(ANSA) - CATANIA, 25 GEN - Uno studio di quattro ricercatori
dell'Università di Catania individua i parametri più attendibili
per descrivere la situazione epidemiologica, migliorando la
capacità predittiva per capire quanto sono attendibili i modelli
matematici e statistici che descrivono l'andamento della
pandemia e quanto sono credibili le previsioni che riguardano le
ondate e i picchi del contagio, specie quando si tratta di
determinare la durata delle ondate e l'efficacia degli
interventi a tutela della popolazione.
Autori dello studio, dal titolo 'Lack of practical
identifiability may hamper reliable predictions in Covid-19
epidemic models, nei giorni scorsi sulla rivista Science
Advances, sono il prof. Vito Latora, ordinario di Fisica Teorica
e Modelli Matematici nel dipartimento di Fisica e Astronomia e
professore di Matematica Applicata alla Queen Mary University of
London, il dott. Luca Gallo, dottorando in Complex Systems al
Dfa, il prof. Mattia Frasca, associato di Automatica al
dipartimento di Ingegneria elettrica, elettronica e informatica
e il prof. Giovanni Russo, ordinario di Analisi numerica al
dipartimento di Matematica e Informatica
Nell'articolo i quattro studiosi mostrano come, anche in casi
molto semplici, ci possano essere situazioni in cui i modelli
forniscono previsioni poco affidabili su quantità difficili da
osservare, come ad esempio il numero di persone contagiate
asintomatiche, che risultano molto complicate da individuare. I
ricercatori forniscono quindi dei criteri teorici e quantitativi
per stabilire l'affidabilità dei modelli stessi e la sensibilità
delle loro previsioni alle incertezze sui dati. Estendono
inoltre il concetto di identificabilità di un modello
matematico, distinguendone una versione strutturale da una
versione pratica, molto più utile ai fini applicativi, e
prendendo esplicitamente in esame alcuni modelli matematici per
sistemi dinamici, quotidianamente utilizzati per effettuare
stime e predizioni legate alla pandemia in atto. Adoperata
costruttivamente, questa analisi potrà essere usata per
migliorare l'affidabilità e la capacità predittiva dei modelli
matematici. (ANSA).
Covid: Ateneo Catania studia affidabilità modelli previsione
Individua parametri più attendibili,migliora capacità predittiva
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