Der folgende Artikel ist ein Gastbeitrag von Dr. Sören Hader aus Esslingen.

Der Reproduktionsfaktor hat in den letzten Wochen in der politischen Debatte an Bedeutung dazugewonnen, nachdem zuvor noch von Verdoppelungszeiten die Rede war.

Nun veröffentlicht das RKI regelmäßig ihre Berechnungen zum Wert R. Genauer gesagt, man gibt die mittlere Schätzung von R plus das Konfidenzintervall wieder. Aber gerade dieser mittlere Wert weist große Instabilitäten auf. Vor einiger Zeit änderte sich der Wert innerhalb von 48 Stunden von 1,0 auf 0,7. Eine tatsächliche Änderung des Verhaltens der Menschen kann nicht vorgelegt haben. Genauso konnte man wieder eine starke Änderung vermelden, am Mittwoch 0,65, Donnerstag 0,71 und Freitag 0,83.

Das RKI erläuterte auf einen ihrer Pressekonferenzen, dass man die Berechnungsgrundlage geändert hätte. Man verwendet zum einen ein Verfahren namens Nowcast, um den wahren Zeitpunkt der Infektion zu schätzen und führt eine Mittelung von je zwei 4-Tages-Abschnitten durch (vorher waren es zwei 3-Tages-Abschnitte). Wenn man sich die Kurve der Neuinfektionen anschaut, sieht man sehr deutlich ein Wochentagsmuster. Von Mittwoch bis Freitag sind die Zahlen immer höher. Man hat also eine periodische Zeitreihe mit der Periodenlänge = 7 Tage. Aus dem Grund sehe ich die besagte Glättung des RKI von 4 Tagen als suboptimal an.

Die Stochastiker der TU Ilmenau (meine alte Heimatuni) haben vor Wochen eine Seite herausgebracht, die ebenfalls R(t) berechnet. Man berechnet sie tagesweise neu, wodurch natürlich erhebliche Schwankungen entstehen. Wenn man aber die einzelnen R(t)-Schätzer über 7 Tage mittelt, bekommt man einen sehr glatten Verlauf.

https://stochastik-tu-ilmenau.github.io/COVID-19/germany

Ich bin am meisten überrascht und erstaunt, warum das RKI ein Verfahren verwendet, dass über eine supoptimale Glättung verfügt und dadurch stark streut. Fehlt es denen an mathematischer Expertise? Kaum vorstellbar, aber welche andere Erklärung gibt es dann? Übrigens waren diese Schwankungen schon Thema in den Medien. Ich kann nicht nachvollziehen, warum eine wichtige Bundesbehörde wie das Robert-Koch-Institut nicht mit Unis/Instituten kooperiert, um eine vernünftige und vor allem stabile Schätzung von R(t) zu liefern. Denn dieser Wert wird anschließend in der Politik kommuniziert und war u.a. Grundlage für politische Entscheidungen.

Kommentare (48)

  1. #1 libertador
    10. Mai 2020

    Wenn ich es richtig verstanden habe, dann ist das Ziel der vom RKI angenommenen 4 Tage keine Glättung, sondern die angenommen Generationzeit. Wenn man die Verbreitung abschätzt, dann ist es erforderlich abzuschätzen, welche Fallzahlen aus welchen vorherigen Fallzahlen hervorgehen.

    Der Effekt der fehlenden Wochendmeldungen scheint mir in den RKI-Daten auch garnicht besonders ausgeprägt. Man greift auf den Erkrankungsbeginn und nicht das Meldedatum zurück. Damit ist die hier angesprochene Glättung über 7 Tage nicht mehr nötig, aber die neuen Schätzungen mit entsprechender Unsicherheit verbunden.

    Dies findet sich in Abb. 7 des Lageberichtes vom RKI:
    https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-05-09-de.pdf

  2. #2 Karl Mistelberger
    mistelberger.net
    10. Mai 2020

    Der Gastbeitrag liefert keine neuen Erkenntnisse. Er bestätigt, dass der Deutsche gern messerscharf schwurbelt und dabei offenlässt worüber.

    Eine handliche und nachvollziehbare Darstellung gibt es hier:

    Coronavirus in Österreich: Daten und Karten

    Damit alle die Ausbreitung der Coronavirus-Infektionen in Österreich kompakt überblicken können, zeigt ORF.at mit genauer Zeitangabe die aktuell verfügbaren Coronavirus-Daten für ganz Österreich sowie Zahlen und eine Karte für die Bundesländer.

    https://orf.at/corona/stories/3157533/

  3. #3 Sören Hader
    10. Mai 2020

    Hallo libertador, ich möchte eines vorwegschicken, leider sind die verfügbaren Beschreibungen zur Berechnung des R-Wertes und des Nowcasts für mich nicht ganz nachvollziehbar, und ich hatte schon mit interessierten Usern darüber gesprochen, die dasselbe Problem hatten. Es gibt da leider keinen Pseudo-Code oder R- oder sonstige Programme, die man Schritt für Schritt durchrechnen könnte. Deshalb muss ich da ein bissel ins Blaue mutmaßen.

    Ich sehe auch, dass das RKI versucht dieses Wochentagsmuster rauszubekommen und es gelingt ihnen einigermaßen (siehe Abb.7). Diese Generationszeit von 4 Tagen bedeutet letztendlich, dass man die verrechneten Fälle (nach dem Nowcast) aufaddiert, was letztlich eine Glättung ist.

    Was das genaue Problem bei den starken Schwankungen ist, kann ich nur mutmaßen, aber diese starken Streuungen (in Ergänzung dazu, am Samstag wurde sogar ein R=1,10 gemeldet) sind beobachtbar und vermitteln einen falschen Eindruck von der tatsächlichen Ausbreitung der Krankheit. Denn ist kaum erklärbar, warum der wahre R-Wert innerhalb von 3 Tagen um fast 70% angestiegen sein sollte. So schnell verändert sich das über 82 Millionen aufakkumulierte Verhalten der Menschen, die zu Übertragungen führen, nicht.

    Darüber hinaus hat man auch den Eindruck, dass der berechnete R-Wert sogar einem Bias unterliegt. Als vor ungefähr 2-3 Wochen das RKI lange Zeit davon sprach, dass bei R(t)=1 lege, war das nicht wirklich plausibel, da die gemittelten Infektionszahlen schon über einige Zeit deutlich gesunken sind. Da stellt sich schon die Frage, was läuft da schief?

    Alternativ kann man auch die Berechnungen des Helmholtz-Zentrums nehmen, die immer wieder mal aktualisiert werden und auch einen wesentlich glatteren Verlauf des Wertes R(t) (auch für die einzelnen Bundesländer) als das RKI aufweist.

  4. #4 Dr. Hop Sing
    10. Mai 2020

    Herr Hader, schauen Sie hier: https://www.heise.de/newsticker/meldung/Corona-Pandemie-Die-Mathematik-hinter-den-Reproduktionszahlen-R-4712676.html
    Dort wird verständlich erklärt, wie die Berechnung des RKI zustande kommt. Wie weiter oben schon geschrieben wurde, sind die 4 Tage die angenommene Generationszeit. Und ja, darüber wird gleitend gemittelt, aber dafür gibt es gute Gründe (s. zitierter Artikel).

    Wer sagt Ihnen denn, dass R(t)-Zeitreihen hinreichend glatt sein müssen? Hier geht es um die Dynamik von Infektionsketten und nicht um das Wachstum von Bakterien im Reagenzglas! Deswegen geht es hier auch nicht – wie Sie im Kommentar schreiben – um das über “82 Millionen aufakkumulierte Verhalten der Menschen”, sondern um Einzelereignisse, die den R-Wert sprunghaft ansteigen lassen können (z.B. Karneval in Heinsberg). Wie wollen Sie die (auf regionaler Ebene) erkennen, wenn Sie die entsprechenden Effekte wegglätten?

