数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス

東大数学科卒の元官僚はこう分析してるが、お前らはどうなると思う？

http://www.zakzak.co.jp/soc/news/200220/dom2002200003-n2.html

中国国外感染者の中国国内との比率をみると、
１月２０日の数字公表以降は、０・８〜２・６％で比較的安定している。
これは、新型肺炎の感染者のほとんどは中国国内、それも湖北省に集中しているからだ。
ちなみに中国国外での感染者数は、中国国内の１・１％だ（２月１６日現在）。
本コラムで紹介したが、現時点では、最終的な中国国内の感染者数は２０万人超と筆者は推計している。
となると、中国国外の感染者は数千人程度になるだろう。
中国国外のうち日本の比率は１割弱なので、日本の感染者数は数百人程度であろう。
その場合、死者も数人から１０人程度になるだろう。

こうした推計をすると、今の感染者は氷山の一角だと思われるが、今後の増加ペースはどうなるだろうか。
新型コロナウイルスの検査は簡単に行えるので、今後、日本での感染者数は増えていくだろう。
ある時点ではそれがネズミ算的に増えるかのように思える局面もあるだろうが、
筆者の推計が正しければ、現時点ではせいぜい数百人が一つのメドだ。

>>787
その数が分かっているなら、Rtの分子から流入分は除くべき。
西浦先生の計算では、輸入分の患者はそう取り扱っていたと思う。

>>791
レスありがとうございます。
SEIRに人口増加の項を加えたモデルはみたことがあるけど
IBMって今はレノボではと思ったら別のIBMだったｗ
こういうのがみつかりました。
https://bradduthie.github.io/blog/individual-based-models-in-r/
理解できるかわからないけど読んでみます。

RにIBMのパッケージがあった。
https://cran.r-project.org/web/packages/ibm/index.html

>>785
だから、実践なんか二の次で真理を求めるのが理学。

K値による予測を使うべきでない理由
http://katukawa.com/?p=6228

>>795
真理って言っても確率的に大雑把にしか言えないと思う
個々の人から排出される飛沫にウイルスがどの程度含まれて
それかが別の人の体内にどの程度入って
その体内でウイルスがどう動いて免疫がどう働いて
結果的に症状や他の人に感染させるかとか
具体的な事は複雑で判らないと思う

真理にはたどり着けない

まぁ何をどう言い繕ってみても再生産数を1未満、最低でも1以下にしない限り社会は崩壊する。
再生産数が1より大きい状態では何をどうやっても社会を維持することはできない。

>>796
>K値というものが物理学者によって
提唱されて、大阪などでは利用されて
いるようです

阪大核物理 Nが提唱し大阪府がK値を
利用していると明記してください。　
京大RIMSのMグループはIUTが数学
のabc予想から天気予報の改善まで
有効と主張しています。
関西の数理科学はアホくさく悲惨です
がコロナ対策は命を守る問題です。

数学と物理は感染症分野は素人だから
生物数理モデルから個人的に学ぶべき
であくまで素人の範囲でしょう。

生物数理モデルは故山口昌哉京大教授
がカオスを含め解析し弟子も活躍し
今では世界的に正統派です。
西浦北大教授の感染症対策の仕事や話も
山口先生の仕事の発展があると思って
います。

All analyses were performed using R version 3.6.3 (R Foundation).
なんて書いてあるんで読んでみたけど
割り算に使っただけみたいだ。

https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2768351
対照群もなんにもない。小学生に夏休みの自由研究みたいだ。

>>800
平均値と標準偏差の計算に使っただけだろうな。

K値は基本役に立たない
一番役に立つのは実効再生産数

実効再生産数をモニタリング指標、および数値目標にして管理するのが最適

K値予測が当たるのは、一時的に実効再生産数が1を超えて、また1以下に戻る、みたいな場合
もちろん、実効再生産数が1を超えたら行政がすぐい対応して1以下に減らす対策をとることが前提

行政が1か月以上実効再生産数を減らす対策をとらない東京には当てはまらない

>>797
単純な原理から、いかに自然現象をより高い精度で近似できるかって
ことが、自然現象を理解するってことでしょ。科学における「真理」
という言葉は、そういうただし書きつきだと理解しないと。
そこらへんは数学とは事情が異なる。

