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Distribución binomial: probabilidad de tener a un COVID19-positivo en un grupo de N personas

Uffffff... La lógica de este cálculo tiene más "peros" que agujeros un colador, no sé por donde empezar...

Lo de la distribución binomial me parece estupendo, és un tema de estadística puro y duro. Lo que me parece terrible es usar la incidencia acumulada a 14 días como base para el cálculo. Ese número te dice cuantos casos se han detectado en los últimos 14 días, se supone que la inmensa mayoría de esos casos van a quedarse en casa haciendo cuarentena, no van a ir paseandose por ahí ni asistiendo a "coronaparties".

Lo que se tendría que usar como base és la cantidad de personas que, en un determinado instante de tiempo, són positivas y no estén en cuarentena, ya sea por que no lo saben o porqué no les dá la gana. La IA puede considerarse como un buen estimador de los casos activos que presentan síntomas. Asumiendo que la mayoría se quedan en casa cuando dán positivo, sólo habría que contar X/14 (donde X és el promedio de días entre que una persona empieza a ser contagiosa y el test dá positivo). A esos habría que sumar los asíntomaticos y personas que nunca se hacen el test, que según los estudios pueden ser entre el 20% y el 80% de los casos...

Resumiendo, que dependiendo de lo que asumas, la IA habría que multiplicarla por un factor que tanto puede ser 0.2 o 5...
#10 #24 creo que la intención del artículo es hacer una aproximación para que la gente entienda que si dicen por la tele "hay 500 casos de IA por cada 100.000 habitantes " no piensen "ah, eso es un 0,5% , es más probable que me caiga una maceta en la cabeza"
#24 pues eso, te puede servir para estimar el orden de magnitud de la probabilidad, exacto es evidentemente imposible porque haría falta información sobre contagiados que andan «libres», dato que sólo se puede aproximar...
#26 Yo creo que el principal objetivo es dar a conocer el riesgo al que nos exponemos, evidentemente como dices, desde el momento que hablamos de estimación hablamos de un dato aproximado que claramente no es el real y que podrá tener mayor o peor margen de error.
#24 Lo que tu dices, no contradice mi afirmación, porque aunque la IA cambie, o sea un reflejo de hace 14 días, las probabilidades no varían, y mi afirmación no se ve afectada.

Lo que yo digo, es, si con una IA baja, tienes una probabilidad > 2% de pillar en virus con más de 100 personas eso es una probabilidad muy baja. Piénsalo, un 2% significa tirar una moneda (asumiendo que tienes 1/2 que salga cualquiera de las dos caras) y que salga la misma cara 5 veces consecutivas (~3%).... pruéba alguna tanda, intenta sacar 5 veces consecutivas la misma cara, es casi imposible, y es la mejor manera de entender ese número.

Una vez lo hagas, entenderás mi afirmación (que se basa en entender la probabilidad), para una expansión del virus tan explosiva, con esas probabilidades tan bajas para esos números solo hay dos optiones: O suelen haber personas que se reune con grupos enormes de gentes, o mucha gente se reune muy frecuentemente con grupos grandes, no hay otra.
#27 Una pequeña corrección, no dice que tengas 2% de pillar el virus, dice que hay 2% de probabilidades de que haya alguien con el virus.
#35 muy buen punto, pues aun más improbable de pillarlo entonces, gracias!

menéame