На сайте стопкоронавирус.рф недавно размещена официальная информация о заболеваемости, а на сайте Гам Ковид Вак - о численности вакцинированных. Данные по 85 регионам выглядят довольно заманчивыми, чтобы их немного проанализировать, особенно лидеров и отстающих по вакцинации (в лидерах по РФ постоянно упоминается Чечня) и посмотреть, есть ли связь между успехами по вакцинации и снижением заболеваемости.
Данные о численности населения и количестве активных случаев (граждан, болеющих в настоящее время) позволили вычислить характеристики, удобные для сопоставления регионов (доли вакцинированных, вновь заболевших и активных от численности населения этого региона).
Сводная таблица данных и вычисленных характеристик размещена ниже. Доля вакцинированных лежит в диапазоне 6% ... 48% от численности населения соответствующего региона.
Основной интерес представляли, разумеется, тенденции снижения заболеваемости в результате роста численности вакцинированного населения и непрерывно растущей численности переболевших с возникшим у них иммунитетом. Было бы естественно увидеть на диаграммах высокую заболеваемость в регионах с низким процентом вакцинированных, которая снижалась бы пропорционально успехам в вакцинации, с минимумом у лидеров (Белгородская обл., Чукотский АО, Московская обл., Москва, Тульская обл., Чеченская республика с их 47% … 38% привитых двумя дозами соответственно).
Озадачила первая же диаграмма:
Никакой тенденции снижения заболеваемости при росте вакцинированности она не показывает. Более того, наиболее достоверным по критерию R2 оказался степенной тренд,и он положителен!
Такая же картина и на диаграмме активно болеющих:
Утешает только то, что данные явно гетероскедастичны и применять к ним метод МНК без специальной обработки теоретическая статистика не велит. Однако, достоверность аппроксимации R2 настолько меньше 1, что та же статистика не видит между данными и трендом никакой связи: проще говоря, вакцинация никаким заметным образом на заболеваемость не влияет.
А что же лидеры и отстающие?
Вот диаграмма для 20 лидеров и 20 последних по доле вакцинированных:
Здесь наилучшее приближение также дает степенной тренд, хоть его достоверность также не дотягивает до признания связи значимой. Отнесем это на множественность факторов, влияющих на заболеваемость, включая плотность населения, его контактность, тенденцию приобретать сертификаты вместо иммунитета, и так далее.
Интересен, однако, загиб вниз в обоих выборках, который как бы намекает на будущий перелом.
Действительно, если верить эпидемиологам, в районе 60% коллективного иммунитета должен начаться процесс угасания заболеваемости в популяции (если, конечно, на смену уставшему вирусу не придет (приедет, прилетит, самозародится) новый, с более кудрявыми шипами. Тогда вся эта песня начнется с начала, в меру пригодности антител для борьбы с новой заразой.
Если же вирус утратит креативность, модель его распространения и угасания по мере роста коллективного иммунитета может выглядеть следующим образом:
На диаграмме виден тот самый намечающийся загиб. Если всё пойдет по такому сценарию, нас можно поздравить с восхождением на пик.
Если коварство еще не иссякло, то, как это бывает в горах, взобравшись на пик, видишь следующий. Дай Бог нам побольше мотивации на этот случай, хотя лучше бы иметь достоверную карту.
вот только почему русские так любят в конце делать вселенские выводы? нет чтобы показать красоту Природы и ничтожество человека - и встать рядом с нарисованной широкими но точными мазками картиной и молча созерцать ...слушая какдругие ищут замаскированный замысел автора (Русская шутка - статья достойная внимания)
Комментарии
Доля вакцинированых в Татарстане заболевших и попавших в больницу .4,5 проц !
Согласен с Вами. Нужен объективный анализ. Какой процент от вновь заболевших составляют полностью (спустя 3 недели после второго укола) привитые? То же по составу попавших в реанимацию. То же по смертям. То же частично (1 укол) привитые. То же для разных вакцин. И так далее. Интересно было бы взглянуть на цифры. Хорошо бы с исключением тех, кто купил справки.
Пока официальными названы те данные, которые на сайте. Что имеем, с тем и работаем.
Ну вот с голоса данные есть от глав врачей и заявления чином выше ..но да,эт с голоса .хотя глав врачи думаю подают реальную инфу !.а она подтверждает заявления Гинцбурга ..уханьский 9 проц дельта 18 по заболеваниям !
Более того до этих цифр реальность не дотягивает !
Качество тех данных, которые Вы называете официальными, вряд ли достаточно для серьёзного анализа. Единые критерии, насколько я могу судить, окончательно не выработаны. Классический пример. Человек погибает в результате несчастного случая. При вскрытии обнаруживают у него коронавирус. При жизни соответствующих симптомов не было. Куда отнесут эту смерть?