自然科学において、絶対的な真理など空疎な言葉。そんなものは、
宗教屋が唱えるおまじないでしかない。

>>804
同じようにある条件下で成り立つ法則を数式などで数量も含めて表現したものと思う
ニュートン力学は量子領域や宇宙領域では成り立たないだろうし
量子領域の物理で人間サイズを扱おうとするとシュレーディンガーの猫みたいになると思う

ウイルスと人間の免疫の活動の結果として健康に大きな影響なければ普通の風邪などと同様に無視していいからミクロな視点も無視はできない
ウイルスが体内でどのように増殖するのかも知るのも真理を知ることにはなると思う

マクロはミクロの積み重ねだから
個人の行動変容が感染拡大に影響するのも確かなこと

同じウイルスと人間の活動をどんな観点で記述するかの違いの様に思う
同じ現象だから互いに整合するはずだと思う

K値予測
http://katukawa.com/wp-content/uploads/fig6-1024x574.png

PCR検査、アメリカでは200人だかの検体をまとめて検査してるそうだ。
つまり検査結果が陰性なら全員がセーフ、陽性なら誰か陽性の人が1人以上いるぞ！ってこと
複数の検査を
検査1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
検査a,b,c,d,e,f,g,h,i,j
のように受けることでシロの人の洗い出しが素早くできたりはしないでしょうか
またはその逆にクロのひとの洗い出し

>>807
サンプルを混ぜる手法はバランスパズル・偽コイン問題やiPS細胞の実験手法で有名よね
http://www.jscf.org/jscf/katudou/Walk_Again_2008/08_10_5-1.pdf

>>807
>>633の式を当てはめると、アメリカは陽性率の事前確率を25/100万ぐらいに見積もってるのだな。

>>805
マクロなシステムの振る舞いをミクロな構造から説き起こそうとする
演繹的な方法論には限界があるが、それでもそれしかないからね。
モデル化ってのまさにそういうことでしょ。

マクロなシステムの予測に役立つk値のようなパラメータを経験的に
見出すような、帰納的なやり方もありなのは確かにそうなんだろう。
だけど、熱力学が統計力学で置き換えられたように、そこでとどまっ
ていては現象を理解した気にはなれんのよね。

やはり普遍的な基本法則から（たとえ数値シミュレーションの結果
であっても）演繹的に導かれるような説明ができないと理解した気
になれない。

>>807
へー、実際にやってるんだ。

>>803
訂正
ばつ.大阪015>東京0.1> 宮城0.01
まる.大阪0.17>東京0.1>宮城0.03

>>813
つづき

移流項があるSIRモデル。
・移流項は個人が一様性等方の運動を
　して個人間の感染,相互作用が仮定
される、
　ブラウン運動も一様等方の運動。
　移流項d∇^2(S、 I、R)より
　∂S/∂ t=-βSI＋d(∇^2)S
　 ∂ I/∂t=βSI-γY＋d(∇^2 )I
　∂R/∂t=γY ＋d(∇^2)R
まず移流項なし閉鎖地域のSIR方程式を
解くこと。
解き方は力学系.近似解.数値計算などが
あり力学系ベクトル場から閾値の存在が
すぐわかる。
Murray数理生物学は感染症の章に
ペスト狂犬病などがあり
空間.時空間の発展モデルがある。
更にロジスティック曲線もある。
念のためゴンペルツ曲線は全くない。

>>807
検体をまとめて調査する手法は、検査能力が足りないときに検査数拡大したいときによく使われる手法

中国では、武漢の集団PCR検査で使ってた
韓国も、3月ころの検査数足りないときにやってた

しかし200人ってのはちょっと信憑性かけるのでは？
アメリカの陽性率だと、200人もまぜたらほぼ全部陽性になって検査にならない

日本は学校なんかの全生徒検査とかがあれば、
検体混ぜるのを使えばいいとおもうよ

感染者と同じクラスの児童や担任、クラス外で親密な人→検体まとめずに個別検査、
それ以外→検体混ぜて検査
みたいな感じで

ただし、紙とFAXで検査してる日本じゃ、検体ミックスなんてやったら保健所がパンクしたりミスがたくさん出そう
ちゃんとコンピュータ化してれば、検体ミックスが有効に使える