    Zuletzt noch etwas zu “Fehlt es denen an mathematischer Expertise? Kaum vorstellbar, aber welche andere Erklärung gibt es dann?” (Zitat Dr. Hader): Damit disqualifizieren Sie sich eigentlich nur selbst.

  5. #5 Sören Hader
    11. Mai 2020

    Hallo Dr. Hop Sing, danke für den Link, den Artikel kannte ich noch nicht und 1-2 Neuigkeiten waren dabei. Ich muss aber dazu sagen, mit nachvollziehen können, meine ich, ob ich den Algorithmus auch selbständig nachprogrammieren könnte. Bin nämlich gelernter Informatiker. 😉 Und leider kann ich das beim Nowcast nicht.

    Um es kurz dazustellen, es ist eigentlich der Klassiker bei einem mathematischen Modell, Bias und Varianz. Vereinfacht könnte man den Bias als Verzerrung übersetzen. Ich würde es auch als Abweichung von der Wirklichkeit umschreiben, auch wenn das nicht die exakte Definition ist (siehe auch: https://de.wikipedia.org/wiki/Verzerrung_einer_Schätzfunktion). Man hat oft das Problem, dass man nicht immer beides gleichzeitig klein bekommt. Jetzt zu der Frage, warum sollte eine R(t)-Zeitreihe glatt sein, also eine geringe Varianz haben. Ich denke, dass die Politik eine gute Schätzung von R braucht, dass sich auf einen längeren Zeitraum bezieht. Denn viele Maßnahmen und Lockerungen, die getroffen werden, wirken mindestens für eine Woche oder länger. Umgekehrt ist auch nicht zu erwarten, dass es innerhalb weniger Tage zu starken Schwankungen des wahren R-Wertes kommt. Wenn die Schätzung nun stark schwankt, vermittelt es den Eindruck, dass ein neuer Trend beginnt, der aber nicht tatsächlich vorliegt. Man kann das selbst mal ausprobieren, in dem man einen Zufallsvektor mit 10-20 Werten erstellt und dann eine Gerade reinfittet. Eigentlich sollte die Gerade eine Steigung von 0 haben, aber es wird Beispiele geben, wo durch die Zufälligkeit plötzlich ein Signal (Steigung) vermutet wird, wo keines ist. So lässt die Steigung von R von 0,65 auf 1,1 innerhalb von 3 Tagen einen realen Trend vermuten, der in Wirklichkeit viel kleiner oder gar nicht vorhanden ist. Es ist auch davon auszugehen, dass die nächste oder übernächste Schätzung wieder unter 1,0 geht. Das schafft nicht wirklich Vertrauen, wenn es in den Medien erst heißt, R steigt über kritischen Wert und einige Tage später sinkt er wieder und man muss dann sagen, war wohl doch nicht so schlimm.

    Und um meine Aussage aus #3 zu ergänzen, mit Aufakkumulieren meine ich die Aufsummation sämtlicher Ansteckungen innerhalb eines Zeitraumes. Denn unser Verhalten bestimmt, wie gut sich das Virus ausbreitet. Auch wenn die Ausbreitung auf Einzelereignisse beruht, ist es doch die Summer aller Ereignisse, die wiederum auf unser Verhalten beruhen. Hoffe das war jetzt nicht zu umständlich formuliert. 😉

    Zum letzten Absatz, es war provokant gewählt und deshalb nehme ich solche Reaktionen auch in Kauf. Aber es bleibt mir ein Rätsel, warum man eine Schätzung präsentiert, die eine hohe zeitliche Varianz besitzt, während andere Länder einen geglätteten Verlauf zeigen, wie auch Österreich (https://orf.at/corona/stories/3157533/).

  6. #6 Beobachter
    11. Mai 2020

    Zu den “wissenschaftlichen Streitigkeiten” bzgl. des so wichtigen Reproduktionsfaktors kommt nun auch noch die arge Fragwürdigkeit der “Obergrenze”:

    https://taz.de/Lockerungen-bei-Corona-Massnahmen/!5684105/

    “Hemdsärmelige Obergrenze
    Mehr als fragwürdig: Der willkürlich festgelegte Grenzwert von 50 Infektionen je 100.000 Einwohner ist eine gefährliche Beruhigungspille.
    … ”

    Dazu kommen ministerielle Vorgaben, die in der Praxis kaum oder gar nicht umsetzbar oder widersprüchlich sind, und man lässt z. B. vermutlich lieber wieder “Biergärten” öffnen und das Heer der pflegenden Angehörigen weiterhin im Regen stehen statt wirksame Maßnahmen für Risikogruppen zu unterstützen:

    https://www.tagesspiegel.de/berlin/pflege-waehrend-der-coronakrise-viele-angehoerige-sind-mit-der-kraft-am-ende/25815960.html

    ” … Um es mal salopp zu sagen: Da sitzen alle anderen schon wieder seit Wochen in den Biergärten.
    … ” –
    bevor da vielleicht, wenn überhaupt, irgendwann irgendetwas, systemrelevant und entlastend, passiert.

    Wenn aufgrund unklarer wissenschaftlicher “Kurvendiskussionen” auch noch fragwürdige, widersprüchliche politische Entscheidungen getroffen und Vorgaben/Grenzwerte festgelegt werden, läuft da ziemlich viel schief.
    “Vertrauensbildend” geht anders …

  7. #7 Sören Hader
    11. Mai 2020

    Naja, bei Grenzwerten kann man häufig sagen, dass sie letztendlich willkürlich sind. Wäre ein Grenzwert von 40 oder 60 plausibler als 50 gewesen? Also bin auf die Vorschläge gespannt. 😉

  8. #8 Beobachter
    11. Mai 2020

    Aha, “man kann häufig sagen, dass Grenzwerte letztendlich willkürlich sind”?!
    Trifft das z. B. auch auf die Grenzwerte zu, die in ärztlichen Leitlinien festlegen, ab wann man behandlungsbedürftiger Diabetiker oder Hypertoniker ist?
    Oder ab welchen Grenzwerten verschmutzte Atemluft gesundheitsschädlich ist?
    Bisher war ich so naiv davon auszugehen, dass solche Grenzwerte eine seriöse, solide, wissenschaftlich fundierte Grundlage mit entsprechend großer Datenbasis und korrekter Auswertung haben müssen.

    Wie kann man überhaupt haltbare, umfassende, praxisrelevante Aussagen über das Infektionsgeschehen machen und entsprechende Schutz-/Präventionsmaßnahmen festlegen, wenn man so wenig testet?

    https://www.tagesspiegel.de/wissen/nur-ein-drittel-der-labor-kapazitaet-genutzt-wir-koennten-viel-oefter-testen/25748426.html

    Warum testen wir so wenig (besonders auch Risikogruppen)?
    Alles eine Kostenfrage?
    Und/oder eine Frage der “Kapazitäten/Ressourcen”?

    https://www.aerztezeitung.de/Politik/Vertragsaerzte-und-Kassen-wollen-Corona-Tests-auf-Kosten-der-Steuerzahler-409182.html

    Bildunterschrift:

    “Alle sind sich einig, dass mehr auf COVID-19 getestet werden soll. Strittig ist nur, wer für die Kosten aufkommen soll.”

    Sieht die Situation in unseren Pflegeheimen deshalb so furchtbar aus (für Bewohner, Angehörige und Beschäftigte), wie sie aussieht – seit Wochen?

  9. #9 Joseph Kuhn
    11. Mai 2020

    @ Sören Hader:

    “Ich denke, dass die Politik eine gute Schätzung von R braucht, dass sich auf einen längeren Zeitraum bezieht.”

