– Modellizzazione e previsione



COVID-19 e statistici

Bruno Chiandotto
In questa pandemia gli organi di governo devono ricorrere a strumenti avanzati di inferenza statistica causale quali i modelli ad equazioni strutturali. Tali modelli consentono di valutare l’effetto, diretto e indiretto (e le loro interazioni), di altri fattori causali che possono incidere in modo anche molto rilevante sull’evoluzione del fenomeno. L’impiego di modelli ad equazioni strutturali, inquadrato in una prospettiva decisionale di analisi statistica dei dati, consente una valutazione simultanea dell’impatto sanitario, di quello economico e di quello socio-psicologico, di tutti i fattori causali.


Robbayes-C19: Analisi Bayesiana robusta dei dati di medio periodo del Covid-19 in Italia

Laura Ventura, Walter Racugno
Allo scopo di studiare l’evoluzione dei dati sui decessi e sui ricoveri in terapia intensiva forniti dalla Protezione Civile nel periodo 24 febbraio – 30 marzo 2020 è stato adottato un modello di regressione nonlineare. Questo tipo di modelli è spesso utilizzato per curve di crescita/decrescita in ambito farmacologico ed epidemiologico dove i parametri del modello forniscono interessanti interpretazioni per la comprensione della evoluzione del fenomeno in studio, quali ad esempio l’asintoto orizzontale e il punto di flesso.


Modelli univariati e multivariati per serie storiche di conteggi con applicazione a COVID-19

Francesco Bartolucci, Fulvia Pennoni, Antonietta Mira
Mediante un modello Multinomiale autoregressivo che considera simultaneamente le diverse tipologie di pazienti ed include anche i deceduti e i guariti come categorie di osservazione è possibile studiare, giorno per giorno, le transizioni tra i diversi status del modello SIRD e di prevedere in modo attendibile, almeno nel breve termine, il fabbisogno di posti letto in ospedale ed in terapia intensiva.


Studiare in corsa l’epidemia: modelli statistici per la previsione giornaliera delle caratteristiche dell’epidemia di Covid-19

Fabio Divino, Gabriele Fabozzi, Alessio Farcomeni, Giovanna Jona Lasinio, Gianfranco Lovison, Antonello Maruotti
Lo studio dell’epidemia di Covid-19 è un tema di ricerca urgente dal quale la comunità statistica non può sottrarsi. In questo lavoro si espongono alcuni approcci metodologici adottati dal gruppo di ricerca StatGroup-19. Vengono ricalcati i metodi adottati ed il percorso logico che ha portato alla scelta di determinati modelli, le insidie dovute alla qualità e definizione dei dati ed infine ad alcune prime stime sul momento di picco dell’epidemia in Lombardia.