Если человеку позволено (зря или нет другой вопрос) выбирать - вакцинироваться или не вакцинироваться, то ДОСТОВЕРНАЯ информация о том, насколько у него после вакцинации возрастут/понизятся шансы заболеть/попасть в реанимацию/помереть была бы по меньшей мере нелишней.
О том и речь.
Я бы не стал цифры лопатить, если бы не бравурные речи от Голиковой об успехах и этом новом сайте, где всё актуально.
Спасибо
Они криворукие. Они все просрали.
https://www.mk.ru/politics/2021/10/16/tolstoy-zayavil-o-proigrannoy-gosu...
Стране где тебя в любую минуту может зарезать приезжий чурбан ковид не страшен
https://www.mk.ru/incident/2021/10/16/v-obninske-migranty-izbili-do-smer...
Вероятно, точность утверждения сильно выиграет если добавить "среди аппроксимаций в Exel"
Отсутствие зависимости можно объяснить тем, что регистрируют нерегулярную долю инфицированных
Какую модель использовали для прогноза, их полнО разных?
Основные там представлены. Можно еще поиграть с нелинейностью, меняя оси на логарифмические, остальное только руками. Не субботней сиесты задача.
На построение годной модели распространения и угасания пандемии не претендую: думаю, это по любому гадание на гуще. Взял просто самую распространенную кривую ax(1-x), начало которой мне привиделось в данных с сайта.
х с точкой = ax(1-x) это логистическая модель (Ферхлюста, кажется), но она в стационаре при не слишком больших а выходит на ненулевую полку x=1. (При больших может оказаться хаотичной)
Если нет существенной статистической зависимости, она не появится после преобразования масштаба, можете время не тратить
Я и не тратил.
Но, поскольку массивы под руками, посмотрел, есть ли зависимость заболеваемости от численности населения. Она оказалась отрицательной, что не удивительно: значение имеет скорее концентрация населения и его бытовая культура, чем численность на территории, которая может быть размером и с Францию, и с МКАД.
Вот посмотреть корреляцию с плотностью таки интересно - но времени нет.
LA и NY, в последнем инфекция развивалась гораздо быстрее
А зачем вообще приводить крутые графики? Не увереные в себе люди всегда прибегают к, по их мнению, неопровержимым доказательствам. Это факт доказаный многими исследованиями.
Провакцинировался ты или нет, какая кроме тебя и твоему правительству разница? Зачем выносить мозг себе и не вакцинированым? Они тоже люди или как?
Хохлы тоже начинали сначала с языка, который отличается круто от русского, с этого поимели ощущение исклюзивности и особенности, чем всё закончилось видите сами. Тоже самое и с вакцинироваными, разве что не прыгают, но всё ещё впереди... Не дай бог.
Кто не ваксер, тот маскаль?
Что в этих графиках крутого? Просто и наглядно о реальных успехах.
Иногда картинка говорит сама за себя.
Основной интерес представляли, разумеется, тенденции снижения заболеваемости в результате роста численности вакцинированного населения и непрерывно растущей численности переболевших с возникшим у них иммунитетом. Было бы естественно увидеть на диаграммах высокую заболеваемость в регионах с низким процентом вакцинированных, которая снижалась бы пропорционально успехам в вакцинации, с минимумом у лидеров (Белгородская обл., Чукотский АО, Московская обл., Москва, Тульская обл., Чеченская республика с их 47% … 38% привитых двумя дозами соответственно).
Мутации не учтены никак: стояла задача оценить тенденцию в результате принимаемых мер. Надеюсь, результат проявится в будущем, но если вирус будет мутировать быстрее, чем образуется иммунитет - эта музыка будет вечной (к счастью, ничто не вечно).
И чего хотите на графике увидеть? Сравните лучше графическое отношение вакцинированых с ростом заражаемости у богоизбраного народа. Если Вам глаза не засрало, увидете очень интересную картину замазываюмую глобальными СМИ. Возьмите яйца в руки и прорупорите на весь мир...
Богоизбранные пусть сами анализируют свои анализы.
Мне было интересно сопоставить официальные данные с заявлениями той же Голиковой, что заболеваемость снижается.
А как на ваши данные влияет такой факт, что врачам эти два месяца предписывают ставить ковид, и платят за это. А вот в этот месяц предптсывают Не ставить ковид, и тоже за это платят. Ну и смотрим на самих врачей, которые по ковидникам ходят... Как они ко всему этому относятся?
Эх...
Это не мои данные, а "официальные", о которых сегодня целый день Голикова по радио рассказывает, что эффект наметился.
Мне было интересно в этом убедиться.
Не получилось, хоть и хотелось.