    Finden Sie den Hinweis des Kommentators Dr. Hop Sing auf “Einzelereignisse, die den R-Wert sprunghaft ansteigen lassen können” nicht einleuchtend? Die Zahl der Neuerkrankungen ist recht klein und wird u.a. von Einzelereignissen geprägt. Wir haben keine gleichmäßige Durchseuchung der Bevölkerung, die stabile R(t)s erwarten lässt. Wer zu sehr glättet, übersieht auch Entwicklungen, ganz ähnlich, wie wenn man bei der Sterbezahlen den Monat März als Ganzes betrachtet.

    @ Beobachter:

    “Grenzwerte letztendlich willkürlich …. Trifft das z. B. auch auf die Grenzwerte zu, die in ärztlichen Leitlinien festlegen, ab wann man behandlungsbedürftiger Diabetiker oder Hypertoniker ist?”

    Willkürlich sind sie in der Regeln nicht, die Studienlage bildet meist schon die Basis, aber die konkreten Schwellenwerte sind trotzdem Ergebnisse eines Aushandlungsprozesses. Warum sollte Bluthochdruck bei 140/90 mmHg beginnen und nicht bei 125/88 mmHg? Warum Adipositas bei einem BMI 30 und nicht bei 28 oder 32? Dito Arbeitsplatz- oder Umweltgrenzwerte.

    Wann spricht man in der Dämmerung davon, dass es Abend geworden ist? Man hat es auf der einen Seite oft mit kontinuierlichen Übergängen zu tun, auf der anderen Seite mit Machtkämpfen. Meist kosten Grenzwerte irgendwen Geld.

  10. #10 Sören Hader
    11. Mai 2020

    @Joseph Kuhn, in der Tat ist es wirklich überlegenswert, in wie weit bei kleinen Ansteckungszahlen Einzelereignisse einen Einfluss auf das R(t) nehmen können. Wobei ein einzelner Cluster vielleicht noch relativ wenig ausrichten kann.

    Vielleicht mal eine Überschlagsrechnung, um eine Hausnummer zu bekommen. In einem Fleischerbetrieb in NRW wurden an die 180 Fälle gefunden. Wenn ich mal diese 180 Fälle auf eine 4-Tage-Generationenzeit übertrage und vorher 4.000 Fälle vorhanden waren (= 4 * 1.000), dann ändert sich der Zähler bei der Division um 4180/4000= 4,5%. Wenn vorher R=1,0 war, kann dieses “Einzelereignis” das R auf 1,045 ansteigen lassen. Wie gesagt eine Hausnummer. Durchaus bemerkbar, würde aber im konkreten Fall den Anstieg von R=0,65 auf 1,10 alleine nicht erklären.

    Umgekehrt wäre die Frage, ob man solche Einzelereignisse als statistische Ausreißer ansieht (vor allem wenn die Gesundheitsämter die Fälle isolieren können) und nicht unbedingt der allgemeinen Ausbreitung zuordnet (so wie der Fall in Südkorea, wo ein Mensch 29 andere Menschen in einer Bar ansteckte und das R bestimmt numerisch in die Höhe geschossen ist). Ich hätte darauf noch keine abschließende Antwort, wie das zu bewerten wäre. Zumindest versuche ich in meinen Fachbereich bei der Berechnung von Durchschnittswerten vorsichtig gegenüber Ausreißern zu sein.

    Es kommt letztendlich darauf an, was die Politik vom R-Wert erwartet. Wenn ich die Headlines in den Medien gestern und heute lese (“dramatisch” ist da ein Vokabular) und den Hinweis vom RKI, dass man das nicht überbewerten sollte, dann besteht da schon eine kommunikative Dissonanz.

    Ich frage mich auch (führt aber jetzt hier vielleicht zu weit, ist schließlich kein Kolloquium), ob die Zahl der angesteckten Menschen poisson-verteilt ist (ähnlich wie die Anzahl der Tore in einem Fußballspiel). Oder ob diese Superspreader eine sehr schiefe Verteilung erzeugen, sprich einer steckt ganz viele an und der Rest kaum welche. Dann müsste man sich auf diese Superspreader konzentrieren und das R wäre davon abhängig, wie gut die ihren Virus an viele andere Menschen weitergeben.

    Zum letzten Satz: “Wer zu sehr glättet, übersieht auch Entwicklungen” Ja, das ist das Dilemma bei Bias vs. Varianz. Einfache Modelle oder eine starke Glättung erzeugen eine geringe Varianz, sprich glatte Kurven. Sie können aber ein erheblichen Bias erzeugen, d.h. man liegt weiter von der Wirklichkeit entfernt. Am Ende kann man das über das Zeitintervall zur Glättung einstellen. 7 Tage halte ich für eine vernünftige Größe und es wäre die Frage, ob man beim R(t) Entwicklungen sehen will, die vielleicht nur wenige Tage anhalten (z.B. weil es einen Massentest in einer Fleischfabrik gab). Kann sein, dass die Politik sagt, genau diese kurzzeitigen Effekte wollen wir sehen, um schnell handeln zu können. Aber mich würde das eher wundern.

    Fragen über Fragen.

  11. #11 Beobachter
    11. Mai 2020

    @ Joseph Kuhn, # 9:

    Wer handelt die Ergebnisse dieses Prozesses aus und in jeweils welchem Interesse?
    In den USA hat man durch Herabsetzung der Grenzwerte einen großen Teil der Bevölkerung von heute auf morgen zu behandlungsbedürftigen Hypertonikern gemacht – böse Zungen behaupten, zum Wohle/im Interesse der Pharmaindustrie.

    Bei Umweltgrenzwerten ist für manche “Experten” nur dann etwas tatsächlich gesundheitsschädlich, wenn Geschädigte sofort tot umfallen.
    Oder ist die bewusste Nichteinhaltung bzw. der geplante Betrug in größtem Stil bei den Grenzwerten bloße “Schummelei”, quasi ein Kavaliersdelikt.

    Beim Arbeitsschutz liegt sowieso Vieles im Argen, weil die Einhaltung der Bestimmungen/Grenzwerte kaum oder gar nicht kontrolliert wird –
    besonders im Niedriglohnsektor.

    Aktuell, z. B.:
    https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/112728/Corona-in-Fleischfabrik-Kritik-an-Zustaenden-mehr-als-200-Infizierte

    ” … Schon zu Beginn der vergangenen Woche sei bekannt gewesen, dass sich in der Fleischfabrik ein Hotspot der Pandemie gebildet habe. Der Betrieb sei aber noch bis Freitag weitergelaufen.
    … ”

    Ein wahrlich “kontinuierlicher Übergang” …

    ” … Wann spricht man in der Dämmerung davon, dass es Abend geworden ist? … ”

    Tja, den einen dämmert schon was, bevor es zappenduster geworden ist.
    Für andere ist erst dann (Feier)Abend, wenn alle Lichter (angekündigt!) ausgehen.

    Offenbar ist alles eine Frage des Geldes, der Interessenlage und der Interpretation.

    @ Sören Hader, Joseph Kuhn:

    Weshalb wird Ihrer Ansicht nach in Deutschland so wenig getestet?

