Классификация общих случаев заражения коронавирусом COVID-2019 в Франции

CLASSIFICATION OF TOTAL CASES OF COVID-2019 CORONAVIRUS INFECTION IN FRANCE

Lazzat Zhaukhanova

Student of L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakhstan, Nur-Sultan

Bagdat Kanybek

Student of L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakhstan, Nur-Sultan

Gani Assanbek

Student of L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakhstan, Nur-Sultan

Madina Sertaeva

Student of L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakhstan, Nur-Sultan

Altynbek Ybyraiymov

Student of L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakhstan, Nur-Sultan

Аннотация. В работе на основе анализа данных диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в Франции с 15 февраля по 14 апреля 2020 года получена классификация фаз инкубации по времени и по каналам: 3 542, 9 999, 53 366 или в сумме 66 907 человек в течение 6, 2, 17 или в итоге 27 дней на левосторонних, соответственно: 50 968, 11 596, 2 739 или в сумме 65 303 человек в течение 21, 6, 6 или в итоге 33 дней на правосторонних доверительных интервалах со стандартными отклонениями на 1 217, 811, 406 и 317, 627, 941 человек, а также оценка индекса коррекции распространения – 192 человек от 1 000 случаев эпидемического заражения.

Abstract. Based on an analysis of the data of the diagnostic distribution map of the total number of cases of infection with a new coronavirus infection COVID-2019 in France from February 15 to April 14, 2020, the incubation phases are classified by time and channel: 3 542, 9 999, 53 366 or in total 66 907 people for 6, 2, 17, or a total of 27 days on the left-hand side, respectively: 50 968, 11 596, 2 739 or a total of 65 303 people for 21, 6, 6, or a total of 33 days on the right-hand confidence intervals with standard deviations of 1 217, 811, 406 and 317, 627, 941 people, as well as an assessment of and Distribution correction as - 192 persons from 1 000 cases of epidemic infection.

Ключевые слова: Франция, COVID-2019, анализ данных, диагностическая карта, компьютерное моделирование.

Keywords: France, COVID-2019, data analysis, diagnostic map, computer simulation.

Известно, что глубокий анализ причины, условия и механизмов развития популяции вируса-возбудителя как по времени и по территории, так и по группам населения позволяет прогнозировать уровни характеристик эпидемической заболеваемости страны и планировать мероприятий по локализации очагов и путей передачи эпидемии с помощью коррекции количества и норм проявления эпидемического процесса по интенсивности и по неравномерности, в частности количества и норм восприимчивости и зараженности населения, выздоровления (или смертности) и выписанных пациентов.

В связи с этим разработка и реализация цифровых инструментов науки о данных для исследования динамики эпидемического процесса в режиме реального времени является актуальной задачией в решении проблем по улучшению благосостояния населения и развития общества. Так, приводим широкий обзор информационно-аналитических, научно-практических источников, посвященных к проблемам развития эпидемического процесса [1-14], в частности проекты SIR, SIR Agent Based Calibration, SIR Agent Based Networks, Epidemic and Clinic with Accumulating Concern [3], SI Model, SI Innovation Model, SIR, SIR Model Threshold [14] и анализу ситуации в Франции за период с 15 февраля по 14 апреля 2020 года, в частности в работе [1] Нью-Йорк по праву считается эпицентром пандемии коронавируса в Соединенных Штатах. Спустя всего один месяц после того, как в городе появились первые случаи коронавирусной инфекции, бремя инфицированных людей с серьезными осложнениями COVID-19 уже превысило возможности многих городских больниц. Как и в случае большинства пандемий, ученые и государственные чиновники не имеют полных, точных данных в режиме реального времени о пути новых инфекций. Несмотря на эти недостатки данных, уже есть достаточные доказательства, чтобы сделать вывод, что кривая в Нью-Йорке действительно выравнивается. Цель этого отчета состоит в том, чтобы изложить доказательства за и против этого предварительного, но потенциально важного заключения [1].

Также в работе [2] обсуждаются экономические последствия кризиса Коронавирус / COVID-19 для отраслей и стран. В нем также приводятся оценки потенциальных глобальных экономических издержек COVID-19 и роста ВВП в разных странах. Текущий проект включает оценки для 30 стран при различных сценариях. Отчет показывает, что экономические последствия вспышки в настоящее время недооцениваются из-за чрезмерной зависимости от исторических сопоставлений с атипичной пневмонией или финансового кризиса 2008/2009 гг. На момент составления данного отчета продолжительность блокировки, а также способ восстановления будут неизвестны. Вот почему используется несколько сценариев. В мягком сценарии, рост ВВП будет иметь удар, начиная с 3-6% в зависимости от страны. В результате в выборке из 30 охваченных стран мы увидим медианное снижение ВВП в 2020 году на уровне -2,8%. В других случаях ВВП может упасть более чем на 10%, а в некоторых странах - более чем на 15% [2].

