Simulation SIR recalée sur données réelles du Covid19 en Fance: Analyse data brutes. (1/2)
Fréquence de mise à jour : unknown

L'article précédemment rédigé sur la simulation recalée de la pandémie montrait une mauvaise adéquation liée à la mauvaise qualité représentativité des données. Aujourd'hui les tests étant plus nombreux il semble intéressant de rependre les calculs du recalage de la modélisation SIR par optimisation avec contraintes. Tout d'abord observons les données brutes fournies par le Politologue. 

Notons que le premier jour correspond au 25 août 2020 et que le 65eme jour est celui du confinement (vendredi 30 octobre).

Il y a une saisonnalisation le week-end, le pic, attribué au dimanche, montrant une baisse significative des infections provient certainement de la baisse des analyse liées au week-end. Ces points, indiqués par une croix rouge, ont été recalés par interpolation , indiqué par un rond vert. Les ronds rouges sont des anomalies recalée 'à la main'. La première anomalie est du a une erreur signalée de comptage (jour 72). Et le 84eme jour apparaît également comme un anomalie mais non expliquée. 

C'est sur cette base corrigée que seront effectués les calculs qui seront présentés dans un prochain article.

La deuxième figure montre au dernier dimanche de septembre une diminution des individus infectés cela est clairement visible lorsque l'on superpose les données réelles avec les données simulées en bleues.

La troisième courbe en bas, apporte une correction sur les données réelles de +4000 individus par jours à partir de la date indiquée pour palier a cette diminution qui ne semble pas être une modification de la dynamique de l'épidémie. On observe une meilleure adéquation entre les données brutes et les données simulées. Comparaison n'est pas raison, mais cela pose question sur la qualité des données publiées par le Politologue,et il serait intéressant de trouver la cause de cette anomalie qui peut avoir des conséquence sur la qualité des prévision fournies par la simulation dont le recalage est basée sur ces données.