  12. #12 Sören Hader
    11. Mai 2020

    @Beobachter, ich kenne mich mehr mit mathematischen Tests aus. 😉 Im Ernst, ich weiß es nicht. Ich bin diese Woche auf folgende Statistik gestoßen.

    https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Deutschland#Testkapazitäten_und_Anteil_positiver_Ergebnisse

    Dort sinkt Woche für Woche der Anteil der positiven Fälle in den Tests. Es ist paradox, aber das heißt, wir leisten uns den Luxus, viele Nicht-Infizierte zu testen, um dann doch Infektionen zu finden, die sonst durchgeschlupft wären. Der Quotient betrug letzte Woche 26:1. Drei Wochen davor war er 12:1. Die Tendenz geht in die richtige Richtung. Südkorea schafft sogar 50:1, aber vielleicht ist 30:1 gefühlt ein guter Wert, um viele Infektionsketten zu eliminieren. Aber irgendwo wird man immer an Kapazitätsgrenzen stoßen. Aber mit dem Ablauf und technischen Voraussetzungen solcher Tests kenne ich mich gar nicht aus.

  13. #13 Beobachter
    11. Mai 2020

    Sehr lesenswerter Blog-Artikel von Stefan Sell –
    und sehr passend und aktuell:

    https://aktuelle-sozialpolitik.de/2020/05/09/fleischfabriken-als-hotspots-der-corona-krise-und-mehr/

    ” … »Die Branche steht wegen schlechter Arbeits- und Unterkunftsbedingungen seit vielen Jahren in der Kritik. Die prekären Verhältnisse sind ideal zur weiteren Verbreitung der Pandemie«, so der richtige Hinweis in diesem Artikel: Schlachthöfe entwickeln sich zu Corona-Brennpunkten. Seit vielen Jahren wird das kritisiert – das sollte man im Hinterkopf behalten, wenn man die aktuellen Reaktionen auf die sich häufenden Katastrophen-Meldungen aus den Untiefen der deutschen Fleischindustrie zur Kenntnis nehmen muss … ”

    ” … Das ist alles keine Überraschung – sondern eine konsequente Entwicklung mit langer Ansage
    … ”

    ” … Die aktuellen Ereignisse in den Fleischfabriken des Landes sind „nur“ die Spitze eines Eisbergs: Ein fundamentales Versagen des Staates in einem wahrhaft existenziellen Bereich der Daseinsvorsorge: dem Gesundheitsschutz der eigenen Bevölkerung. Darüber wird nicht nur (erneut) zu reden sein.”

    “Hotspots und Superspreader” (siehe # 10) –
    strukturelle Missstände sind nicht “statistisch zu glätten” – oder doch?
    Damit es gar nicht mehr auffällt … ?!

  14. #14 Sören Hader
    11. Mai 2020

    @Beobachter, wichtige Punkte, die Sie da ansprechen. Auch nach Corona müssen wir dort genau hinschauen.

    Zur Statistik und glätten, Hotspots und Superspreader werden sich dann nachhaltig in der Statistik auswirken, wenn die ungehindert neue Infektionsketten bilden. Wenn man deren Ausbreitung kappen kann, weil die Leute alle im selben Haus wohnen oder Unternehmen arbeiten und gut isolierbar sind, dann ist das wie ein Einmaleffekt, der in einer “ungeglätteten” Statistik auftaucht. Ist es kein Einmaleffekt, sondern breitet sich das ungehindert aus, dann wird man es auch nicht wegglätten können. Meine Meinung.

  15. #15 Joseph Kuhn
    11. Mai 2020

    @ Beobachter:

    “Wer handelt die Ergebnisse dieses Prozesses aus und in jeweils welchem Interesse?”

    Das ist die Gretchenfrage, aber sie ist nicht pauschal zu beantworten. Viele Grenzwerte werden in Gremien festgelegt, in denen nicht nur die reine Wissenschaft spricht. Dass bei Fragen um die “richtigen” Cholesterin- oder Blutdruckwerte die Pharmaindustrie nicht interesselos ist, kann man sich denken. Bei Luftschadstoffen konnte man vor kurzem live miterleben, wer auf welcher Seite zog, ebenso beim Tempolimit, usw.

    “Weshalb wird Ihrer Ansicht nach in Deutschland so wenig getestet?”

    In Deutschland wird nicht wenig getestet, bei Worldometers sind die Testraten in der letzten Spalte im internationalen Vergleich. Japan testet z.B. wenig.

    Warum nicht noch mehr getestet wird (mit Blick auf Tests zum direkten Virennachweis), hat viele Gründe, von der noch immer ungeklärten Finanzierung für Reihentests etwa in Heimen bis hin zum Personal- und Materialaufwand. Alle Heime (in Deutschland gibt es dort fast 900.000 vollstationäre Plätze) oder alle Krankenhäuser mal durchzutesten, hört sich gut an, ist aber logistisch nicht so einfach zu bewerkstelligen. Und mit einmal testen wäre es auch nicht getan: Wer heute negativ ist, kann schon morgen positiv sein.

    Trotzdem wird man bestimmte Gruppen regelmäßig testen müssen.

  16. #16 Frank-Michael Moser
    11. Mai 2020

    @Sören Hader Danke für Ihre ausführlichen, fundierten und (ausdauernd) sachlichen Kommentare.

  17. #17 Markweger
    11. Mai 2020

    Eine sinnvolle Vorgangsweise hätte geheißen alle jene zu schützen die auch tatsächlich gefährdet sind, also alte und kranke Menschen.
    Desinfizieren, was das Zeug hält, Abstand halten und was immer noch notwendig erscheinen mag.
    Wieviele insgesamt infiziert sind sagt nur sehr wenig aus.
    Alles niederzufahren und alle Leute zu Hause einzusperren war ein verantwortungloser Unsinn.
    Allenfalls war es für einge (Un)Verantwortliche eine willkommene Gelegenheit das Grundgesetz wenigstens vorübergehend außer Kraft zu setzen.

  18. #18 Beobachter
    11. Mai 2020

    Selbst wenn man Risikogruppen bzw. Berufsgruppen regelmäßig testen würde, was angezeigt, notwendig und praktikabel wäre –
    was wären die notwendigen Konsequenzen?

    Pflegekräfte, medizinisches Personal, unsere plötzlich beklatschten systemrelevanten Helden des Alltags, selbst wenn sie infiziert sind, sollen/müssen trotzdem weiterarbeiten.
    Sie werden verheizt UND stecken zwangsläufig Patienten an:

    https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/111250/RKI-lockert-Quarantaene-Empfehlungen-fuer-medizinisches-Personal
    (23.03.20 ! )

    “Politik
    RKI lockert Quarantäne-Emp­fehlungen für medizinisches Personal
    … ”

    Dazu kann ich mir jeglichen Kommentar ersparen –
    man sehe sich die Kommentare im Ärzteblatt zum Artikel an … !

    Wenn man sich angesichts dieser schon lange bekannten Fehler im System, der strukturellen Probleme auf “mathematische Tests”, “Kurvendiskussionen” aller Art und “statistische Glättungen” zurückzieht, macht man es sich sehr einfach – um es sehr freundlich auszudrücken.

    Pflegekräfte/Krankenhaus-Patienten/Pflegeheimbewohner/deren Angehörige werden solchen Schreibtisch-Theoretikern was husten und völlig zu Recht wütend sein …

  19. #19 echt?
    11. Mai 2020

    “Deshalb muss ich da ein bissel ins Blaue mutmaßen.”

    Bitte erst die Quellen checken, dann ernsthaft nachdenken, dann mit Fachkollegen intern diskutieren, dann gegenlesen lassen, dann veröffentlichen.

  20. #20 Thilo
    11. Mai 2020

    Hat (glaube ich) nicht direkt mit der Diskussion hier zu tun, nur als Linktipp: zum Reproduktionsfaktor gibt es zwei neue und kurze (4 Minuten) Videos von Felix Otto und Silvia Schöneburg-Lehnert:
    https://youtu.be/-ROFzNzx3Eg
    https://youtu.be/pgs_A0nTSjA

  21. #21 hto
    11. Mai 2020

    Tja, gebt diesem Tourismusvirus die gewohnte Bewegungsfreiheit wieder, dann werdet Ihr genug “Einzelereignisse” für weitere blödsinnige Berechnungsstreitereien bekommen.

