Confronto tra modelli lineari e modelli GLM Poisson per l’analisi e il conteggio della mortalità da COVID-19 in Italia nel periodo 2021-2025

Sebbene i modelli Poisson GLM siano considerati lo standard per il conteggio dei decessi da COVID-19, studi recenti hanno analizzato le tendenze stagionali in Italia (2021–2025) usando una semplice regressione lineare segmentata. Hanno osservato un trend generale decrescente, ma con aumenti ricorrenti in estate e inverno, più marcati in quest’ultima. Pur essendo nota l’inadeguatezza tecnica della regressione lineare per il conteggio preciso dei decessi, si è ipotizzato che, in certi contesti, possa offrire vantaggi nel mettere in evidenza rapidamente le pendenze stagionali. Questo studio confronta la regressione lineare con il modello Poisson GLM applicato ai dati settimanali italiani. I test statistici hanno mostrato che, con rare eccezioni, le condizioni di normalità dei residui, omoscedasticità e assenza di autocorrelazione erano soddisfatte, rendendo la regressione lineare accettabile. Inoltre, il modello Poisson ha confermato una forte concordanza con quello lineare nell’identificazione dei trend di mortalità, come dimostrato dal test di Kolmogorov–Smirnov, che non ha rilevato differenze significative tra le pendenze stimate. Entrambi i modelli hanno mostrato un’elevata accuratezza nel conteggio dei decessi: MAE di 62,76 per il Poisson e 88,60 per il lineare. Su una media di circa 6300 decessi per periodo, ciò corrisponde a un errore percentuale dell’1,15% per il Poisson e dell’1,48% per il modello lineare.