水中でも感染力を失わないならやばそう。

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.17.20133504v1

K値モデル完全失敗、西浦予想に近い形になる

K値モデルは、感染者が増えたらあわてて政府・行政が対策するなら、K値モデルに近くなる
現実は、感染者増えても自治体も政府も無対策どころかさらに感染者ふやす対策をとる

>>815 >>816
毒ワイン問題の帰結から類推すると、陽性と出るか陰性と出るか1/2の確率になるくらいの
人数分を混ぜて検査するのが、最適な方法ではないだろうか。

>>819
>>419

誰かk値理論の論文読んで解説してくれん？
なんかアホらしくて探す気にも読む気にもならん。

1) 感染者数の推移についてどんなモデル曲線を採用してるのか、どんなパラメータを持ってるのか
2) そのパラメータをどんなモニタリング指標を使ってどう統計処理して推定するのか？

もちろん2)はk値とかいうのを使うんやろうけど

ツイッターかnoteかで解読してるヤツおらんかった？

なんかどうせデタラメやろうから調べる気にすらならん。
検索して読む時間全部無駄になる予感しかせん

実際に大阪とかはK値モデル採用して意思決定してるんだから、その予測が出来るから無駄ではないと思うけど。

つまりは大阪がどんなデタラメ理論に基づいて動いてるかわかる事に意味があると？
イヤ、ちょっとご勘弁w

>>825
発言権を得て大阪以外も追随する可能性があるし、トンデモ理論の成り立ちとかわかるから面白いと思うけどね。（大阪専門家委員にはウイルス学の宮坂いるんだけどこの人もちょっとアホだからK値に感心している。あと山中伸弥教授もいたようだから、K値と接触して宣伝する可能性があって危険。）

>>802
>行政が1か月以上実効再生産数を
減らす対策をとらない東京には
当てはまらない

デマですね。
あなたはなぞのK値でも信奉してください

東京都は戦略的にPCR検査を増やし
隔離感染者を増大していますね。
これは基本的なSIRモデルで有効な
対策で実効再生産数を小さくします

>>821
>>796にK値のポイントが整理されて
いますね。
「論文」も検索できるし

>>828
なんかアホらしすぎて読む気にならんのよねぇ。
ただ例え便所の落書きとはいえ、k値理論に口出しするなら、やっぱ読まんといかんかなぁと言う気もするし。
なんでこんな怪しさ満載の理論採用されてるんかねぇ？
そもそも実績としてもことごとく予測値外してるのに

>>821
>796にでてくるゴンペルツ曲線
https://en.wikipedia.org/wiki/Gompertz_function
ここに利用法として
Examining disease spread
と書いてあるな。

>>830
thx
未知パラメータ３つか。
コレをK値で推定すると。
しかしコレ増加しっぱなし、減少しっぱなしやん。
それでみんなどこから起点日に取るかの恣意性があるって言ってんのか。
それとも起点日もパラメータにしてちゃんと推計値出すのかな？
読んだ？と思われる人のレスだと無さそうだなww

>>827
東京はクラスター対策がいい加減すぎて、PCR検査で実効再生産数を十分低くすることは難しい
中国並みに厳格なクラスター対策しない限り、東京のようなザルクラスター対策では
大して実効再生産数下げられない

ちなみに北京は、6月中旬からはじまった感染クラスターで、
普段の感染対策と、大量のPCR検査を組み合わせて抑え込みに成功した
高リスクグループから順に毎日数十万件とかいう検査をおこなった結果抑え込めたわけで、
いまは低リスクグループの大量検査を実施中で、すでに検査数が1000万件を超えてる

>>831
ゴンペルツ曲線って新規発生数じゃなくて累積患者数を表しているんじゃないかな？

ゴンペルツ分布というのがあるらしいが
新規発生数=pdf 累積患者数=cdfとすると
パラメータによってpdfは単調にも一峰性にもなるみたい。
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Gompertz_distribution