  22. #22 Jolly
    11. Mai 2020

    @Thilo

    kurze (4 Minuten) Videos

    Hier fehlt die Angabe eines Konfidenzintervalls. Das erste Video wurde dann tatsächlich mit 6:28 min gemessen, das zweite mit 4:50 min.

  23. #23 Fluffy
    11. Mai 2020

    Hoffe, alle hatten ein schönes WE.
    Ich begrüße es, dass hier eine Plattform zur Verfügung gestellt wird, um auch von anderen Personen außer den Blogbautoren mal vertiefte Meinungen vorzustellen, um direkte Alternativen handelt es sich ja eher nicht.
    Was ist jetzt so viel anders im “Ilmenauer Modell” (oder ist das gar kein Modell?) als im “RKI-Modell”?
    Glätten über 3, 4 oder gar 7 Tage? Es handelt sich auch gar nicht um eine Glättung oder gar Filterung sondern um die Zeitspanne, in der das Virus von Infizierten weitergetragen werden kann, und diese Zeit liegt meiner Meinung bei ca. 12 Tagen.
    Man sieht das u.a. sehr gut, wenn man die Fälle der Neuinfektionen mit der Anzahl der Todesfälle korreliert, und dieses auch zeitversetzt untersucht. Also ein sogenanntes zeitliches Variogramm erstellt.
    Für die unmittelbare Korrelation ergibt sich ein Wert ca. 60%,
    bei einem Zeitversatz von 12 Tagen (für Deutschland) erhält man ca 90%., ein deutlicher Unterschied. Für die stark betroffenen Länder, wie Italien ergibt sich übrigens eine maximale Korrelation nach ca 4 Tagen. Was mag da wohl der Grund für sein.
    Ein Problem besteht meiner Meinung darin, wenn Leute wie Informatiker oder Stochastiker nur mit reinen Zahlen jonglieren, ohne sich von kausalen Gründe z.B. in Form von (epidemologischen) Modellen leiten lassen. (wozu z.B. Physiker eher neigen)

  24. #24 Johann Hermann von Oehsen
    Hamburg
    11. Mai 2020

    Folgende Verlautbarungen des RKI habe ich mir notiert:

    1. “Das RKI errechnet die Reproduktionszahl, indem es vier aufeinander folgende Tage mit den vier Tagen davor vergleicht.”

    2. “Das Nowcasting und die R-Schätzung beziehen alle übermittelten Fälle mit Erkrankungsbeginn bis 3 Tage vor Datenstand ein. Fälle mit neuerem Erkrankungsbeginn werden nicht berücksichtigt, da sie noch nicht in ausreichender Zahl übermittelt wurden und zu instabilen Schätzungen führen würden.”

    Heißt das nicht z.B., dass eine heute am 11. Mai bekanntgegene R-Zahl sich auf die Zeit vom 1. bis 8. Mai bezieht?

    Ich verstehe, dass man gern eine eizige Zahl als Indikator für die Lage haben möchte. Aber dann sollte sie doch wenigstens aktuell sein. Überhaupt meine ich, dass man sich besser an dem Verlauf der Fallzahlen orientieren sollte.

  25. #25 kai
    11. Mai 2020

    “Eine sinnvolle Vorgangsweise hätte geheißen alle jene zu schützen die auch tatsächlich gefährdet sind, also alte und kranke Menschen.”

    Wie soll man das machen? Zu der Gruppe gehören ja nicht nur alte Menschen, sondern auch Menschen mit Vorerkrankungen. Wahrscheinlich hat jeder in seinem Verwandtenkreis mehrere Menschen, die zur Risikogruppe gehören. Wie soll man die alle isolieren?

    “Desinfizieren, was das Zeug hält, Abstand halten und was immer noch notwendig erscheinen mag.”

    Desinfizieren bringt eher wenig. Der Virus wird ja hauptsächlich über Tröpfchen und Aerosole verbreitet, auf trockenen Oberflächen hält er sich nicht lange. Und Abstand halten ist nichts was die Politik beschließen kann. Das hängt einfach von der Bereitschaft der Bevölkerung ab.

    “Wieviele insgesamt infiziert sind sagt nur sehr wenig aus.”

    Aha. Eigentlich ist das doch sogar entscheidend um abzuschätzen, wie sich die Pandemie in Zukunft verhält.

    “Alles niederzufahren und alle Leute zu Hause einzusperren war ein verantwortungloser Unsinn […] Allenfalls war es […] eine willkommene Gelegenheit das Grundgesetz […] außer Kraft zu setzen.”

    Die Infektionszahlen sind deutlich abgesunken. Der lockdown hat also definitiv einen starken Effekt gehabt. Da die nahezu alle betroffenen Länder der Welt ähnlich reagiert haben, scheint mir hier auch keine Unvernunft vorzuliegen. Und warum die Regierung ein so großes Interesse daran haben soll, die Wirtschaft lahm zu legen, muss ich mir auch erstmal vom Aluhut-Träger meines Vertrauens erklären lassen.

  26. #26 Thilo
    11. Mai 2020

    @kai: Woher stammen die Zitate?

  27. #27 Markweger
    11. Mai 2020

    Die Politik kann es zwar nicht vorschreiben Abstand zu halten, aber wenn man auf die Gefahr hinweißt und sagt “wenn sie jemanden zu Hause haben der ….” dann würde das wohl die Wirkung kaum verfehlen.
    Die Regierung hat zwar kein Interesse die Wirtschaft nieder zu fahren, leider hat sie aber ein Interesse daran Kritik bzw. das Grundgesetz auszuschalten.

    • #28 René
      12. Mai 2020

      @Markweger Jetzt hör auf mit Deinem wiederholten Schwachsinn über “Grundgesetz ausschalten”. Niemand schaltet hier momentan das Grundgesetz aus. In was für einem Märchen lebst Du denn?

  28. #29 Joseph Kuhn
    11. Mai 2020

    @ Beobachter:

    Sie stellen Fragen und wenn man sie beantwortet, wird man von Ihnen beschimpft. Sie werden es nicht glauben: Für den Pflegemissstand bin ich so wenig verantwortlich wie Sie. Ich beschimpfe Sie doch auch nicht, Sie würden nur Fragen stellen, die keiner Pflegekraft weiterhelfen.

    Ich schließe aus Ihren bösen Bemerkungen, dass Sie keine Antworten von mir hören wollen, auch wenn Sie mich direkt fragen.

    Dass Pflegekräfte weiter arbeiten sollen, wenn sie infiziert sind, ist übrigens grober Unfug. Selbst KP1 müssen 14 Tage in häusliche Isolierung. Die Ausnahmen erläutere ich Ihnen nicht.

    Die Kennziffern-Diskussion mögen Sie empört als theoretisches Gerede abtun, aber daran knüpfen sehr folgenschwere Entscheidungen an, etwa was Besuchsregelungen in Heimen angeht oder die Wiederöffnung von Kitas und Schulen.

    Ich hoffe, das war genug Material, um uns Ziffern-Unmenschen weiterbeschimpfen zu können.

  29. #30 Beobachter
    12. Mai 2020

    @ Joseph Kuhn, # 28:

    Ich beschimpfe niemanden, sondern ich bin nur zu Recht verärgert über manche vernebelnden, süffisanten und zynischen Antworten/Äußerungen von “Theorie-Experten” aller Art, die von der gängigen Praxis/Umsetzung wenig bis keine Ahnung haben – und die sie auch gar nicht interessiert.

