Missing 1 hospitalized
@PhilMiller 已经在做这个了。
开始于 2020年3月29日。
评估
这个 Issue 还没有评估数据。
描述
Corey review, confirm, and suggest a solution.
There is an initial hospitalized patient because fitting was done for the date_first_hospitalized or date_first_hospitalized was estimated from doubling_time.
This likely causes an underestimate in growth rate for small marked share, because a single hospitalized patient represents a larger change from zero than in larger market shares.
This shows up later in test_model_cumulative_census:
# TODO: is 1.0 for ceil function?
diff = admits.hospitalized[1:-1] - (
0.05 * 0.05 * (raw_df.infected[1:-1] + raw_df.recovered[1:-1]) - 1.0
)
Missing a patient during in build_dispositions_df:
def build_dispositions_df(
raw_df: pd.DataFrame,
rates: Dict[str, float],
market_share: float,
current_date: datetime,
) -> pd.DataFrame:
"""Build dispositions dataframe of patients adjusted by rate and market_share."""
patients = raw_df.infected + raw_df.recovered
day = raw_df.day
return pd.DataFrame({
"day": day,
"date": day.astype('timedelta64[D]') + np.datetime64(current_date),
**{
key: patients * rate * market_share
for key, rate in rates.items()
}
})
- 主要语言
- Python
- 星标
- 210
- 派生
- 153
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
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