Ondate, picchi, contagi, guarigioni. Uno studio pubblicato su Science Advances individua i parametri più attendibili per descrivere la situazione epidemiologica del Covid-19, migliorando la capacità predittiva.

Modelli matematici e statistici che descrivono l’andamento dell’attuale pandemia, oggetto di studio dei ricercatori dell’Università di Catania.

Si tratta dei professori Vito Latora, ordinario di Fisica Teorica e Modelli Matematici al dipartimento di Fisica e Astronomia e professore di Matematica Applicata alla Queen Mary University of London, Luca Gallo, dottorando in Complex Systems al Dfa, Mattia Frasca, associato di Automatica al dipartimento di Ingegneria elettrica, elettronica e informatica e Giovanni Russo, ordinario di Analisi numerica al dipartimento di Matematica e Informatica.

I quattro ricercatori nell’articolo di Science Advances mostrano come, anche in casi molto semplici, ci possano essere situazioni in cui i modelli forniscono previsioni poco affidabili su quantità difficili da osservare, come ad esempio il numero di persone contagiate, asintomatiche.

Occorrono dei criteri teorici e quantitativi per stabilire l’affidabilità dei modelli stessi e la sensibilità delle loro previsioni alle incertezze sui dati.

Estendono inoltre il concetto di identificabilità di un modello matematico, distinguendone una versione strutturale da una versione pratica.

A questo si aggiungono modelli matematici per sistemi dinamici, quotidianamente utilizzati per effettuare stime legate alla pandemia in atto.

Questa analisi potrà essere usata per migliorare l’affidabilità e la capacità predittiva dei modelli matematici.