APLICANDO TRANSFORMAÇÕES LOGARÍTMICAS NOS DADOS DA EPIDEMIA - VÍDEO NO YOUTUBE
Apresentamos, no vídeo a seguir (clique aqui para visualizar diretamente no youtube), algumas vantagens em adotar a transformação logarítmica para analisar dados. O vídeo é motivado pelo interessante vídeo do cientista de dados Maurício Féo que avalia o impacto das medidas de isolamento social sobre a desaceleração da curva de casos acumulados de COVID-19 no Brasil.
Com fins didáticos, gostaríamos de apresentar o MODELO SIR DE EPIDEMIAS (S para o número de Susceptíveis, I para o número de Infectados, e R para o número de Removidos). Clique no link Modelo Sir para ver uma breve exposição sobre o modelo. O modelo epidêmico SIR introduzido por Kermack e McKendrick (1927) é um dos modelos mais simples de compartimentos para a modelagem da transmissão de uma doença, e muitos modelos são derivações e/ou modificações deste. Com fins pedagógicos, ajustamos o modelo SIR aos dados sobre a COVID-19 no Brasil para os primeiros quinze dias da infecção [período compreendido entre o 26/Fevereiro/2020 (dia do primeiro caso confirmado) e 11/Março/2020]. Veja o ajuste obtido no gráfico a seguir. O número médio de contágios por pessoa, ajustado pelo modelo, foi =2,18. Podemos discutir que modelos oferecerão melhores resultados. Não podemos abrir mão, porém, da ciência neste momento de divulgar informações sobre a epidemia.
William Ogilvy Kermack and A. G. McKendrick (1927). A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society A (Mathematical, Physical and Engineering Sciences). 115 (772). 700-721.