Libens Blog...Meine Erkenntnisse über Gott und die Welt.

22.02.2021

Meine Corona-Fallzahlen für Deutschland

Die Fallzahlen für Corona, die ich in meinen Rechnungen verwende, stammen vom Robert-Koch-Institut. Ich rufe sie regelmässig von dieser Seite hier ab: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html und trage sie in meine LibreOffice Tabellenkalkulation ein.

Mein Tabellenkalkulationsblatt habe ich noch einmal überarbeitet und kann hier abgerufen werden: http://www.libens.de/daten/corona/ZahlenDeutschland.ods.

Dieses Tabellenkalkulationsblatt mittlerweile richtig gut geworden, finde ich. Man gibt nur die Fallzahlen und die Zahlen der Toten ein, und das Spreadsheet rechnet den Rest selbst. Es ist aber "Work in Progress", also ich überarbeite und ergänze es regelmässig, und manche Statistiken darin sind auch nicht mehr aktuell. Aber ich habe sie drin gelassen, weil ich da in Zukunft noch weiter dran arbeiten will.

[/corona] permanent link

15.02.2021

Vorausschätzung der Covid-19 Todesfälle in Deutschland für die nächsten 14 Tage

Da ich von der Hypothese ausging, dass man anhand der Covid-19 Neuinfektionen auch die Covid-19 Todesfälle vorausschätzen können müsste, habe ich mir in meiner Tabellenkalkulation ein kleines Modell gemacht, dass die Todesfälle der nächsten 14 Tage vorher schätzt.

Ausgangspunkt für die Schätzung ist der aktuelle Anteil der Covid-19 Sterbefälle an den Covid-19 Neuinfektionen vor 14 Tagen. Das RKI hat in seinem Epidemiologischer Steckbrief zu SARS-CoV-2 und COVID-19 einen Zeitraum von Symptombeginn bis zum Tod von 11 bis 18 Tagen angegeben. Wenn ich damit rechne, dass jemand nicht direkt mit Symptombeginn einen Corona-Test durchführt, sondern dafür 1 bis 2 Tage vergehen und zusätzlich noch die Auswertung des Testes etwa 2 Tage dauert bis dieser Fall in den veröffentlichten Neuinfektionen des RKI auftaucht, dann halte ich es für plausibel von diesem Zeitpunkt noch etwa 14 Tage zu rechnen, bis ein Neuinfizierter verstorben ist.

Daher habe ich die Covid-19 Neuinfektionen von vor 14 Tagen mit dem Sieben-Tagesdurchschnitt der gemeldeten Covid-19 Todesfällen von heute verglichen und den Anteil der Verstorbenen an den durchschnittlichen Neuinfektionen vor 14 Tagen ausgerechnet. Dies ergibt folgende Grafik:

Der Anstieg des Anteils der Toten an den Neuinfizierten seit Oktober ist zu erklären dadurch, dass nicht mehr alle Fälle von Neuinfektionen erfasst werden, also einen Anstieg der Dunkelziffer. Und der Anstieg des Anteils der Toten an den Neuinfizierten ist auch dadurch zu erklären, dass besonders viele ältere Menschen an Covid-19 erkrankt sind und diese dann zu einem viel höheren Anteil sterben als der Durchschnitt der Bevölkerung.

Verarbeite ich das mit den Neuinfektionen von heute, dann kann ich die Todesfälle pro Tag in zwei Wochen vorausschätzen. Diese sind in der folgenden Grafik in rot dargestellt. Die tatsächliche gemeldete Anzahl der durchschnittlich in den letzten 7 Tagen an Covid-19 Verstorbenen ist in der blauen Kurve dargestellt.

Wenn man sich die Genauigkeit der Prognose anschaut, dann kann man mit Fug und Recht behaupten: Neuinfektionen bedeuten Tote. Nur über Weihnachten und Neujahr ist die Prognose sehr durcheinander gekommen, weil auch die gemeldeten Zahlen, sowohl über die Toten wie auch über die Neuinfektionen nicht die Wirklichkeit widergespiegelt haben.

