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Siebentage-R
wuerg, 16.05.2020 01:49
Daß ich das noch erleben durfte! Wer hat es erfunden? Das Robert-Koch-Institut gewiß nicht. Auch ich kann es nicht in Anspruch nehmen. Zum einen weicht das 7-Tage-R von meinen Wochenwerten w in Details ab. Zum anderen kann man auf der Hand liegende Kennzahlen nicht erfinden oder entdecken. [1] Ich hoffe, mit dem neuen 7-Tage-R wird nicht der gleiche Schindluder getrieben wie mit den Vorgängern.
Heute habe ich gelesen, es sei günstig, Wochenmittel zu vergleichen. Schön, das führte auf meine w-Werte, die immer schon besser als die R-Faktoren waren. Jetzt zu wechseln, ist nicht ratsam. Sofort entstünde der Verdacht, man wolle mit w=0,88 statt R=0,93 die Werte schönen. Und weil man das Viertage-Dogma nicht aufgibt, werden die Mittelwerte zweier Wochen im Abstand von vier Tagen in Relation gesetzt. Dadurch fließen drei Werte sowohl in den Zähler als auch den Nenner ein. Das bewirkt eine gewisse Glättung. Besser wäre jedoch, die realen Zahlen nicht nur durch Nowcasting an die vermutete Realität anzupassen, sondern vor ihrer Verrechnung zu glätten. Was ist daran kompliziert?
Meine einfachste Erklärung für die holprigen Werte der Vergangenheit lautet, daß die Verkündiger des Robert-Koch-Instituts den falschen Ergebnissen ihrer Statistiker blind vertrauten. Wie sind solche Fehlgriffe möglich? Zum Beispiel durch Anpassung einer Exponentialfunktion an die Werte weniger Tage, um sodann aus dem Exponenten den R-Faktor abzulesen. Ich will keine abstrusen Sonderfälle konstruieren und einfach die Werte der letzten 15 Tage vom 30. April bis zum 14. Mai betrachten:
1639 945 793 679 685 947 1284 1209 1251 667 357 933 798 933 913
Ein exponentieller Ausgleich auf diese Werte liefert für die vorderen zwei Wochen (1639 bis 933) den R-Faktor 0,837 und nur einen Tag später für die hinteren zwei Wochen (945 bis 913) mit 0,972 einen weit höheren Wert. Weshalb werden solche Sprünge von einem Tag auf den anderen nicht nur täglich verkündet, sondern möglicherweise von Experten wirklich errechnet? Weil man selbst als Mathematiker blauäugig glauben kann, man hätte durch wochenweise Anpassung bekannter Funktionen die regelmäßigen Meldeverzüge ausgeglichen. [2] Das ist offensichtlich nicht der Fall. [3]
Es ist kaum zu glauben, doch die einfachen Methoden liefern bessere, gleichmäßigere und vor allem glaubwürdigere Ergebnisse. So bilde ich einfache Verhältnisse zweier aufeinanderfolgender Wochen, woraus sich der R-Faktor gemäß R=w^(4/7) ergibt:
w = (1209+...+933) / (1639+...+1284) = 6148 / 6972 = 0,882 R=0,931
w = (1251+...+913) / (945+...+1209) = 5852 / 6542 = 0,895 R=0,938
Und nach der vermuteten Robert-Koch-7-Tage-R-Methode auf Basis gemeldeter statt genowcasteter Zahlen:
R = (1209+...+933) / (679+...+667) = 6148 / 6722 = 0,915
R = (1251+...+913) / (685+...+357) = 5852 / 6400 = 0,914
Die Ergebnisse sind ähnlich. Man muß sich also nicht fragen, weshalb andere zu stark abweichenden Ergebnissen kommen. Ich vertraue meinen einfachen Berechnungen: Seit dem 1. Mai stieg der R-Faktor langsam und stetig von 0,75 bis maximal 0,95 an. In den letzten vier Tagen lag er nach meinen Kalkulationen bei 0,94±0,01. Wenn das Robert-Koch-Institut heute 0,88 nennt, so liegt das noch im Rahmen. Die nächsten Tage werden es zeigen, denn Nowcasting, Glättung und Wochenauswahl hin oder her: Wenn das Robert-Koch-Institut wirkliche 7-Tage-Mittelungs-4-Tage-Inkubationszeit-R-Faktoren bestimmt, dann muß deren siebte Potenz im Mittel der vierten meiner w-Werte entsprechen.
