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• NUMERI,  GRAFICI e ARTICOLI DIVULGATIVI
• MODELLI STATISTICI E PREVISIONI

WEB, APP, INTERVISTE e VIDEO

5/4, Francesco Billari digital divide e sulle nuove diseguaglianzua al tempo del Covid. La Stampa.
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4/4, Intervista ad Alessio Farcomeni sulla rivista online, “People for Planet”, sulla distinzione tra picco epidemico e picco dei casi, e sulla misura di affidabilità delle previsioni dei modelli.
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3/4, Intervista al Presidente dell’Istat Giancarlo Blangiardo - «Le imprese perdono 100 miliardi al mese Ora test a campione». «Esami mirati per fasce d’età lavoratori ed aree ci indicheranno come riaprire».
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3/4, Vito Muggeo, Illustra in una intervista a una televisione locale il metodo di previsione proposto su https://sites.google.com/community.unipa.it/covid-19/home-page
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3/4, Giancarlo Blangiardo intervista- «Le imprese perdono 100 miliardi al mese Ora test a campione» = «Persi 100 miliardi al mese test a campione per riaprire» Mattino Redazione
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2/4, Interviste della Presidente SIS e Presidente Istat su cosa si dovrebbe fare in termini operativi per ottenere dati attendibili a supporto del COVID.
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2/4, Giovanni Fattore e Stefano Tasselli,I virus si diffondono attraverso reti sociali. Studiando questi processi possiamo mettere a punto strumenti di contrasto al contagio complementari a quelli sanitari. Per esempio una app che sia una sorta di radar delle infezioni.
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2/4, Intervista, su Radiorai di Giuseppe Arbia nel programma « In viva voce ». Dal minuto 54’52’’
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31/3, Intervista sul Canale TV, La7, di Giuseppe Arbia nel corso del programma « DiMartedì » sulla previsione del picco dei casi dell’epidemia. Dal minuto 30’30’’.
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31/3, sito web degli studenti del corso di Data Science and Economics dell’università di Milano con analisi descrittive e mappe dei dati covid a livello provinciale https://dse.cdl.unimi.it/en/avviso/notice-detail/covid-data-analysis, app associata al sito web
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30/3, Fabio Caironi, Marzio De Corato, Andrea Ierardi, Federico Matteucci, Gregorio Saporito hanno costruito una “shiny App called disCOVIDer19”, con numeri e modelli statistici di previsione.
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30 /3, Cecilia Sala, Francesco Del Prato e Matteo Paradisi. Una serie di video su come leggere i numeri della pandemia.
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NUMERI,  GRAFICI e ARTICOLI DIVULGATIVI

3/4, Raffaele Blasone e Daniele Nosenzo, Un’app messa a punto da ricercatori di Oxford e già in uso a Singapore permette di scoprire se si è entrati in contatto con una persona a cui è stato diagnosticato il Covid-19. Un sondaggio dimostra che agli italiani l’idea non sembra dispiacere.
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2/4, Nicolò Targi. Offre diverse pagine con pulsanti regionali con numeri, grafici, tassi che danno una idea completa sia spaziale e temporale dei numeri dell’epidemia
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2/4, Enrico Rettore, I dati resi disponibili dall’istituto di statistica riguardano solo i comuni in cui l’aumento della mortalità è stato più significativo. Cambiando approccio si ottengono numeri non così distanti da quelli forniti dal ministero della Salute
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2/4 Covid-19 in Italia: una o tante epidemie? di Mauro Maltagliati, pubblicato da Neodemos
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1/4, Istat. Dati di mortalità: Dataset analitico con i decessi giornalieri in ogni singolo comune per sesso e classi di età quinquennali. Dataset sintetico con i decessi per settimana per comune, provincia e regione, distinti per sesso e classi di età aggregate.
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1/4, Francesco Billari e Alberto Bisin, Articolo sull’uso delle analisi statistiche della dinamica dell’epidemia sulla base delle quali prendere decisioni di politica sanitaria o economica. Argomenta a favore dell’uso degli open data.
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30/3, Cerved Industry Forecast. Offre previsioni con scenari diversi dell’impatti del Covid sui settori produttivi e sui territori.
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30/3, Giuseppe Arbia e Vincenzo Nardelli, Articolo divulgativo sulla rivista online Il sussidiario.net. Partendo da un modello SIR valuta l’efficacia delle misure di lockdown nello spostare il picco in avanti ed abbassarne i valori limite. Valuta criticamente le stime di letalità rese pubbliche dall’ISPI.
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30/3, Maria Castiglioni, Gianpiero Dalla Zuanna, Stimando il numero di ingressi giornalieri in terapia intensiva suggeriscono che il picco epidemico è già stato raggiunto in quasi tutte le regioni italiane nel corso della seconda metà di marzo.
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MODELLI STATISTICI E PREVISIONI

2/4, Carlo Favero, Andea Ichino e Aldo Rustichini, In Lombardia il numero di morti è altissimo rispetto ai contagiati ufficiali. Le spiegazioni ipotizzate sono diverse. Una è la carenza di posti in terapia intensiva. Ecco i risultati di una simulazione con il modello di contagio Seir.
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31/3, Paolo Giudici, Alexandra Campmas e Arianna Agosto, Monitoring covid-19 contagion growth in Europe, Previsione dell’evoluzione del Covid19 in Europa basate su un modello econometrico specificato come un modello autoregressivo di Poisson.
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31/3, Michela Baccini, Giulia Cereda, Cecilia Viscardi, Fabrizia Mealli. Partendo dall’analisi dei dati dei decessi in Toscana con modelli compartimentali per fornire ai decisori informazioni utili alla maggior comprensione delle dinamiche del fenomeno e pianificazione degli interventi futuri.
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30/3, Gianluigi Bovini e altri. Gli autori avanzano proposte di costruire un sistema informativo incentrato su indagini campionaria panel per l’epidemia COVID 
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30/3, Fondazione Einaudi offre un forum con i lavori dei docenti della Fondazione. I lavori sviluppano modelli di tipo economico e econometrico (ECON) e  modelli statistici- epidemiologici (EPI-STAT): Luigi Guiso e Daniele Terlizzese (ECON); Francesco Lippi, Fernando Alvarez, David Argente (EPI-STAT); Facundo Piguillem e Liyan Shi (EPI-STAT);  Brunnermeier, Jean-Pierre Landau, Marco Pagano e Ricardo Reis (EPI-STAT), Franco Peracchi (EPI-STAT)
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30/3, Leonardo Egidi, Nicola Torelli. Regressione bayesiana gerarchica di Poisson per modellare e prevedere il numero del totale degli ospedalizzati e delle terapie intensive per regione,  giorno per giorno, tenendo conto delle misure di lockdown e delle diverse esposizioni temporali. Report in formato html e tabelle predittive in Excel.
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30/3, Federico Brogi, Barbara Guardabascio e Giulio Barcaroli propongono un modello per la stima del totale dei contagiati attivi e una stima dei tamponi da effettuare nella popolazione per pervenire ad una riduzione del contagio.
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