[/corona] permanent link

31.01.2021

Fortschreibung der Schätzung der Entwicklung einer ansteckenden Mutation des SARS-Cov2-Virus in Deutschland

Nachdem ich ja nun schon mal ausgerechnet habe, wie die Zahlen in Deutschland mit einer ansteckenderen Mutation sich entwickeln könnten, habe ich diese sehr pessimistische Schätzung heute noch einmal an das, was mir bisher bekannt ist, angepasst. So hat man beispielsweise in Mecklenburg-Vorpommern festgestellt, dass in 13 von 200 positiven Probem die ansteckendere Mutation B.1.1.7 aus Grossbritannien vorhanden war. Quelle: NDR: Corona Mutationen in weiten Teilen von MV nachgewiesen Dies sind auf Prozentzahlen umgerechnet dann 6,5 % der positiven Fälle in Mecklenburg-Vorpommern. Weiterhin wird allgemein die erhöhte Ansteckung der Mutante nur auf 35 - 40 % geschätzt. Wenn ich diese Daten dann in meine Tabellenkalkulation eingebe und dabei annehme, dass die Angaben aus Mecklenburg-Vorpommern für ganz Deutschland gelten, und die Grafik dann neu rechne, dann kommt folgendes Ergebnis raus:

[/corona] permanent link

16.01.2021

Schätzung der Entwicklung einer ansteckenden Mutation des SARS-Cov2-Virus in Deutschland

Ich habe mir gerade mal ausgerechnet, wie sich diese Mutation in Deutschland verbreitet, wenn sie um 50 Prozent ansteckender als die bisherige Corona-Variante ist. Und da bin ich auf recht erhellende Ergebnisse gekommen.

Dabei bin ich davon ausgegangen, dass im Moment diese ansteckenderen Varianten bei etwa 2 % der Infizierten vorliegen. Das deckt sich ungefähr mit den Zahlen von Dänemark und auch andere Länder melden ja teilweise noch höhere Zahlen.

Ich stelle das mal in einer Grafik dar, was da passieren wird. Natürlich alles nur größenordnungsmässig....

Aber da wird das Problem klar. Jetzt kann man natürlich dagegen impfen, und es wird auch irgendwann wärmer und so weiter, aber das geht alles nicht schnell genug. Das, was ich hier darstelle, sind übrigens die täglichen Neuinfektionen, die man erwarten kann.

Es könnte auch sein, dass die Mutante nicht 50 Prozent ansteckender ist, sondern 70 Prozent. Und es könnte auch sein, dass die Mutante schon weiter verbreitet sind. Alles das würde die Entwicklung nur früher einsetzen lassen, also verschlimmern. Deshalb ist dies hier Dargestellte noch das optimistischste vorstellbare Szenario.

Darum ist es wichtig, dass die Zahlen im Moment noch weiter sinken, so weit wie nur irgendwie möglich. Denn sonst kommt die Katastrophe zu früh. Deshalb ist auch schnelles Impfen wichtig.

[/corona] permanent link

15.01.2021

Wie man auf eine einfache Weise mit dem Zinssatz die Entwicklung der Corona-Infiziertenzahlen prognostizieren kann

Es gibt ja so verschiedene Zahlen, von denen im Zusammenhang mit Corona immer die Rede ist. Da gibt es die Reproduktionszahl und die Verdoppelungszeit. Die sind aus medizinischer, epidemiologischer Sicht sicherlich gängig.

Aber, was mir aufgefallen ist, die Fallzahlen steigen regelmässig. Negative Fallzahlen kann es gar nicht geben. Und da bin ich dann drauf gekommen, dass die Fallzahlen sich genau so verhalten wie Geld auf der Bank, wenn das verzinst wird. Ich habe ja Agrarwissenschaften, Fachrichtung Wirtschafts- und Sozialwissenschaften studiert und deshalb ist mir der Zinssatz und auch der Zinseszins-Effekt geläufig.

