Das durch eine neue Dichte unterstützte SIR – Modell und dessen Derivate erhalten einen statistischen Datenhintergrund aus Häufigkeitsverteilungen, aus deren Parameterwerten über die neue Dichteverteilung auf eine qualitätsorientierte Wahrscheinlichkeit des jeweiligen Infektionsprozesses und seiner Zukunft geschlossen werden kann.

Das durch eine neue Dichte unterstützte SIR – Modell und dessen Derivate erhalten einen statistischen Datenhintergrund aus Häufigkeitsverteilungen, aus deren Parameterwerten über die neue Dichteverteilung auf eine qualitätsorientierte Wahrscheinlichkeit des jeweiligen Infektionsprozesses und seiner Zukunft geschlossen werden kann. Dadurch erhält das COVID - Management eine funktionsgemäße modellhafte Grundlage zur vorbeugenden Steuerung der Komponenten Zeitplanung, Kostenentwicklung, Qualitätsmanagement und Personal- und Materialeinsatz.

Der Inhalt 

• Das SIR Modell als Grundlage 
• Die Infektionskurve I(t) wird durch die Eqb-Dichtefunktion ersetzt 
• Testreihenergebnisse als Datensatz der Häufigkeit als Rückschluss auf die Parameterwerte für eine Dichte
• Anwendung der Gauss´schen Methode der kleinsten Quadrate 
• Zukunft der Entwicklung der Häufigkeitsverteilung entlang der Zeitskala 
• Wellenförmiger Verlauf des Verhaltens der Population 
• Zukünftige Entwicklung der Häufigkeitsverteilung der Infektion
• Vorbeugende Betrachtung unter modellhafter Häufigkeitsverteilungen von Vermeidungsmaßnahmen, die mit Bekanntwerden einer Infektion eingeleitet werden könnten
• Probabilistische Ermittlung der Anzahl von vermeidbaren Folgen eines Infektionsprozesses
• Unterstützung einer Planung von Maßnahmen zur vorsorglichen Vermeidung der Ausbreitung

Die Zielgruppen
Verwaltung von Gesundheitsressourcen und -dienstleistungen, Virologie, Studenten, Statistiker