    Wie z. B.:

    “man kann häufig sagen, dass Grenzwerte letztendlich willkürlich sind” – S. Hader

    “Wann spricht man in der Dämmerung davon, dass es Abend geworden ist?” – J. Kuhn

    (Unbequeme) Fragen stelle ich immer noch, auch Ihnen, weil ich immer noch auf vernünftige Antworten hoffe.
    Leider werde ich nur allzu oft mit immer denselben altbekannten Methoden “abgebügelt”, was mich allmählich daran zweifeln lässt, ob es Ihnen (und Ihren Gefolgsleuten) überhaupt um die Sache selbst und eine fruchtbare Diskussion zur Sache geht oder um etwas ganz anderes.

    Schade … !

  30. #31 Sören Hader
    12. Mai 2020

    Zum Ilmenauer Verfahren, es ist keine Eigenentwicklung, sondern beruht auf einer Arbeit von Christophe Fraser aus dem Jahr 2007 (https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0000758). Die Grundidee ist folgende, man versucht ein Zahlenverhältnis zwischen den zu einem Zeitpunkt t infektiösen Fällen zu den Infektionen zu bilden, die zum Zeitpunkt t stattfinden. Letzteres weiß man im Prinzip durch die Meldungen. Also muss man eine Schätzung abgeben, wer zu dem Zeitpunkt infiziert ist und das Virus weitergeben kann. Dann wird dieser berechnete Quotient durch die Inkubationszeit, Testzeit und Auswertezeit 7 Tage in die Vergangenheit zurückgetragen.

    Weil man die jeweiligen Tagesmeldung bei der Division heranzieht, hat man natürlich starke Schwankungen in den Tagesschätzungen, die man wie gesagt durch nachträgliches Glätten ausgleichen kann (was aber auf der Seite gar nicht vorgeschlagen wird) .

  31. #32 Uli Schoppe
    12. Mai 2020

    @Beobachter Joseph als leader of the pack? Alter Verwalter…

    @Sören Hader : Danke für den link, das wird mich allerdings erst mal zwei Tage Verdauung kosten. Ich finde das jetzt gerade mal nicht trivial 🙂

  32. #33 libertador
    12. Mai 2020

    Das RKI scheint auf die Missverständnisse, die durch die Schwankungen des R-Wertes entstehen, zu reagieren und will in Zukunft einen geglätteten R-Wert veröffentlichen.

    “Schaade erklärte, dass das Robert Koch-Institut künftig auch einen geglätteten R-Wert veröffentlichen werde, der weniger durch einzelne Ausbrüche beeinflusst sei. Dieser stabile R-Wert habe in der vergangenen Woche an keinem Tag über eins gelegen.” (Zeit.de – Coronavirus aktuell, 10:17; 12. Mai 2020)

  33. #34 Sören Hader
    12. Mai 2020

    Update 12.Mai 2020

    Wie User libertador schon erwähnte, gab das RKI eine Stellungnahme ab. Man veranstalte heute Vormittag ein Pressebriefing, was es eigentlich nicht mehr geben sollte. Man räumte dem Thema Reproduktionszahl einen großes Platz ein und erläuterte, wie die derzeitigen erhöhten Werte zu interpretieren sind. Dabei verwies man auf erhöhte statistische Schwankungen, die sich bei niedrigeren Fallzahlen ergeben können.

    Man wird deshalb zu den aktuellen Zahlen einen geglätteten R-Wert veröffentlichen! Die Medien sprechen schon von einem neuen R-Wert (z.B. https://www.msn.com/de-de/nachrichten/coronavirus/jetzt-führt-das-rki-einen-neuen-r-wert-ein/ar-BB13XDT9?ocid=spartanntp). Wer die Diskussion hier schon länger verfolgt hat, weiß, dass es kein wirklich neuer Wert ist, sondern nur eine andere Nachbearbeitung, um ein stabileres Ergebnis zu bekommen. Es zeigt sich also, dass die Kritik hier in den jüngsten Überlegungen des RKI wohl doch eine Rolle spielten. Keine Sorge, ich bin nicht größenwahnsinnig und denke nicht, dass ich diesen Umdenkungsprozess bewirkt habe. 😉 Es ging hier um einen Hinweis auf einen Umstand, dem sich auch das Robert-Koch-Institut nicht mehr erwehren konnte, nachdem die Medien die neuesten Zahlen alarmistischer als sie selbst bewerteten.

    Es ist immer gut, wenn Sachen verbessert werden. Ich finde aber, es darf trotzdem gefragt werden, wieso das eine gefühlt lange Zeit brauchte. Gab es gute Gründe, am Anfang keinen gemittelten R-Wert anzugeben oder lag es daran, dass es letztendlich doch eine Bundesbehörde ist, wo die Steine eben langsamer mahlen? Leider ergibt sich ein gewisses Muster, dass das RKI bei Situationsänderungen recht träge reagiert. Zum einen dauerte es lange, bis das RKI die Gefährdung der einheimischen Bevölkerung als hoch einstufte. Zum anderen war man sehr zögerlich, was die Empfehlung der Masken anging. Man gab zunächst die seltsame Einschätzung ab, dass es für gesunde Menschen nicht zu empfehlen sei, Masken zu tragen. Erst später sagte man direkt, wie wichtig die Masken bei der Eindämmung der Epidemie sind.

    Zu dem gewichteten R-Wert, ich habe auf den Seiten den RKI geschaut. Trotz einiger Minuten Suche konnte ich keine Angaben zur neuen Berechnung finden. Das aktuellste, was ich auftreiben konnte, war das: https://www.rki.de/SharedDocs/FAQ/NCOV2019/FAQ_Liste_Epidemiologie.html#FAQId13985854
    Es trägt den heutigen Stempel, aber es ist noch keine Rede von einem geglätteten R-Wert. Wenn jemand eine offizielle Verlautbarung vom Robert-Koch-Institut findet, bitte reinsetzen.

  34. #35 Johann Hermann von Oehsen
    Hamburg
    12. Mai 2020

    @Sören Hader

    „Wer die Diskussion hier schon länger verfolgt hat, weiß, dass es kein wirklich neuer Wert ist, sondern nur eine andere Nachbearbeitung, um ein stabileres Ergebnis zu bekommen.“

    Sehe ich auch so. Wenn RKI-Vizepräsident Lars Schaade das damit begründet, dass „die Reproduktionszahl R mit statistischer Unsicherheit behaftet sei– auch weil die Zahl der Neuinfektionen mit Verzögerung eingerechnet wird“, so steht das ein im Widerspruch dazu, dass er gleichzeitig noch einmal darauf hinweist, dass „die Neuerkrankungen der letzten drei Tage nicht in die Berechnung der Reproduktionsrate eingerechnet werden können“.

    Das heißt doch, dass die Reproduktionszahl auch nach der „Glättung“ der Aktualität hoffnungslos hinterher läuft.

  35. #36 Fluffy
    12. Mai 2020

    eine Nachbearbeitung, um ein stabileres Ergebnis zu bekommen.

    Drei Tage, vier Tage, zusätzliche Glättung. Warum nicht, wenn es der Sache dient. Es sieht zwar ein bisschen so aus, als ob die Reproduktionsrate nicht ganz familiär ist, was mich bei einer Institution wie dem RKI etwas verwundert, aber vielleicht gab es ja mal einen Personalwechsel.

  36. #37 UMa
    13. Mai 2020

    Hallo Sören Hader,

    die 4 Tagesmittel offensichtlich subobtimal.
    Um die Wochenschwankung herauszumitteln wäre ein Mittlung über 7 Tage nötig. Nimmt man einen anderen Zeitraum, als (ein Vielfaches von) 7 Tage(n), müsste man ein Modell der Wochenschwankungen verwenden, um sie herauszumitteln.

