ESTUDANDO a matemática das epidemias no DOUTORADO no IMPA | Diário de Pesquisa #7

[@PoderMentalOficial]

Que maravilha ver a aplicação da matemática assim e tão bem explicado por vc, parabéns pelo seu trabalho!!

[@pgdinamica]

Valeu, Guilherme! Muito obrigado!

[@fernandolovato3979]

Vídeo sensacional. Parabéns

[@pgdinamica]

Obrigado 😊

[@jota7538]

ótimo vídeo! quando crescer quero ser que nem você!

[@leandrofernandes2767]

Que aula. Vídeo incrível.👏🏽

[@pgdinamica]

😍 obrigado!

[@leandrocarvalho5945]

Ótimo vídeo como sempre, parabéns

[@pgdinamica]

Valeu, Leandro! 😁

[@filmes.e.series2023]

ótimo conteúdo! mais principalmente para mim que estou cursando ciência de dados na faculdade

[@pgdinamica]

Obrigado! Vai ser um Hokage mais bem preparado! 😊

[@danilopereira4729]

Top de mais!, gostei da explicação!

[@pgdinamica]

Valeu 😊

[@EduardoSilva-fh5dq]

Paguei EDO 1 no periodo passado , achei o maximo a sua explicação

[@pgdinamica]

Valeu!😊

[@jaxteller9098]

Ótimo conteúdo!

[@pgdinamica]

Valeu 😊

[@leandrocarvalho22]

Seus vídeos são muito bons, aprendo bastante com vocês, continue por favor

[@pgdinamica]

🤩 valeu!

[@arofcn5657]

Que vídeo perfeito, mas fiquei com uma dúvida, a questão que estamos tendo agr de subnotificação. Como que colocaria isso no gráfico?

[@pgdinamica]

Essa é uma das dificuldades, se não for a maior dificuldade, para a qualidade das predições do modelo: acesso a dados reais acurados. Quanto a subnotificações, as vezes tenta-se estimar qual seria o número real com alguma margem (tipo: "deve pelo menos 30% a mais e no máximo uns 80%"). Uma forma grosseira de fazer isso seria, por exemplo, olhar pros dados de um país que faz muitos testes, assumir que os dados de lá são mais confiáveis e usá-los pra estimar os parâmetros do modelo; daí, com esses parâmetros, você pode calcular qual seria a quantidade de infectados no país que testa menos se ele tivesse os mesmos parâmetros do que testa mais. Comparando essa quantidade calculada com a quantidade notificada, você teria uma estimativa da subnotificação.

[@WaldirBorbaJunior]

Excelente

[@pgdinamica]

🥳

[@ramonfbezerra4465]

Analise Numérica ( em Python ) será uma tendencia de nova playlist por canal ou um evento fora da curva?! Ótimo conteúdo e que explicação. Vou até plagiar essa didática, na cara de pau mesmo! kkkkk

[@pgdinamica]

O importante é que mais pessoas aprendam, sem problemas! Quanto a análise numérica, não deve ter uma playlist no curto prazo, mas talvez em alguns meses. Fica ligado no anúncio no final deste mês 😬

[@giovanesilveiradasilveira994]

Mano, faz um vídeo mostrando como rodar o modelo SIR com os dados que estão disponíveis em: covid.saude.gov.br/

[@pgdinamica]

Opa, é uma boa ideia, anotada! Obrigado 😊

[@mentebrilhante2005]

Já passou da hora de meter um dread nesse cabelo brother, vai ficar muito show...

[@pgdinamica]

Já pensei...até a defesa da tese, vou acabar fazendo.

[@jsbonhomme]

Se você tivesse feito esse vídeo há um mês teria resolvido meu EP numa disciplina da faculdade :(

[@pgdinamica]

O prazo passa, mas o aprendizado fica 🙂 A ideia de gravar, eu tive há bastante tempo, mas só deu pra publicar agora 🥺

[@jsbonhomme]

@@pgdinamica o prazo passa e a ponderada cai 😛 brincadeiras à parte, o trabalho de vocês é incrível! Aprendo muito por aqui. Obrigado!

[@felipefelix42]

Daria com esse modelo simular mais ou menos o que estamos passando?

[@pgdinamica]

Até daria, mas não seria uma aproximação tão boa porque: 1. faltam dados precisos (subnotificação, ausência de sintomas etc) 2. Desconhecemos o comportamento do vírus: será que quem já pegou não pega nunca mais e nem transmite? 3. As hipóteses são bem simplificadas (todo mundo tem a mesma chance de se contaminar, por exemplo). Ainda assim, a ideia geral expressa pelas curvas se mantém.

[@felipefelix42]

@@pgdinamica Entendi, muito obrigado e parabens pelo excelente trabalho