên là sự kiểm nghiệm lại kết quả dự báo (đường màu cam) so với dữ liệu thực tế. Ta thấy hiện nay số ca nhiễm đã ngày càng giảm so với đường xu hướng, tức là tốc độ lây nhiễm đang giảm khá nhanh. (Trong bài viết trước ta cũng đã thấy tốc độ lây nhiễm 'B' có xu hướng suy giảm, mặc dù khá chậm.)
Kết quả tích cực này rất có khả năng là nhờ vào hiệu quả của việc dãn cách xã hội theo chỉ thị 16 trong 2 tuần vừa rồi.
Vậy là dịch bệnh đang ở pha giảm tốc, ta sẽ dùng mô hình khác để dự báo dài hạn hơn, và mô tả đỉnh dịch. Mình đưa ra hai mô hình, và có mô tả từng mô hình trong caption.
Mong rằng bài viết này giúp mọi người có được cái nhìn tổng quan hơn về dịch bệnh, và từ đó có thể tự điều chỉnh hành vi sinh hoạt, làm việc của mình trong những tháng tới.
Hình 8: Dự báo thời điểm dịch đạt đỉnh. Dùng mô hình hàm mũ với hệ số mũ giảm dần theo thời gian để mô tả số ca nhiễm mới. Hệ số mũ giảm dần theo thời gian ứng với giả thiết là công tác chống dịch có hiệu quả và dịch bệnh được kiểm soát.
Hình 9: Dự báo thời điểm dịch đạt đỉnh. Dùng mô hình skew-normal-distribution để mô tả số ca nhiễm mới. Ý tưởng cho mô hình này xuất phát từ hình dáng đồ thị trong các đợt dịch lần trước. Hệ số skewness được chọn bằng 4.
Nguồn dữ liệu
JamesPotter
@JamesPotter
Khoa học - Công nghệ
/khoa-hoc-cong-nghe
Bài viết nổi bật khác
- Hot nhất
- Mới nhất