Pandemic Data Quality Modelling: A Bayesian Approach = Modellazione della qualit`a dei dati pandemici: un approccio bayesiano

When dealing with pandemics like COVID-19, it is crucial for policymakers to constantly monitor the emergency. Correct data reporting is a hard task during pandemics, and errors affect the overall mortality, resulting in excess deaths in official statistics. In this work, we provide tools for evaluating the quality of pandemic mortality data. We accomplish this through a spatio-temporal Bayesian approach accounting for the bias implicitly contained in the data.

Quando si affrontano pandemie come il COVID-19, è fondamentale che si monitori costantemente lo stato della pandemia. Tuttavia, una corretta raccolta dei dati è un compito difficile in questi casi e gli errori influiscono sulla valutazione della mortalità complessiva, traducendosi in un eccesso di mortalità nelle statistiche ufficiali. In questo lavoro, si forniscono strumenti per valutare la qualità dei dati sulla mortalità pandemica attraverso un approccio spazio-temporale bayesiano