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Home » Coronavirus, in Sicilia la luce a metà aprile, la previsione dei ricercatori Unipa
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Coronavirus, in Sicilia la luce a metà aprile, la previsione dei ricercatori Unipa

Ultimo aggiornamento: 06/04/2020 - 00:00
scritto da Redazione
Pubblicato il 06/04/2020
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2 Min Read
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La Sicilia sarà la regione italiana che uscirà per prima dall’epidemia del Coronavirus. Lo prevede uno studio di uno staff di statistici dell’Università di Palermo del Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche.

Lo studio è condotto dai ricercatori  Andrea Consiglio, Vito Muggeo, Gianluca Sottile, Vincenzo G. Genova, Giorgio Bertolazzi e Mariano Porcu.

I ricercatori palermitani hanno elaborato un modello predittivo che consente di ottenere il periodo in cui è previsto un deciso decremento dei casi positivi di Coronavirus. Il modello contiene numerosi dati raccolti da febbraio ad oggi e viene costantemente aggiornato. Ad oggi il modello prevede che entro metà aprile in Sicilia si registreranno circa 10 casi al giorno.

Com’è possibile approfondire sul sito web in cui vengono pubblicati ii risultati, dal 5 aprile all’11 aprile si potrebbero registrare circa 20 casi al giorno. Dal l’8 al 16 aprile i nuovi casi potrebbero scendere a 10.

“Considerato l’enorme impatto che ogni comunicazione sull’epidemia può avere sulla collettività, è importante ribadire e sottolineare che nessun metodo statistico può prevedere con certezza il numero dei contagi delle prossime settimane – dicono i ricercatori -. Le previsioni possono essere fatte soltanto con un certo grado di indeterminazione e devono essere interpretate con prudenza. Il modello di previsione qui utilizzato (come qualsiasi altro modello statistico) si basa sull’assunzione che l’andamento del tasso di crescita o il numero di tamponi non subisca importanti variazioni indotte da fattori esterni o da modifiche importanti alle attuali condizioni di osservazione. Per esempio, il mancato rispetto delle misure di distanziamento sociale potrebbe essere un fattore chiave nel determinare una perdita di accuratezza nelle stime”.

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