Coronavirus

Oui l'analogie est correct. T'facon il faut garder a l'esprit qu'une épidémie et une pandémie obéit a une règle assez simple au final: celle d'un distribution mathématique normale.

Cela signifie qu'en simplifiant il y a deux variables a déterminer pour comprendre ce qu'il se passe:

• son espérance, c'est a dire l'indicateur de position qui permet d'entrevoir la valeur du sommet de la courbe en cloche: le nombre maximum de cas. C'est la valeur que l'on s'attend à trouver si l'on répète la même expérience. Bon la vous comprenez bien que c'est compliqué a prédire vu qu'on a qu'un exemple pour l'instant et que "l’expérience" Chine n'a pas forcement eu les mêmes paramètres que la votre en Europe. Donc pour l'instant on oublie ca...
  
  
• son écart type, c'est a dire la mesure de la dispersion des valeurs ou très concrètement ici: quand est-ce que cela s’arrête? Et pour bien comprendre cela on introduit alors l'exemple de la grippe espagnole avec le fameux cas Philadelphie VS St Louis:
  
  
  

Ce n'est pas forcement évident mais on a la deux distributions normales qui illustre la même pandémie a deux endroit différent du globe. A partir de la je vais utiliser des termes en anglais car je ne connais (plus) leur équivalent français : / .

C'est de Phili est ce qu'on appelle "scaled" c'est a dire qu'on voit bien que, malgré un écart type faible elle a un nombre de cas beaucoup, beaucoup plus important. Celle de St Louis est "shifted" c'est a dire qu'elle a commence bien après celle de Phili. Par contre elle n'est pas "scaled" car le gouverneur de la ville avait pris les décisions nécessaire pour empêcher cela.

En graphique ça donne ca:



En gros on sait qu'elle forme a la courbe donc si on obtient une des deux variables, a savoir la durée de l’épidémie dans un pays ou le nombre maximum de cas, on peut prévoir la seconde.

C'est donc simple en théorie mais assez casse-gueule en pratique...