[1] Es ist kein Patent darauf anmeldbar, aber auch keine Urheberschaft zu benennen. Das ist das Schöne an der Mathematik, es gibt sie ohne jeden lebenden oder gestorbenen Menschen. Trotzdem gebürt Ehre dem, der wichtige Zusammenhänge gefunden oder gar bewiesen hat. Der 7-Tage-R-Faktor gehört nicht dazu.
[2] Warum wird die Wochengängigkeit schlechter als erwartet ausgeglichen? Ich nenne es einmal eine mathematische Täuschung. Die Ausgleichskurve wird nicht nur vom Trend beeinflußt, sondern auch vom Wochenverlauf. Zur Veranschaulichung schneide man aus einer Sägezahnkurve zwei Zacken aus, einmal von Spitze zu Spitze und einmal von Mitte zu Mitte. Sie stehen für zwei Wochen von gemeldeten Neuinfektionen. Sollte ich mit der Hand durch diese zwei Verläufe möglichst gut eine Gerade oder Exponentialfunktion legen, so wäre die erste fallend, die zweite steigend. Das erinnert mich an eine akustische Täuschung, in der stets gleiche Töne beständig aufzusteigen scheinen, weil ihr internes Spektrum sich schnell aufwärts bewegt.
[3] Wer es nicht glaubt, trage in einem Tabellenkalkulationsprogramm in die erste Spalte 0 bis 14 (für 30. April bis 14. März) und in die zweite und dritte Spalte die Tageszahlen der neu Infizierten (1639 bis 913) ein und lösche in der zweiten Spalte den letzten Wert 913 und in der dritten den ersten 1639. Trägt man sodann in einer Grafik die Werte der zweiten und dritten Spalte gegen die der ersten auf, so sind zwei Verläufe zu sehen, die sich größtenteils überlappen, aber gut sichtbar werden, wenn man für den zweiten weit größere Symbole verwendet. Wählt man nun für beide Zahlenreihen einen exponentiellen Ausgleich, so ist der erste wesentlich steiler als der zweite. Das liegt natürlich auch daran, daß beim Übergang von der ersten zur zweiten Spalte vorne mit 1639 viel entfällt, hinten aber nur 913 hinzukommt. Das allein aber erklärt nicht alles. Um das zu erkennen, ersetze man 1639 einfach durch zu w=0,9 erwartende 1300. Selbst 1000 läßt noch einen Resteffekt.
Disziplinlosigkeit | Virologenschnack | Prognose | Lebenswert | Ethikraten | Herdenimmunität | Unredlichkeit | Tote | Nationalstaaten | Corona | Rattenschwanz | Förderalismus | Unterleben | Reproduktion | Zweite Welle
Heute habe ich gelesen, es sei günstig, Wochenmittel zu vergleichen. Schön, das führte auf meine w-Werte, die immer schon besser als die R-Faktoren waren. Jetzt zu wechseln, ist nicht ratsam. Sofort entstünde der Verdacht, man wolle mit w=0,88 statt R=0,93 die Werte schönen. Und weil man das Viertage-Dogma nicht aufgibt, werden die Mittelwerte zweier Wochen im Abstand von vier Tagen in Relation gesetzt. Dadurch fließen drei Werte sowohl in den Zähler als auch den Nenner ein. Das bewirkt eine gewisse Glättung. Besser wäre jedoch, die realen Zahlen nicht nur durch Nowcasting an die vermutete Realität anzupassen, sondern vor ihrer Verrechnung zu glätten. Was ist daran kompliziert?