Актуальность исследования работы [4] определялось вспышка коронавируса под названием COVID-19 разрушила китайскую экономику и распространяется по всему миру. Эволюция болезни и ее экономическое воздействие крайне неопределенны, что затрудняет для политиков формулирование соответствующих ответных мер макроэкономической политики. Чтобы лучше понять возможные экономические результаты. Также были исследованы семь различных сценариев развития COVID-19 в наступающем году с использованием техники моделирования, разработанной Ли и МакКиббином (2003) и расширенной МакКиббином и Сидоренко (2006). В нем изучалось влияние различных сценариев на макроэкономические показатели и финансовые рынки в глобальной гибридной модели равновесия DSGE / CGE.

Пусть имеем диагностическую карту Kerimkhulle [7-11] распределения данных по правилу «трех сигм» на двусторонние, соответственно (L: k · σ_L; L: (k+1) · σ_L), k = – 1, – 2, – 3 – левосторонние и (R: (k–1) · σ_R; R: k · σ_R), k = 1, 2, 3 – правосторонние доверительные интервалы нормального распределения случайных величин с доверительной вероятностью 0,0214; 0,1359; 0,3413; 0,3413; 0,1359; 0,0214 со суммой 0,9973; полученной из открытых данных проекта мировой статистики в режиме реального времени (см. Табл. 1) для оценки эффективности принимаемых мер в борьбе с популяцией вируса в Франции за период с 15 февраля по 14 апреля 2020 года, где σ_{[ ]} – стандартное отклонение случае заражения (см. Табл. 1-2, Рис. 1).

Таблица 1

Информационная база данных, в тысячи случаях

Тогда эмпирическая реализация вычислимой модели диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в Франции с 15 февраля по 14 апреля 2020 года (см. Табл. 1-2, Рис. 1) и макросов программного продукта MS Excel: Данные → Анализ "что, если" → Подбор параметра позволяют получить:

– идентификация фаз – первой волны инкубации с 15 февраля по 30 марта 2020 года, второй волны инкубации с 31 марта по 14 апреля 2020 года (см. Рис. 1);

– распределение частот численности, заболевших: 3 542, 9 999, 53 366 или в сумме 66 907 человек (см. Табл. 2, столбец (vii)), соответственно в течение 6, 2, 17 или в итоге 27 дней (см. Табл. 2, столбец (vi)) по каналам левосторонних доверительных интервалов (см. Рис. 1);

– распределение частот численности, заболевших: 50 968, 11 596, 2 739 или в сумме 65 303 человек (см. Табл. 2, столбец (vii)), соответственно в течение 21, 6, 6 или в итоге 33 дней (см. Табл. 2, столбец (vi)) по каналам правосторонних доверительных интервалов (см. Рис. 1);

Таблица 2.

Распределение частот численности заболевших, в человек

– оценка левосторонней коррекции фаз на 13 417 человек, в частности переоценка – 2 881, недооценка – 7 791 и 2 745 человек (см. Табл. 2, столбцы (viii)-(x)) и стандартного отклонения, соответственно по каналам доверительных интервалов на 1 217, 811, 406 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1);

– оценка правосторонней коррекции фаз на 11 971 человек, в частности переоценка – 7 586, недооценка – 2 158, переоценка – 2227 человек (см. Табл. 2, столбцы (viii)-(x)) и стандартного отклонения, соответственно по каналам доверительных интервалов на 317, 627, 941 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1).

Рисунок 1. Диагностическая карта распространения COVID-2019

Таким образом, на основе анализа данных диагностической карты распространения общего количества случаев заражения новой коронавирусной инфекцией COVID-2019 в Франции с 15 февраля по 14 апреля 2020 года получена классификация фаз инкубации по времени и по каналам: 3 542, 9 999, 53 366 или в сумме 66 907 человек в течение 6, 2, 17 или в итоге 27 дней (см. Табл. 2, столбцы (vi) и (vii); Рис. 1) на левосторонних, соответственно: 50 968, 11 596, 2 739 или в сумме 65 303 человек в течение 21, 6, 6 или в итоге 33 дней (см. Табл. 2, столбцы (vi) и (vii); Рис. 1) на правосторонних доверительных интервалах со стандартными отклонениями на 1 217, 811, 406 и 317, 627, 941 человек (см. Табл. 2, столбец (iii); Рис. 1), а также оценка индекса коррекции распространения – 192 человек от 1 000 случаев эпидемического заражения (см. Табл. 2, столбец (iii)).

В заключение отметим, что работа подготовлена при финансовой поддержке АО «Фонд науки» Республики Казахстан, проект № 0196-18-ГК «Egistic – онлайн платформа для мониторинга и управления посевных площадей сельскохозяйственных культур по технологии дистанционного зондирования земли».