    Insgesamt hat man natürlich die Wahl, ob man stark Mitteln will und glatte Werte haben will, dafür müsste man dann aber in Kauf nehmen, dass man reale Veränderungen erst später bemerkt. Oder wenig Mitteln, Veränderungen schneller bemerkt dafür aber große zufällige, kurzfristige Schwankungen und ein eher großes Fehlerintervall in Kauf nimmt. Das RKI hat sich offenbar für das letztere Entschieden.

    Ich würde eine Verlängerungen des Mittlungszeitraumes auf 7 Tage für günstiger halten, da sowohl die systematischen Wochenschwankungen völlig, als auch die zufälligen Schwankungen stärker unterdrückt werden.

    Ich habe die Reproduktionsfaktoren mit 7 Tage Mittlung berechnet. Allerdings auf Basis der täglich gemeldeten Fälle. Damit erspare ich mir den Nowcast. Wenn R sich nicht zu schnell ändert und die Verteilung des zeitliches Abstands der Meldungen von der Infektion einigermaßen konstant ist, sollte das mit weniger Daten und Aufwand ähnlich gut Werte für R ergeben. Und man erspart sich die Unsicherheiten des Nowcast. (Ohne Nowcast aber mit den tatsächlichen zurückgerechneten Daten geht nicht, da man in den letzten Tagen noch mit Fällen rechnen muss die ersten Morgen oder in den nächsten Tagen gemeldet werden.)

    Wenn allerdings wie heute in Hamburg plötzlich eine größere Anzahl aus den letzten Tagen und Wochen nachgemeldet wird, funktioniert meine Methode nicht mehr richtig.

    Bei Interesse könnte ich meine ermittelten Werte für R zum Vergleich hier posten.

  37. #38 Beobachter
    13. Mai 2020

    Glaubt hier jemand, dass z. B. eine solch “folgenschwere Entscheidung” von den Feinheiten eines geglätteten oder ungeglätteten R-Faktors abhängt?:

    https://taz.de/Schuloeffnungen-in-NRW/!5685498/

    “Schulöffnungen in NRW
    :Risikogruppe, zwangsverpflichtet
    Vorerkrankte, ältere und schwangere Lehrer*innen sollen zurück an die Schulen. Die Schulministerin ignoriert ihre Fürsorgepflicht.
    … ”

    ” … Grund für den abrupten Kurswechsel der Ministerin ist massiver Personalmangel: Um Infektionsschutz per Sicherheitsabstand herzustellen, müssen Klassen halbiert oder sogar gedrittelt werden. Dazu fehlen Räume – und natürlich Lehrkräfte. Hinzu kommt, dass an manchen Schulen bis zu 50 Prozent der Lehrer*innen der Risikogruppe angehören. Im taz-Interview hatte die GEW-Vorsitzende Finnern schon Anfang Mai gewarnt, zumindest bis zu den Sommerferien sei „kein normaler Unterricht möglich“.
    … ”

    (siehe dazu auch # 29)

  38. #39 Sören Hader
    13. Mai 2020

    @Beobachter, mit Sicherheit ein wichtiges Thema. Aber ich kann nur etwas zum R-Wert und deren Berechnung sagen, wenig über Schulöffnungen.

  39. #40 libertador
    13. Mai 2020

    @Sören Hader

    Ihre ursprüngliche Kritik und die Lösung mit der 7-Tagesglättung hat aber doch einen anderen Punkt kritisiert.

    Die jetzige Änderung wird gemacht, weil andere Schwankungen in der Kommunikation bzw. medialen Rezeption für Verwirrung gesorgt haben und nicht, weil es Wochentagsmuster von R gab. Die Schwankungen kamen ja vor allem durch jeweils noch schwierige Datenlage (es kommen immer noch Nachmeldungen), weswegen die Schwankungen, wenn man weiter in die Vergangenheit schaut geringer sind.

  40. #41 Sören Hader
    13. Mai 2020

    @libertador, die Nachmeldungen sind mit Sicherheit ein Problem und was ich auch nicht wusste ist, dass teilweise Positivfälle erst bis zu zwei Wochen später gemeldet werden. Aber ich halte diese als Ursache für die Schwankungen nicht vordergründig.

    Zum einen sagt das RKI selbst, dass die Schwankungen bei geringeren Fallzahlen eher steigen, als bei mehr. Daher auch eine höhere Stabilität in der Vergangenheit (Ende März/ Anfang April). Zum anderen verwenden das Helmholtz-Zentrum und die TU Ilmenau ungefilterte Meldezahlen und liefern glattere Werte.

    Mein persönlicher Eindruck ist, man wollte es mit dem Nowcast besonders gut machen und die Datenbasis verbessern. Da komme ich wieder auf das Dilemma zwischen Bias und Varianz zurück. Komplexere Methoden haben ja das Ziel, näher an der Wirklichkeit zu sein. Aber selbst wenn ihnen das gelingt, kann die Varianz zunehmen. Es kann ja wirklich so sein, dass zum Tag x das effektive R bei 1,10 liegt. Aber im Grunde ist die Reproduktionszahl ein langfristiger Faktor, der einen Prozess über einen längeren Zeitraum beschreibt.

  41. #42 Johann Hermann von Oehsen
    Hamburg
    13. Mai 2020

    @Sören Hader

    ” Aber im Grunde ist die Reproduktionszahl ein langfristiger Faktor, der einen Prozess über einen längeren Zeitraum beschreibt.”

    Über einen Zeitraum von 2×4=8 Tagen, und dieser Zeitraum liegt 3 Tage zrück. Da sind die Fallzahlen der letzten 3+8 Tage aussagekräftiger.

  42. #43 UMa
    14. Mai 2020

    @Sören Hader:
    Hier kommen meine errechneten Zahlen für den Reproduktionsfaktor auf Basis der täglichen Neuinfektionen von der Worldometer Seite. Durch Mittlung über 7 Tage wurden die wöchentlichen Schwankungen vollständig entfernt.
    Ich hoffe die Formatierung bleibt einigermaßen erhalten.