>>832
中国は共産党独裁国家だし
大阪は検査もろくにしなかった。
法令システムでは
措置法は規制がなくザルで厚労省は
食中毒並みのPCR検査義務と休業命令
も通達しない。
国、政府、国会の法改正責任が重大なのにGO TO キャンペーンへ、
まあコロナはただの風邪路線なのだろう

>>829
論文を読むとインチキ手口がわかるよw

>>834
そうかもね。よんだ？
>>836
自信が確信になってもなぁw

>>830
しかしなぁ
sir方程式の解はピーク時点は左右対称になんかならんからな。
もちろん現実世界では再生産数は社会の対策で変動してるからsirの解通りには変動しないけど。
なのでどこでピークアウトするかは理論的に予測できるハズはほとんどないんだけどな。

>>837
K値論文の仮定が根拠不明だ。

SIRは数値計算を行なっている。
実際の測定値は検査などによる隔離感染者数だな
感染者数Iは推定で対策よりγが
変わればSIR予測も変わる。

>>839
まぁまだ論文読んでないけど(そして読む気も消え失せたけどw)大体インチキなのは確定したな。
モデルの曲線に何とるにせよ、そのモデルの曲線はなんかの意味もって選定しないと話にならん。
sirのモデルではsir方程式
d/dt I = β SI - γ I (感染者の増加分は感受性宿主数と感染者数に比例し、減少分(死亡、回復する数)は感染者数に比例する
をとる。
「そやろな」と納得いく式だし、実績もある。
この方程式に従えば感受性宿主数がγ/βに到達するまでピークアウトしない。
にもかかわらず実際の第一波でははるかに早い段階でピークアウトしてる。
それは感染率βが定数ではないからだ。
行動制限などによって接触率が下がれば感染率βも下がる。
第一波が早期にピークアウトしたのは緊急事態宣言下で市民が接触率を下げた効果。
つまりどこでピークアウトするかは市民の生活様式によるものでとても現在の新規感染者数から予測できるようなものじゃない。
もうそれを現在の新規感染者すうから計算できるK値なるもので予測できると言ってる時点でインチキ確定と言っていいやろ。
もう全く読む気が失せたww

あ、達するまでというか減るまでね。

K値論文

Indicator K to analyze the transition of
COVID-19 spread In this study,

we introduce a new indicator called the
K value defined by K(d) = 1−N(d − 7)/N(d), where d is the number
of days from the reference date,
and N (d) and N (d − 7) are the
total number of infected people
on days d and (d − 7), respectively.
Since N (d) is greater than N (d − 7)
during the period from the initiation
of spread to convergence,
K takes a value between 0 and 1.
( infected people 感染者)


k = 1 + 2.88K′ (Fig. S1).
この公式を図へあてはめたのか、
図から帰納的に公式を導いたのか、
特に2.88の由来はなんだろう？？

K値について調べてみました

https://tatsuharug.com/kvalue

>>842
Indicator K の K はなんの K ?

