Googles Grippe Modell

16/11/2009 - 20:21 von Peter | Report spam
Die aktuellen Daten sehen ja aus, als ob der pràventive Pieks im
Oberarm den Viren das Fürchten gelehrt hàtte.
http://www.google.org/flutrends/de/

Goggle hat ein Modell für seine Daten: [ILI = influenza-like illness]

A single explanatory variable was used: the probability that
a random search query submitted from the same region is ILI-related,
as determined by an automated method described below. We fit a linear
model using the log-odds of an ILI physician visit and the log-odds
of an ILI-related search query:

logit(P) = b0 + b1 × logit(Q) + e

where P is the percentage of ILI physician visits, Q is the ILI-
related
query fraction, b0 is the intercept, b1 is the multiplicative
coefficient,
and e is the error term. logit(P) is the natural log of P/(1-P).

Der Google Übersetzer (nur leicht verbessert) versteht das so:
[ILI = grippeartige Krankheit = GAK]

Eine einzige erklàrende Variable wurde verwendet: die
Wahrscheinlichkeit,
dass eine zufàllige Suchanfrage, die aus der gleichen Region kommt,
GAK-bezogen ist, und die durch eine automatisierte Methode bestimmt
wird. Wir erstellen ein lineares Modell mit dem log-Quote von GAK
einen
Arzt zu besuchen und die log-Quote einer GAK-bezogenen Suchanfrage:

logit (P) = b0 + b1 × logit (Q) + e

P ist der prozentuale Anteil der GAK Arztbesuche, Q der GAK-bezogene
Abfrage-Anteil, b0 der Achsenabschnitt (?), b1 ist der multiplikative
Koeffizient, und e ist der Fehler. logit(P) ist der natürliche
Logarithmus von P/(1-P).

Was meint ihr dazu?

http://research.google.com/archive/...demics.pdf
 

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#1 Peter
25/11/2009 - 11:32 | Warnen spam
Peter wrote:



Die aktuelle Situation der Lage ist es wert festgehalten zu werden.
Denn Googles sogenannte 'Grippe-Orakel'

http://www.google.org/flutrends/intl/de/de/

weicht, mit bloßem Auge erkennbar, von den empirischen Daten
deutlich ab. Wàhrend Google von 'hoch' auf 'mittle' zurückstuft
meldet das Robert Koch-Institut ungebrochen weiteren Anstieg.

http://influenza.rki.de/Default.aspx

(Diese Karte ist übrigens so detaliert, dass sie auch eine persönliche
Entscheidungshilfe sein kann. In Landau in der Pfalz würde ich mich
anders entscheiden als in Berlin.)

Auch wenn die Daten des RKI um ein bis zwei Wochen zurückhinken
können, bleibt es spannend zu sehen, ob die sich hier andeutende
Divergenz dem googleschen Modell den Garaus macht.

We fit a linear model using the log-odds of an ILI physician visit
and the log-odds of an ILI-related search query:
logit(P) = b0 + b1 × logit(Q) + e



Nun mag einer sagen: "Ja hast du denn geglaubt eine PR-Maßnahme
aus Googles Hauspostille würde à la longue etwas anderes ergeben?"

So ist es ja nicht. Es ist ein Artikel mit Peer-Review aus Nature vom
Februar dieses Jahres.
http://www.nature.com/nature/journa...07634.html

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