    Datum Deu CH Öst SWE SKor Ita Pol Cze Däne Luxe USA
    01.04.20 0.91 0.86 0.63 1.19 0.82 0.88 1.39 0.92 1.37 0.84 1.26
    02.04.20 0.90 0.85 0.65 1.14 0.77 0.89 1.32 0.92 1.31 0.79 1.21
    03.04.20 0.90 0.85 0.65 1.12 0.72 0.90 1.24 0.93 1.21 0.76 1.16
    04.04.20 0.88 0.84 0.68 1.13 0.68 0.90 1.19 0.91 1.09 0.76 1.12
    05.04.20 0.85 0.83 0.74 1.12 0.63 0.91 1.12 0.87 0.98 0.72 1.08
    06.04.20 0.82 0.82 0.80 1.11 0.59 0.93 1.06 0.84 0.89 0.68 1.05
    07.04.20 0.81 0.79 0.82 1.08 0.58 0.94 0.99 0.80 0.80 0.68 1.01
    08.04.20 0.79 0.77 0.81 1.05 0.58 0.95 0.94 0.74 0.73 0.64 0.98
    09.04.20 0.76 0.72 0.77 1.01 0.60 0.95 0.92 0.70 0.69 0.63 0.95
    10.04.20 0.74 0.67 0.71 0.97 0.63 0.94 0.91 0.68 0.69 0.64 0.94
    11.04.20 0.73 0.65 0.64 0.95 0.69 0.93 0.92 0.66 0.72 0.63 0.94
    12.04.20 0.74 0.64 0.59 0.97 0.73 0.91 0.96 0.64 0.77 0.66 0.94
    13.04.20 0.76 0.67 0.58 1.01 0.72 0.89 1.02 0.69 0.84 0.72 0.95
    14.04.20 0.80 0.73 0.59 1.05 0.72 0.87 1.09 0.80 0.91 0.82 0.97
    15.04.20 0.85 0.81 0.60 1.10 0.70 0.87 1.10 0.95 0.95 0.91 0.98
    16.04.20 0.86 0.83 0.62 1.12 0.66 0.90 1.09 1.04 0.97 0.99 0.99
    17.04.20 0.86 0.81 0.65 1.11 0.61 0.91 1.06 1.04 0.97 0.97 0.99
    18.04.20 0.84 0.77 0.66 1.11 0.57 0.93 1.02 1.01 0.96 0.87 1.01
    19.04.20 0.81 0.73 0.68 1.10 0.56 0.92 0.97 0.93 0.98 0.74 1.04
    20.04.20 0.79 0.70 0.73 1.09 0.59 0.90 0.93 0.83 0.99 0.68 1.06
    21.04.20 0.78 0.69 0.82 1.05 0.65 0.88 0.91 0.75 0.99 0.65 1.05
    22.04.20 0.79 0.71 0.90 1.02 0.76 0.86 0.92 0.70 0.98 0.63 1.04
    23.04.20 0.81 0.74 0.96 1.00 0.87 0.85 0.95 0.68 0.97 0.64 1.01
    24.04.20 0.83 0.78 0.98 1.00 0.95 0.83 0.97 0.70 0.95 0.66 0.98
    25.04.20 0.81 0.80 0.97 0.97 1.00 0.82 0.96 0.73 0.93 0.69 0.97
    26.04.20 0.78 0.81 0.92 0.95 0.96 0.81 0.95 0.78 0.89 0.69 0.96
    27.04.20 0.75 0.78 0.85 0.91 0.97 0.80 0.91 0.82 0.86 0.75 0.96
    28.04.20 0.74 0.76 0.80 0.89 0.95 0.80 0.89 0.84 0.88 0.86 0.96
    29.04.20 0.74 0.75 0.77 0.88 0.97 0.81 0.87 0.81 0.88 0.86 0.96
    30.04.20 0.77 0.72 0.70 0.90 0.81 0.79 0.95 0.86 0.90 0.83 0.98
    01.05.20 0.78 0.71 0.67 0.93 0.75 0.79 0.99 0.90 0.91 0.85 0.98
    02.05.20 0.83 0.66 0.73 0.96 0.77 0.79 1.04 0.92 0.96 0.76 0.97
    03.05.20 0.87 0.62 0.80 1.01 0.88 0.78 1.06 0.92 0.96 0.72 0.95
    04.05.20 0.90 0.61 0.87 1.05 1.17 0.77 1.06 0.90 0.95 0.71 0.92
    05.05.20 0.94 0.62 0.93 1.08 1.69 0.77 1.05 0.92 0.93 0.73 0.90
    06.05.20 0.96 0.68 1.02 1.10 2.19 0.80 1.10 0.90 0.90 0.77 0.89

  43. #44 Beobachter
    14. Mai 2020

    Das ist der große Unterschied zwischen papierner Theorie und elender Praxis –
    nur ein Beispiel:

    https://www.swr.de/swraktuell/rheinland-pfalz/trier/keine-corona-tests-in-seniorenheimen-100.html

    Und das in Altersheimen als “Hotspots”, wo die Infektionsgefahr für Patienten und Pflegekräfte am höchsten ist !
    Es will dort niemand testen – die Zuständigkeiten werden hin- und hergeschoben …

  44. #45 Beobachter
    14. Mai 2020

    Ein weiteres Beispiel für oben genannten großen Unterschied Theorie/Praxis und die offenkundige völlige praktische Irrelevanz eines geglätteten oder ungeglätteten R-Faktors bei “folgenschweren Entscheidungen” selbst bzgl. “Hotspots”:

    https://taz.de/Corona-in-der-Fleischindustrie/!5683208/

    “Corona in der Fleischindustrie
    :Landkreise kontrollieren per Brief
    In Niedersachsen gerät die Kontrolle der Arbeiterunterkünfte zur Farce. In Schleswig-Holstein klagt ein Schlachthof gegen die Quarantäne.
    … “

  45. #46 Beobachter
    16. Mai 2020

    Nachtrag zu # 45:

    Sehr lesenswerter Artikel:

    https://aktuelle-sozialpolitik.de/2020/05/15/fleischindustrie-wieder-mal-auf-dem-pruefstand/

    “Jetzt aber: „Wir werden aufräumen mit diesen Verhältnissen“, sagt der Bundesarbeitsminister. Und meint die Zustände in der Fleischindustrie. Man darf gespannt sein
    … ”

    Der R- Faktor, der Arbeitsschutz und die Ausbeutung besonders osteuropäischer Arbeitskräfte scheint (bisher) allen “Entscheidern” “sowas von egal” zu sein …
    Denn die Zustände/Missstände sind schon lange bekannt.

  46. #47 Beobachter
    16. Mai 2020

    Aktuell eine Kolumne von Bernd Hontschik in der FR zum R-Faktor und zu Corona-Zahlen:

    https://www.fr.de/panorama/coronavirus-verwirrende-zahlen-sorgen-misstrauen-13765008.html

    “Was ist eigentlich ein R-Wert? Wie viele Menschen sind wirklich mit dem Coronavirus infiziert? Die Corona-Zahlen bergen viel Potenzial für Verwirrung und falsche Eindrücke.
    … ”

    ” … Neuerdings wird vom RKI daher eine „geglättete“ R-Zahl veröffentlicht. Aha. Wer glättet hier was?

    Damit wir uns nicht missverstehen: Abstandsregeln, Hygienemaßnahmen und Atemmasken sind sinnvoll, Verschwörungstheorien fehl am Platz. Aber wer mit solchem Zahlenschrott täglich aufs Neue den massiven Eingriff in unser aller Leben begründet, der hat das wachsende Misstrauen selbst verursacht.”

    (siehe dazu auch … “folgenschwere Entscheidungen” … in # 29)

  47. #48 UMa
    21. Mai 2020

    Update der Reproduktionsfaktoren
    Datum . . Deu CH Öst Swed SKor Ita Pol Cze Däne Luxe USA
    01.05.20 0.78 0.71 0.67 0.93 0.75 0.79 0.99 0.90 0.91 0.85 0.98
    02.05.20 0.83 0.66 0.73 0.96 0.77 0.79 1.04 0.92 0.96 0.76 0.97
    03.05.20 0.87 0.62 0.80 1.01 0.88 0.78 1.06 0.92 0.96 0.72 0.95
    04.05.20 0.90 0.61 0.87 1.05 1.17 0.77 1.06 0.90 0.95 0.71 0.92
    05.05.20 0.94 0.62 0.93 1.08 1.69 0.77 1.05 0.92 0.93 0.73 0.90
    06.05.20 0.96 0.68 1.02 1.10 2.19 0.80 1.10 0.90 0.90 0.77 0.89
    07.05.20 0.95 0.75 1.08 1.08 2.47 0.82 1.09 0.91 0.85 0.79 0.89
    08.05.20 0.91 0.79 1.17 1.04 2.49 0.84 1.09 0.92 0.78 0.85 0.90
    09.05.20 0.87 0.82 1.15 1.01 2.20 0.84 1.11 0.94 0.72 0.87 0.92
    10.05.20 0.83 0.86 1.22 0.97 1.82 0.84 1.10 1.01 0.70 0.90 0.93
    11.05.20 0.81 0.84 1.23 0.96 1.43 0.84 1.06 1.06 0.70 0.98 0.95
    12.05.20 0.82 0.79 1.18 0.94 1.13 0.82 1.02 1.22 0.70 1.06 0.97
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