Тут хорошо бы добавить "мамой клянусь". Или хотя бы "все знают".
Если я правильно понял, ТС взял точечные данные (т.е. данные о доле заболевших и доле вакцинированных) только на текущий момент и пытается искать тренд внутри одной точки во времени, но среди разных регионов. По-моему, это лютый трэш (не удивительно, что коэффициент детерминации R2 во всех случаях у ТС получился не значимым, т.е. никакой связи нет). Регионы не однородные по сравнению друг с другом, с разной эпидемиологической ситуацией. Тренд надо искать во времени (по мере роста числа вакцинированных), чтобы увидеть картину изменения, а не по географии. В случае же ТС тренды вообще бессмысленны.
Что мешает взять помесячные данные по каждому региону (доля заболевших против доли вакцинированных) и посмотреть динамику (тренд) во времени (а не географии) связи этих показателей по каждому региону и совокупно по всем регионам?
Все правильно... но даже реальной доли заболевших мы не знаем. У каждого найдется немало знакомых с легкой или средней формой, которые по дурости или бедности продолжали ходить на работу и не попали в учет.
Это да, согласен.
Ваши замечания резонны.
Термин "тренд" по определению относится к временным рядам, но он на слуху, в отличие от каких-то "регрессий".
Что касается правомочности анализа не временных рядов, а ансамбля значений - она, разумеется, относительна. В свое оправдание могу сказать, что массивов данных по регионам с динамикой изменения показателей просто не существует: Голикова сегодня оповестила о размещении официальных данных на сайте впервые, и пообещала еженедельное обновление.
Обработку же ансамбля региональных данных я бы не стал записывать в криминал,поскольку основная часть России живет примерно одинаково. Да, цензурирование данных с отсечением экстремальных значений не помешало бы - например, Москва и Питер искажают построенные на массивах регрессионные кривые довольно сильно, и их удаление из выборки можно было бы только приветствовать. Аналогично можно было бы поступить с горными регионами, с северными и разными удаленными краями. Тем не менее, система здравоохранения везде работает по одним шаблонам, одними вакцинами. Разница между регионами в части вакцинации куда меньше, чем между сопоставимыми климатически и по плотности населения Краснодарским краем и южной Канадой.
И вообще, никто не совершенен, хоть и старается.
Давайте тогда просто подождем, камрад.
Согласен. Была надежда увидеть прогресс, но, видимо, преждевременная.
Годный срач. Ахтунг - пахнет трольчатиной! Автор, нет ли в обсуждении упырей? Сим повелеваю - внести запись в реестр самых обсуждаемых за день.
достаточно сложно пользоваться цифрой по новым выявленным, так как по нашему региону она судя по всему тупо рисуется от руки, тк тому кто их рисует забыли доложить, что колебания полученных итогов в пределах 1% на длительном отрезке физически не возможно.
мб есть смысл свести статистику по вакцинации и смертности, мне кажется она больше релевантной.
"Штабные" выявления - это вообще некие цифры "от балды". Статанализ на этих данных будет давать гарантированно неадекватный результат.
Если же анализировать смерти, то нужно главным образом анализировать данные Росстата (которые не посуточные, а помесячные). Если нужны посуточные данные, то придется корректировать посуточные данные штабов (введением соответствующих коэффициентов) через данные Росстата за предыдущие периоды.
Во всей этой истории возникает главный вопрос, а вообще обладают ли власти регионов и страны в целом хотя бы относительно достоверной статистикой? Ведут ли эти самые штабы условную "двойную бухгалтерию" по ковиду? Если же руководство страной ориентируется на "публичные данные штабов", то это был бы полный ..., но судя по всему они для принятия решений все же пользуются какими-то иными данными.
судя по тому, что областную больницу 5 октября снова загнали в аврал по ковиду, а штабные цифры с июля болтаются на уровне 400 в день, это решение принималось явно не на основе этих цифр. правда при этом из запретов прикрыли только концерты и то с 23 октября, что вызывает вопросы в наличии логики в системе управления.
На уровне терапевтов нормальная диагностика ковида до сих пор не налажена. Поэтому вероятно, что решения принимаются исключительно по данным госпитализаций.
По факту в области очень высокий процент переболевших, а вместе с вакцинированными получается вообще очень высокий охват, но это судя по всему не помогает. Отсюда и реакция областных властей, они по сути "забили болт", и начинают реагировать только, когда область выбивается от обшей картинки. Собственно и "штабную статистику" рисуют такую, чтобы быть в середине списка по регионам.
Статистика по выявленным случаям (данные "штабов") в целом по РФ и по регионам недостоверная от слова "совсем", ее погрешность выше самих зафиксированных значений. Заниматься статистической обработкой этих данных бессмысленно. Даже статистика смертей от "штабов" имеет очень значительную погрешность (по сравнению с данными Росстата), что также не позволяет применять методы статанализа (более точные данные Росстата дают только помесячные данные).
