[ABE-L] Meu números sobre os óbitos BR

Sáb Jun 6 22:17:19 -03 2020

Caro Eduardo
Eu já descartei a ideia de olhar os contaminados e estou me dedicando
apenas aos óbitos.
Se você não aumenta o número de testados, a informação divulgada, creio, é
bem ruim.

Eu sou um confinado aos 74 anos.  Se você conseguir os dados eu ajudo nas
predições.
Tudo que faço é o olhar o worldometers e pensar que estes são os dados
corretos. Penso que a
 informação é mais precisa pois se você prestar atenção os dados do
Brasil são modificados durante o dia.

Então o que tenho feito é olhar a página do ministério e o internacional.
Mas agora é besteira a gente pensar em precisão de informação.  O
worldometers vai tirar o
Brasil do rank.  Isso é o que o seu presidente quer.

É a primeira vez em minha vida que tenho vergonha de ser brasileiro.  Não
pelo que o idiota faz mas
em saber que parte da sociedade apoia toda a idiotice.

Aqui eu mando um outro gráfico onde você pode ver como difícil, se não for
impossível, ter predições
baseadas em informações corretas.  A gente sabe que com probabilidade 1
predições são erradas.
O que fazemos é tentar encontrar uma tendência dos dados para ter uma idéia
de onde chegaremos.
Se você olhar no gráfico a variabilidade das observações vai ver que cada
dia seu modelo tem de mudar
a tendência futura.
Abraço
C

[image: image.png]

Em sáb., 6 de jun. de 2020 às 10:10, Eduardo Colli <colli em ime.usp.br>
escreveu:

> Oi Carlinhos,
>
> Já que você está mexendo nos dados, aproveito para te colocar duas outras
> questões, que poderiam ser abordadas com estatística. O ponto central, nos
> dois casos, é: "no caso do número de óbitos, não é melhor trabalhar com
> estimativas do número de óbitos em vez de com os dados confirmados?" A
> estimativa tem incerteza, claro. Mas os óbitos confirmados têm bias, têm
> erro sistemático.
>
> 1) Acho que a primeira coisa seria conseguir as datas dos óbitos que
> compuseram a sua curva, e ter uma curva paralela, que leve em conta a data
> do óbito e não a data da notificação. E aí tentar obter um preditor, que, a
> partir da quantidade de óbitos reportada (ou acumulada) diga
> aproximadamente quantos foram os óbitos de fato. Uma informação que pode
> emergir daí é sobre como o aumento da testagem pode estar alterando esse
> preditor e, talvez, estabelecer uma meta de velocidade de testagem que
> estabilize o preditor.
>
> 2) Alguém lá da Medicina (Lotufo, acho) já andou estimando o tamanho da
> subnotificação. Aqui estou falando dos óbitos que foram descartados como
> não sendo de covid19, mas que talvez sejam. Há duas abordagens: uma,
> supondo que os casos não notificados corretamente foram diagnosticados como
> síndrome respiratória aguda (o que não é bom, porque pode acabar
> descartando infartos e AVCs por coronavírus). Outra, simplesmente olhar
> para o número total de óbitos.
>
> A ideia é comparar com a média dos anos anteriores. O Lotufo estimou (acho
> que para o período de março e abril) que estavam sendo dados como covid19
> apenas 1/3 do excedente de óbitos em relação à média.
>
> É evidente que esse tipo de estudo tem que levar em conta: decréscimo de
> acidentes de trânsito (portanto melhor descontar de todos esses óbitos),
> aumento de óbitos por "medo de ir ao hospital", os dados de 2016, quando
> houve um surto de síndrome respiratória etc.
>
> Meu palpite é que essa correção estatística cuidadosa traria números muito
> mais significativos do que essa curva de evolução de óbitos que tem sido a
> mais divulgada.
>
> Por outro lado, alguém precisa chegar nos dados. Talvez o pessoal da
> Medicina tenha abertura para colocar estatísticos do IME nisso.
>
> Abraço,
> Colli
>
>
> Em sáb., 6 de jun. de 2020 às 00:19, Carlos Alberto de Braganca Pereira <
> cpereira em ime.usp.br> escreveu:
>
>> Caros colegas e redistas
>> Fiz hoje mais um exercício de predições com base apenas nos números
>> divulgados e usando distribuições de probabilidades.
>> Novamente eu explico a ingenuidade do formato.
>> Pego os dados dos óbitos até o dia de hoje. Divido todos pelo observado
>> até o dia de hoje (acumulados). Tenho assim uma função de distribuição
>> condicionada ao tempo de mortalidade (HOJE).  Procuro usando a distribuição
>> condicional de modelos estatísticos a que fica mais perto daquela função
>> dos dados.
>> Ao encontrar os parâmetros da distribuição que está mais perto (distância
>> composicional de Aitchison) da distribuição condicional dos dados. Procuro
>> a moda para obter o pico e depois procuro o tempo onde a densidade chega a
>> zero ou a função de distribuição chega a um e defino assim o final.  As
>> projeções são baseadas nas densidades dos modelos. Não considerem a
>> distribuição Log Normal, pois não consigo que fique próxima dos dados tanto
>> quando as outras duas, Gamma e Weibull. Uso o valor das duas distâncias
>> para obter uma densidade meta-analítica (uma mistura de densidades).
>> Os resultados estão na tabela abaixo coloquei a Log Normal para
>> comparações de desempenho apenas.
>> Vão perceber que a loucura dos dados não permitem uma perfeita
>> performance dos modelos.
>>
>> Modêlos Probabilísticos Gamma Weibull LogNormal Mixture
>> Pico Proporção 37,52% 50,65% 35,10% 48,53%
>> Data 20/6/20 9/6/20 23/5/20 10/6/20
>> Óbitos 51.543 42.670 23.723 40.247
>>   35033  Óbitos  em  5/6/20  25,51% 45,28% 51,83% 42,24%
>> Final Final dos óbitos 137.341 77.352 67.585 82.916
>> Data Final 4/3/21 16/9/20 26/2/21 7/3/21
>> Previsão com dados do dia 5/6 6/6 36.100 36.068 35.843 36.071
>> 7/6 37.174 37.107 36.641 37.113
>> 8/6 38.254 38.147 37.427 38.157
>>
>> As 3 densidades que considero razoáveis estão no gráfico e o estudo das
>> aproximações podem ser imaginados olhando os dois outros gráficos.
>>
>> [image: image.png]
>> [image: image.png]
>>
>> [image: image.png]
>>
>> Carlinhos
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>
> --
> Eduardo Colli
> Departamento de Matemática Aplicada
> Instituto de Matemática e Estatística da USP
> Presidente da Comissão de Cultura e Extensão do IME-USP
> Diretor do Centro de Difusão e Ensino Matemateca
>
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