Modellizzazione della letalità di un ciclo pandemico

domenica, Settembre 26th, 2021

letalità, pandemia, variabili aleatorie
Fig. 1


La seconda affermazione incorniciata di fig. 1 è banalmente confutabile, giacché per un qualunque ciclo pandemico dotato di almeno un fixed-point nello spazio delle configurazioni, la letalità è una funzione decrescente del tempo. Ne consegue l'impossibilità di valutare l'efficacia di un vaccino con lo studio della sola letalità, se non disaccoppiando le statistiche vaccinati - non vaccinati.

Riguardo alla prima affermazione, richiamiamo alcuni concetti basilari sui cicli pandemici. Sia

la successione di elementi di R, il cui termine generico è il numero di contagi nel giorno n-esimo. Per poter implementare un modello predittivo, è necessario generalizzare al continuo:

La funzione reale x(t) della variabile reale t, fornisce i contagi giornalieri. Ne segue che il numero di contagi da inizio pandemia nel medesimo istante t, è


Nel più semplice modello, la funzione X(t) risolve il problema di Cauchy:

essendo R0,α > 0 e tali che


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Rt, l'unico parametro affidabile per lo studio dell'andamento di una pandemia

lunedì, Maggio 10th, 2021

Rt,pandemia,tasso di contagio


L'origine dei modelli matematici di una pandemia risale a Bernoulli (nel caso del vaiolo). Fondamentalmente, questi modelli si basano sulle equazioni differenziali e sono simili ai modelli di crescita di una popolazione. In effetti, basta sostituire il "tasso di riproduzione" con il "tasso di contagio" meglio noto, come Rt (la notazione precisa è R(t)).
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