A Gaussian model for the time development of the Sars-Cov-2 corona pandemic disease. Predictions for Germany made on March 30, 2020

Reinhard Schlickeiser; Frank Schlickeiser

We end with a sentence of caution: although the central limit theorem provides us with a very good justification of the adopted Gaussian time distribution function it is not guaranteed that the actual virus time evolution follows this behavior. We will only know for sure after the first pandemic wave is over. So it is possible that our estimates and we are wrong. We take this risk because we are convinced that many persons will welcome our optimistic estimate that the first wave is over by end of May 2020. There is light at the end of a long tunnel. Our estimate might also help decision makers when to lift the current societal and economical lockdown. Die erste Welle wird gegen Ende Mai 2020 in Deutschland enden mit einem tausendstel kleineren Neuinfektionsraten. Diese Vorhersagen basieren auf der Annahme einer Gauss-förmigen Zeitverteilung der Infizierungsrate, die gut durch den zentralen Grenzwertsatz der Statistik begründet ist. Die Breite und die Zeit des Maximums der Gauss-Verteilung und damit deren Gesamtdauer werden durch einen statistischen χ 2 -Fit an die in Deutschland beobachteten Verdopplungszeiten vor dem 28.März 2020 bestimmt. Die Behandlung aller schwer erkrankten Patienten mit Beatmungsgeräten ist gewährleistet, wenn es durch die andauernden Quarantäne-und soziale Distanzierungs-Massnahmen gelingt, die Anzahl der infizierten Personen in der Bevölkerung durch die erste Welle unter 30 Prozent zu halten.