一图流:预测误差如此大,病毒模型还有意义吗?

作者: xiaopi
其实,病毒模型的预测结果最终导致了自身的大幅误差。这对世界难道不是好事?

近期一系列病毒模型的预测结果冲击着人们的眼球,甚至改变了全球抗疫的政策。比如著名的帝国理工大学的模型,直接导致了英国180度调整政策。而Fauci等人也用模型预测的大量死亡案例说服特朗普放弃4月初复工的念头。

但人们逐渐发现,现实的疫情情况要远好于模型的预测,比如下图的纽约情况:

各色实线代表着各个机构模型预测的疫情走势,而虚线代表着实际的疫情走势,从图中可以看出实际情况要远好于模型预测。

既然误差这么大,是不是预测模型都没有价值?我们认为不是。

所有预测模型都有一系列预测前置条件,这使得其预测结果高度依赖于条件的变化,因此存在高度不确定性。

而这所有前置条件又取决于抗疫政策的反应。如果模型按照最初的环境来进行预测,最后得出大规模疫情的结果。而各国政府据此调整政策,加大隔离等抗疫措施,这极大的改变了模型的预设条件,使得疫情的实际发展远低于模型预测。

也就是说,病毒模型的预测结果最终导致了自身的大幅误差。

这对世界难道不是好事?

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