Vielleicht hier mal zwei einfache Beispiel, warum Datenoutput immer ein wenig zurecht gerückt werden muss, damit er letztlich zu schönen Kurven führt.
In Andeutung hier: https://ichef.bbci.co.uk/news/624/cpsprodpb/170C3/production/_111930449_deaths_per_day_sweden_23april-nc.png
Das Balkendiagramm liefert nicht so schöne Werte, als dass sich eine Kurve hier perfekt anschmiegen würde.
Wir haben gerade aktuell auch das Problem, dass die Daten nicht perfekt sind. Es gibt Verzögerungen in der Meldung, es werden Kriterien geändert, usw usf.
Oder hier mal die schöne Kurve:
https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/graph/png/COVID-19_pandemic_in_Sweden/0/cbbd67a034ed46a244e003afc1202bcb779b6945.png
Und hier die tatsächlichen Werte:
https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/graph/png/COVID-19_pandemic_in_Sweden/0/e2a58e3aa86539249da86605805c53887e3548b6.png
Mein Lieblingsbeispiel für solche Probleme ist die Regressionsanalyse.
https://www.researchgate.net/profile/Nina_Wrobel/publication/279845727/figure/fig3/AS:561416106778628@1510863438714/Abbildung-10-Regressionsanalyse-der-Hb-Masse-der-Frauen-im-Altersgang-Die-Punktwolke.png
Da sag mal einer, Statistiker seien nicht kreativ.
Auf den Punkt gebracht möchte ich nur zum Ausdruck bringen, dass der R-Wert höchst theoretisch ist. R0 kann ich im Labor vielleicht noch ermitteln, aber draußen im Feld ist das fast nicht machbar. Aber jeder weiß: Es muss eine schöne Kurve geben, damit sich jeder auskennt.
Wichtig ist das, weil wir nur so verstehen können, dass sich das Virus nicht wie in einem Rechenmodell ausbreitet, sondern eher wie in einer Chaos Theorie. In Ischgl hustet einer und in Deutschland wird ein Landkreis unter Quarantäne gestellt. Selbst in einem solchen Fall werden wir nie eine exponentielle Ausbreitung sehen, weil wir mit dem Testen hinterher hinken und bis die Menschen in die Krankenhäuser kommen oder sterben, wurden die Zahlen schon x mal verfälscht/geglättet.
Dazu gibt es übrigens ein gutes Video von Lars Fischer:
Es geht also wild herum und Zahlen lügen.
Wie trügerisch das sein kann, seht ihr an diesen Beispiel. Zahlen aus Tirol:
Könnte auf den ersten Blick schon irgendwo exponentiell sein.
Und nun hier in größerer Auflösung:
Für exponentielles Wachstum waren wir, denke ich, noch viel zu früh dran. Da hätten wir die Ausbreitung schon noch weiter frei laufen lassen müssen. Und selbst dann hätte die Bevölkerung wahrscheinlich von allein die Notbremse gezogen.
In Andeutung hier: https://ichef.bbci.co.uk/news/624/cpsprodpb/170C3/production/_111930449_deaths_per_day_sweden_23april-nc.png
Das Balkendiagramm liefert nicht so schöne Werte, als dass sich eine Kurve hier perfekt anschmiegen würde.
Wir haben gerade aktuell auch das Problem, dass die Daten nicht perfekt sind. Es gibt Verzögerungen in der Meldung, es werden Kriterien geändert, usw usf.
Oder hier mal die schöne Kurve:
https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/graph/png/COVID-19_pandemic_in_Sweden/0/cbbd67a034ed46a244e003afc1202bcb779b6945.png
Und hier die tatsächlichen Werte:
https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/page/graph/png/COVID-19_pandemic_in_Sweden/0/e2a58e3aa86539249da86605805c53887e3548b6.png
Mein Lieblingsbeispiel für solche Probleme ist die Regressionsanalyse.
https://www.researchgate.net/profile/Nina_Wrobel/publication/279845727/figure/fig3/AS:561416106778628@1510863438714/Abbildung-10-Regressionsanalyse-der-Hb-Masse-der-Frauen-im-Altersgang-Die-Punktwolke.png
Da sag mal einer, Statistiker seien nicht kreativ.
Auf den Punkt gebracht möchte ich nur zum Ausdruck bringen, dass der R-Wert höchst theoretisch ist. R0 kann ich im Labor vielleicht noch ermitteln, aber draußen im Feld ist das fast nicht machbar. Aber jeder weiß: Es muss eine schöne Kurve geben, damit sich jeder auskennt.
Wichtig ist das, weil wir nur so verstehen können, dass sich das Virus nicht wie in einem Rechenmodell ausbreitet, sondern eher wie in einer Chaos Theorie. In Ischgl hustet einer und in Deutschland wird ein Landkreis unter Quarantäne gestellt. Selbst in einem solchen Fall werden wir nie eine exponentielle Ausbreitung sehen, weil wir mit dem Testen hinterher hinken und bis die Menschen in die Krankenhäuser kommen oder sterben, wurden die Zahlen schon x mal verfälscht/geglättet.
Dazu gibt es übrigens ein gutes Video von Lars Fischer:
Es geht also wild herum und Zahlen lügen.
Wie trügerisch das sein kann, seht ihr an diesen Beispiel. Zahlen aus Tirol:
Könnte auf den ersten Blick schon irgendwo exponentiell sein.
Und nun hier in größerer Auflösung:
Für exponentielles Wachstum waren wir, denke ich, noch viel zu früh dran. Da hätten wir die Ausbreitung schon noch weiter frei laufen lassen müssen. Und selbst dann hätte die Bevölkerung wahrscheinlich von allein die Notbremse gezogen.
. Und das regt mich dann einfach nur auf, weil das asozial ist. Es passt aber bei denen ins Gesamtbild. Es machen genau diejenigen, von denen man es auch erwartet.