В Ирландии тоже вон прокололи 99 процентов населения в одном городке. Теперь он лидер по заболеванию в Ирландии. С госпитализацией тоже хорошоч максимумы с марта.
надо добавить туда плотность населения. если в Москве 10 млн скучкованы на площади 200 кв.км, то в тюменской области они размазаны по территории 1млн кв. км. Небольшими кучками, туда инфекция может и не дойти. и все это несмотря на вакцинацию.
причем надо учесть миграционные потоки. (в гадюкино, никто не прививается и никто не болеет, потому что корону им привезти некому - туда никто не ездит, и сами они никуда не ездят)
Я вот чего понять не могу в части логики и разумности. Все (и те, кто за вакцинацию и те, кто против) часто употребляют слово "новый" в смыслах: до конца не изученный, не проверенный. Это касается и болезни, и вакцин. В моём понимании, это соответствует реальности. Насколько разумно и логично в ситуации такой неопределённости всем двигаться в одну сторону (вакцинация) с точки зрения выживаемости популяции? Природа создала многообразие именно, как мне кажется, для повышения выживаемости. Часть людей рискует принять новую вакцину - у них свои риски, часть - пытается справиться с болезнью надеясь на себя - у них свои. Только будущее покажет, какая стратегия была более правильной. Выжившие поблагодарят Судьбу и своих Ангелов-хранителей, помянут павших, а кто-то и не заметит, что участвовал в эксперименте - войне. Я не понимаю, зачем вести себя друг с другом, как с врагами? Если мы на войне - мы можем победить только вместе. А нас очень стараются разделить. Я понимаю боль людей, уже потерявший близких, но почему то часто виноватым называется не враг, а ближний, который, как им кажется не сделал достаточно для спасения их близких. Так проще, но правильно ли это?
Кроме официально выявленных и зарегистрированных больных "бегают" до поры до времени невакцинированные больные, как оказывается. Вчера узнала про такого знакомого. Кашлял месяц, кашель сухой. Изначально была температура, лечился дома. Кашель не проходит. В три часа ночи вчера поехали на скорой, сделали КТ, 10% поражение лёгких. С перепугу запросился в больницу. До этого был антипрививочником. Интересно, скольких из своего окружения он успел привить естественным способом - живым вирусом? Среди них моя сестра, племянники и их семьи, тоже переболевшие "простудой" в течение последних двух недель. Теперь кому-то из них придется потратиться на анализы на антитела. При таком раскладе никакая статистика не будет работать. Также среди знакомых есть и трое привитых, переболевших после. Самое интересное, что все они легко перенесли прививки, без температуры.
У меня шурин загремел в больницу и переболела вся его семья. после вакцинации
https://prezidentpress.ru/vliyanie-vakczinaczii-ot-covid-19-na-povysheni...
Надо выносить в отдельную статью.
Да уже выносили. Посмотрите, по каким данным они делают выводы:
Вакцинированные взяты за кусок декабря - март, а инфицированные за апрель - кусок августа. Обратите также внимание, что периоды, на которые разбит диапазон, с переменным шагом.
Вопросов тут много. Плохо то, что никто не желает разбираться. Достоверной статистики нет, это тоже проблема.
А мне кажется, что разобраться мешает поднятый вокруг темы хайп. Любая разумная версия от любой из сторон немедленно забивается воем сотен, если не тысяч, ртов из противоположного лагеря. Любые данные интерпретируются каждым так, чтобы подогнать их под свою версию, выловить что-то в этой мутной воде уже и не представляется возможным.
В мутной водичке творить темные дела гораздо проще.
Зачем же вы делаете выводы на основании заведомо недостоверной модели?
Ежели вы строите регрессию средствами табличного редактора, он должен выплёвывать критерий Фишера и t-статистику по каждому коэффициенту. Критерий Фишера выше ли табличного, есть ли в модели значимые коэффициенты?
Я, знаете ли, столько всяких выборок просчитал, что и без Фишера со Стьюдентом вижу: никакой значимости нет.
Это и является главным выводом: данные о заболеваемости не объясняются данными о вакцинировании.
Согласен, что надо было уже все тесты валидности опубликовать, но времени дефицит, каюсь.
Выводом из неадекватности модели может быть только вывод о том, что модель для объяснения исследованных процессов непригодна или данные неполны.
Другими словами: вакцинирование живет своей жизнью, заболеваемость своей, или от нас скрывают правду?
Другими словами, ваша неспособность найти грибы в данном лесу не доказывает отсутствие в нём грибов.
Страницы