Meine einfachste Erklärung für die holprigen Werte der Vergangenheit lautet, daß die Verkündiger des Robert-Koch-Instituts den falschen Ergebnissen ihrer Statistiker blind vertrauten. Wie sind solche Fehlgriffe möglich? Zum Beispiel durch Anpassung einer Exponentialfunktion an die Werte weniger Tage, um sodann aus dem Exponenten den R-Faktor abzulesen. Ich will keine abstrusen Sonderfälle konstruieren und einfach die Werte der letzten 15 Tage vom 30. April bis zum 14. Mai betrachten:
1639 945 793 679 685 947 1284 1209 1251 667 357 933 798 933 913
Ein exponentieller Ausgleich auf diese Werte liefert für die vorderen zwei Wochen (1639 bis 933) den R-Faktor 0,837 und nur einen Tag später für die hinteren zwei Wochen (945 bis 913) mit 0,972 einen weit höheren Wert. Weshalb werden solche Sprünge von einem Tag auf den anderen nicht nur täglich verkündet, sondern möglicherweise von Experten wirklich errechnet? Weil man selbst als Mathematiker blauäugig glauben kann, man hätte durch wochenweise Anpassung bekannter Funktionen die regelmäßigen Meldeverzüge ausgeglichen. [2] Das ist offensichtlich nicht der Fall. [3]
Es ist kaum zu glauben, doch die einfachen Methoden liefern bessere, gleichmäßigere und vor allem glaubwürdigere Ergebnisse. So bilde ich einfache Verhältnisse zweier aufeinanderfolgender Wochen, woraus sich der R-Faktor gemäß R=w^(4/7) ergibt:
w = (1209+...+933) / (1639+...+1284) = 6148 / 6972 = 0,882 R=0,931
w = (1251+...+913) / (945+...+1209) = 5852 / 6542 = 0,895 R=0,938
Und nach der vermuteten Robert-Koch-7-Tage-R-Methode auf Basis gemeldeter statt genowcasteter Zahlen:
R = (1209+...+933) / (679+...+667) = 6148 / 6722 = 0,915
R = (1251+...+913) / (685+...+357) = 5852 / 6400 = 0,914
Die Ergebnisse sind ähnlich. Man muß sich also nicht fragen, weshalb andere zu stark abweichenden Ergebnissen kommen. Ich vertraue meinen einfachen Berechnungen: Seit dem 1. Mai stieg der R-Faktor langsam und stetig von 0,75 bis maximal 0,95 an. In den letzten vier Tagen lag er nach meinen Kalkulationen bei 0,94±0,01. Wenn das Robert-Koch-Institut heute 0,88 nennt, so liegt das noch im Rahmen. Die nächsten Tage werden es zeigen, denn Nowcasting, Glättung und Wochenauswahl hin oder her: Wenn das Robert-Koch-Institut wirkliche 7-Tage-Mittelungs-4-Tage-Inkubationszeit-R-Faktoren bestimmt, dann muß deren siebte Potenz im Mittel der vierten meiner w-Werte entsprechen.
[1] Es ist kein Patent darauf anmeldbar, aber auch keine Urheberschaft zu benennen. Das ist das Schöne an der Mathematik, es gibt sie ohne jeden lebenden oder gestorbenen Menschen. Trotzdem gebürt Ehre dem, der wichtige Zusammenhänge gefunden oder gar bewiesen hat. Der 7-Tage-R-Faktor gehört nicht dazu.
[2] Warum wird die Wochengängigkeit schlechter als erwartet ausgeglichen? Ich nenne es einmal eine mathematische Täuschung. Die Ausgleichskurve wird nicht nur vom Trend beeinflußt, sondern auch vom Wochenverlauf. Zur Veranschaulichung schneide man aus einer Sägezahnkurve zwei Zacken aus, einmal von Spitze zu Spitze und einmal von Mitte zu Mitte. Sie stehen für zwei Wochen von gemeldeten Neuinfektionen. Sollte ich mit der Hand durch diese zwei Verläufe möglichst gut eine Gerade oder Exponentialfunktion legen, so wäre die erste fallend, die zweite steigend. Das erinnert mich an eine akustische Täuschung, in der stets gleiche Töne beständig aufzusteigen scheinen, weil ihr internes Spektrum sich schnell aufwärts bewegt.
[3] Wer es nicht glaubt, trage in einem Tabellenkalkulationsprogramm in die erste Spalte 0 bis 14 (für 30. April bis 14. März) und in die zweite und dritte Spalte die Tageszahlen der neu Infizierten (1639 bis 913) ein und lösche in der zweiten Spalte den letzten Wert 913 und in der dritten den ersten 1639. Trägt man sodann in einer Grafik die Werte der zweiten und dritten Spalte gegen die der ersten auf, so sind zwei Verläufe zu sehen, die sich größtenteils überlappen, aber gut sichtbar werden, wenn man für den zweiten weit größere Symbole verwendet. Wählt man nun für beide Zahlenreihen einen exponentiellen Ausgleich, so ist der erste wesentlich steiler als der zweite. Das liegt natürlich auch daran, daß beim Übergang von der ersten zur zweiten Spalte vorne mit 1639 viel entfällt, hinten aber nur 913 hinzukommt. Das allein aber erklärt nicht alles. Um das zu erkennen, ersetze man 1639 einfach durch zu w=0,9 erwartende 1300. Selbst 1000 läßt noch einen Resteffekt.
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