KはあまカッパのKからともいわれている
が、よくしらない。
阪大か大阪府へきいてみたら

>>842

R0 = 2.5であとは適当にパラメータ設定したSEIRモデルにK値を重ねてグラフにしてみた。

https://i.imgur.com/5AsiQxW.png

どうやって予想に使うんだろう？

>>846
変数名が別のデータと被っていたので
rm(list=ls())でメモリクリアしてから
作図し直した。

https://i.imgur.com/KpwhZ0G.png

>>847
K値の基準となる日を１週間ずつずらしてK値の変動をグラフにしたみた。

https://i.imgur.com/fkN9JLg.png

K値モデルが正しく、なにもしなくて収束するなら、
アメリカやブラジルはとっくに収束してるわ

K値モデルがダメな点は、ただの一学者の主張じゃなくて、
大阪府知事が信じて取り入れてしまった点だな

やっぱ実効再生産数がいちばん大事

なぜいまだに政府も東京都も大阪府も、
実効再生産数をモニタリング指標および政策目標につかわないのかまったく不明

東京と大阪以外は実効再生産数0.7、東京と大阪は実効再生産数0.8
これくらいを政策目標にすればいいのに

一時的に実効再生産数が0.5以下になるまで規制して感染者を大きく減らし、
その後は実効再生産数0.8目標でいいとおもう

>実効再生産数

山中京大教授は実効再生産数のエクセル用公式を見つけて数値いれて威張って
いますが、
実効再生産数は感染症数理モデルに基づきますのでマネすることはおやめください

疫学者が頑張って計算する正確な実効再生産数じゃなくても、
日々の確認陽性者数をエクセルに入れて処理する簡単な実効再生産数でも十分役に立つんだよ

ネットで公表されてる簡易モデルは、実際の確認感染者数の増減とだいたい一致してる

日本の都道府県別実効再生産数
ttps://rt-live-japan.com/
ttps://covid.gutas.net/

アメリカの州ごとの実効再生産数
ttps://rt.live/

世界の実効再生産数
ttps://covid.gutas.net/world

疫学者ががんばって計算する実効再生産数じゃなくても、
このレベルの簡易モデルで、十分通用するのが今回の新型コロナだよ

日本の場合、感染者がかなり少ない都道府県はまともに算出されないが、
それ以外はだいたい妥当な値になってる

ドイツやイタリアは実効再生産数ベースに対策を考えてるのでは？
実効再生産数が上がらないように対策してる感じがする

日本は、日本全国および東京都の実効再生産数が継続的に1を超えてるのに、
感染対策をやらずに自粛解除だけ進めていったのがこの事態を引き起こした

本来、自粛解除しても実効再生産数が１を超えないように感染対策をした上で
自粛解除をする必要があった

そう、なのに日本だとわけのわからんモニタリング指標に従って対策立ててる
アホじゃないかと

感染者数　成長曲線の3パターン

・指数関数型
マルサス人口論　原子核崩壊　
　官邸　アベノミクスカンフル剤
　コロナ対策より
　株価が指数関数型の上昇希望

・ロジスティック曲線
　dX/dt=N(1-X/N)X
SIモデル=SIRモデルの第1式.第2式
(隔離率γ=0)の感染者増加曲線。
PCR検査より感染者の隔離対策は
過去に実証された有効対策であり
　SIRモデルに基づく

・ゴンペルツ曲線
　高齢者の人口減少
　腫瘍ガン細胞の体積増加
　大阪府地方で流行っているK値
　=感染者数の新興占いの式。
　神奈川も流行り始めた模様

東京都のコロナ対策はSIRモデルが
重要な役割をしている。

SIRって言ってもRは当分の間ほぼ0のままだから、事実上SIモデルだよな。

積極的にPCR検査しない道県は
SIモデル。
府はガン細胞増殖のK値モデル

γは回復率やろ
平均回復日数の逆数

γは隔離率とも回復率ともいう。
抗体ができる、死亡、隔離より感染しない者を表わす係数

・SIRモデル
閉鎖区域の総人口Nが一定。
S＋ I＋R= N 一定。
感染可能者S→潜期→ウィルス排出
→発病I→一部回復(抗体).隔離.死亡
などR、
ウィルス排出→発病の期間0とする。
第1式　dX/dt=-βXY
第2式dY/dt=βXY-γY
第3式d Z/dt=γY.
・発展SIRSモデル
　一部R→Sがある場合

大阪モデル完全崩壊だな
K値唱える人がいるのはいいが、それを政治が採用するとかやばすぎる

実効再生産数を見るのが最適
ただし、実効再生産数はクラスター対策が不可能になったら突然急騰するので、
クラスター対策できる上限には注意が必要

実効再生産数は数理モデルによる。
数学として
SIモデルからロジスティック方程式
となり感染率βを小さくする対策
新しい日常不要不急不急の外出禁止
が必要だ。
更にオイラー差分を使い離散ロジスティック方程式が得られる。
シャルコフスキーの定理、リ.ヨーク
の定理のカオスの意味で
β Nよりカオスになる場合があるが、
感染症数理モデルとしては感染症
の基礎知識が必要だろう。

