Het voorspellen van de verspreiding van het COVID-19 in Nederland aan de hand van het Ensemble Kalman Filter

Abstract

Al ruim een half jaar houdt het de hele wereld in zijn greep: het Corona virus. Waar we dachten dat het allemaal begon als een onschuldige griep, werd al snel duidelijk dat er meer aan de hand was. Wuhan kampte al een tijdje met dit onbekende virus en op 23 januari 2020 werd het zelfs zo serieus dat de Chineese overheid een lockdown afkondigde voor Wuhan en andere steden in de provincie Hubei. Winkels, openbare plekken en -vervoersmiddelen werden gesloten, kinderen zouden vanuit huis geschoold gaan worden en waar mogelijk werd opgedragen thuis te werken. Zoiets hadden we nog nooit meegemaakt.Toch leek dit voor menig Nederlander één grote ver-van-mijn-bed-show, tot het nieuws ons bereikte dat ook in Italië besmettingsgevallen van het COVID-19virus werden geconstateerd. Langzaam maar zeker kroop het virus verder naar ons kikkerlandje en op 23 maart 2020 was ook in Nederland het virus zo serieus aanwezig dat een lockdown werd aangekondigd. Nu, zo’n 4 maanden verder, weten we niet meer beter. Iedereen is in bezit van één of meerdere mondkapjes, op het verplichte gebruik van een winkelkar in de supermarkten wordt niet meer gemopperd en anderhalve-meter-samenleving maakt grote kans om de Woord van het Jaar-verkiezing 2020 te winnen.Toch blijft iedereen het spannend vinden hoe deze crisis zal aflopen. De voortgang van en nieuwe informatie over het virus zijn al tijden hot topic op social media en bijna dagelijks verschijnen er nieuwe wiskundige modellen met aanvullende informatie in de krant. Deze modellen geven ontzettend veel informatie over onder andere de verspreiding en het verloop van het Corona virus. In dit verslag bekijken we met statistische methoden hoe we ziektes kunnen voorspellen. Daarnaast gebruiken we een methode om voorspellingen met data te combineren. Dankzij het RIVM zijn er veel gegevens over de huidige Corona situatie beschikbaar. We gebruiken deze data om het verloop van het virus te modelleren, rekening houdend met een modelfout en een meetfout. Hiermee brengen we in kaart hoe het virus zich de afgelopen tijd heeft gedragen en wat we in de toekomst kunnen verwachten van een vergelijkbare ziekte. Alle berekeningen en plots die zijn gebruikt, zijn gemaakt in Rstudio, een statistisch computerprogramma.