Wenn ich nun also die Fallzahlen verfolge, dann kann ich ganz leicht einen Zinssatz ausrechnen. Beispielsweise die Verzinsung der Corona-Fallzahlen in 14 Tagen. Dazu brauche ich die Fallzahlen am Anfang des Zeitraums und die Fallzahlen am Ende des betrachteten Zeitraumes, und schon ist ein Zinssatz auszurechnen:

Zinssatz = ( Fallzahlen am Ende - Fallzahlen am Anfang ) / Fallzahlen am Anfang

Dann habe ich den Zinssatz für den betrachteten Zeitraum. Teile ich den durch die Anzahl der betrachteten Tage und multipliziere ihn mit 360, dann habe ich einen jährlichen Zinssatz.

Dieser beträgt beispielsweise für das Land Rheinland-Pfalz am 15.01.2021 3,47% jährlich, wenn ich den 14-Tage-Zeitraum betrachte. Also das ist ein Zinssatz, mit dem sich rechnen lässt.

Will ich nun für einen späteren Zeitpunkt daraus die Fallzahlen aufgrund des aktuellen Trends berechnen, einschliesslich des Zinseszinseffektes, der ja im Grunde nichts anderes wie das exponentielle Ausbreiten der Virusinfektionen ist, dann kann ich einfach die bekannte Zinsformel verwenden:

Fallzahlen am Ende = Fallzahlen am Anfang * (1 + Zinssatz) hoch (Anzahl Tage / 360)

In der Tabellenkalkulation wäre das die Formel

= 'Fallzahlen am Anfang' * POTENZ( 1 + 'Zinssatz'; 'Anzahl Tage' / 360 )

Solch eine Berechnung müsste eigentlich jeder, der sich vielleicht nicht so sehr als "Virologe" fühlt, sondern der eher aus der Ökonomie kommt, einfach machen können. Und, letztlich, kann man die für alle solchen exponentiellen Prozesse verwenden, wenn man das entsprechend anpasst, würde ich sagen. Irgendwelche verschärften Lockdown-Massnahmen oder Lockerungen kann man dann einfach durch Veränderung des Zinssatzes simulieren, und auch die erhöhte Ansteckung der neuen Corona-Mutationen.

[/corona] permanent link

08.09.2020

Sterbewahrscheinlichkeit nach einer Corona-Infektion in Rheinland-Pfalz

Seit März 2020 verfolge ich täglich die Zahlen der positiv auf das Coronavirus getesteten Menschen und fasse diese in zwei LibreOffice-Spreadsheets zusammen und rechne mir daraus abgeleitete Informationen daraus.

Besonders interessant für jemanden, der einen positiven Corona-Test hat, ist es ja, mit welcher Wahrscheinlichkeit er diese Krankheit überlebt. Deshalb habe ich einmal für die letzten Monate die Sterbewahrscheinlichkeit nach einer Corona-Infektion in Rheinland-Pfalz ausgerechnet. Die Grafik gibt eine Antwort auf die Frage, mit welcher Wahrscheinlichkeit jemand stirbt, der in Rheinland-Pfalz positiv auf das Virus getestet ist. Dabei habe ich sämtliche gemeldeten Fälle bis zum Stichtag genommen.

[/corona] permanent link

05.09.2020

Die aktuellen Corona-Zahlen

Seit März 2020 verfolge ich täglich die Zahlen der positiv auf das Coronavirus getesteten Menschen und fasse diese in zwei LibreOffice-Spreadsheets zusammen und rechne mir daraus abgeleitete Informationen daraus.

Als besonders aussagekräftig haben sich für mich die Zahlen der Neuinfektionen in den letzten sieben Tagen erwiesen. Deshalb habe ich mir zwei Grafiken dazu gemacht, die ich mit den Zahlen jeweils aktualisiere.

Zum einen stelle ich hier die in den letzten sieben Tagen durchschnittlich neu positiv auf das Coronavirus getesteten Menschen in Deutschland dar.

Und zum anderen stelle ich hier die in den letzten sieben Tagen durchschnittlich neu positiv auf das Coronavirus getesteten Menschen in Rheinland-Pfalz dar.

[/corona] permanent link