Das @rki_de berechnet die R-Zahl im Nowcasting. Nach den epidemiologischen Modellen lässt sich die Entwicklung der Fallzahlen durch eine Exponentialfunktion annähern. Aus diese lässt sich dann die R-Zahl berechnen. Zeit diese beiden Ansätze zu vergleichen.
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Die blaue Linie stellt den Punktschätzer des RKI und der hellblaue Bereich das Vertrauensintervall dar. Analog stellt die rote Linie den Punktschätzer aus der Regressionsanalyse dar und der hellrote das Vertrauensintervall.
Die Regressionsanalyse nimmt an, das die R-Zahl
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über einen Zeitraum von 11, 14, 21, 28, 35 oder 42 Tagen konstant war. Leider haben wir bei der R-Zahl selten über längere Zeiträume konstante Verhältnisse. Ferien oder politische Entscheidungen oder Impfungen ändern das Umfeld.
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Je länger der Zeitraum, desto langsamer reagiert eine Regressionsanalyse. Je kürzer der Zeitraum, desto breiter das Vertrauensintervall. Der ist jedoch entscheidend, für eine Modellierung in die Zukunft.
Bei 11 Tagen wird der Zeitraum genutzt, der für die 7-Tage-R-Zahl des
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RKI verwendet wird. Das Vertrauensintervall ist breit und die R-Zahl volatil innerhalb einer Woche. Dafür folgt die Kurve der R-Zahl des RKI sehr gut. Das Vertrauensintervall des RKI ist abhängig von der Genauigkeit der Fallzahlen. Die Fallzahlen der Vergangenheit werden dazu
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laufen korrigiert und immer genauer. Dies ist bei der Regressionsanalyse nicht der Fall. Die liegt an der unterschiedlichen Methode. Die R-Zahl des RKI ist ein Tageswert, die Regression bestimmt den Wert für einen Zeitraum.
Rechts ist auch das CI beim Nowcasting groß.
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