K値って、大阪だけじゃなく神奈川も使ってるのか
知事がアホだとこういったオカルトに走り出す

世間は無駄に大騒ぎだが以下の事実がある
感染者増と全く比例してない
おまえら全く割出せなかっただろ？
つまり今後の予測もギブアップだよな

死者数
7月*1日　*1人
7月*2日　*1人
7月*3日　*1人
7月*4日　*0人
7月*5日　*0人
7月*6日　*1人
7月*7日　*2人
7月*8日　*1人
7月*9日　*1人
7月10日　*0人
7月11日　*0人
7月12日　*0人
7月13日　*0人
7月14日　*2人
7月15日　*1人
7月16日　*0人
7月17日　*0人
7月18日　*0人
7月19日　*0人
7月20日　*3人
7月21日　*1人
7月22日　*1人

おいおまえら
また新しいの出てきたぞ
K値　改め　Rw値
wwwww

医療提供体勢が整っているから死者数が少なくなるんじゃね？

死亡者は重症感染者数による。
第1波の重症者は回復か死亡より
激減したが、今後第2波が
GO TOキャンペーンで拡大し
若年軽症から感染した重症者
(特に高齢者)が増加するだろう。

東洋経済の実効再生産数公式
西浦教授監修とのこと

7月23日
全国　1.4
・東京1.20神奈川1.19埼玉1.19千葉1.1
・大阪2.46兵庫2.23京都1.5
・愛知9.51 岐阜3.88
・北海道1.29 福岡
K値予想の大阪
新規感染者149人
陽性率13パーセント。

大阪と官邸はコロナはただの風邪路線「GO TOキャンペーン」
全国へコロナウィルスばらまき

薬やその使い方も少しわかってきただろうし
血栓に注意が必要ということもわかってきただろう
サイトカインストームにステロイドを使うとか
回復した人の血漿を治療に使うとか
対処法が変われば結果も変わるだろう

>>869
追加
福岡3.63

>>870
確かに。
対症療法とはいえ、それなりに対策が立てられるようになってんのかもね。

アメリカもUKも新規死者数の減少幅のほうが、感染者の減少幅より大きい
（致死率が半分くらいに下がってる？）

発展形も含め基本のSIRモデルが
コロナ対策の基盤で
・第3式から隔離者増は医療システム内。
医療崩壊がおきるとコロナに限らず、
死亡者増加を招く。
野党は日本でも独並みのPCR検査7万件をと喚いているが、現実の医療システム
無視で机上の妄想。
与論島などベッド数が少ないし
医療崩壊危機がすぐおきる。
また個人の任意PCR検査は高額だから
政府か共産党、
まあ国会議員が寄付すれば良い

・移流項つきSIRモデルは感染経路
対策。
・GOTOキャンペーン推進の、官邸や
大阪関西愛知などは東京問題
東京由来などと非科学的な発言を
している。
東京発新幹線は名古屋関西方面の
感染爆発地域も東北長野新幹線方面では
落ち着いていて実効再生産数もこれを
示している。
第1波後厚労省の集団抗体検査は
宮城0.03<東京0.1<大阪0.17パーセント。
大阪関西愛知などPCR検査も過少で
第1波が地域で燻っていても見逃して
いただけだ
・海外からの感染者入国管理は
政府の責任だが成田空港も毎日感染者
が発見されている。
水際対策は行動アプリ義務もなく
ズブズブの上更に緩めようとしている。
西浦教授の試算で毎日10人の感染者が
入国すれば3ヶ月で感染爆発だ。
・野党国会議員は緊急事態宣言中に
新宿歌舞伎町で歓楽するバカ丸出し
だが、横田基地の兵隊さんも歓楽し
ている？
まず防衛省は米軍が軍人従業員の感染
を管理しているか情報を開示すべきだ。
野党は沖縄の米軍基地だけに興味が
あるらしい、、

国際空港は関空も中部国際空港も
あるだろ

君ら肝心なことを認識してないけど、感染自体を敵視するのは間違いだからね
コロナウイルスは4種類あり、今回が5種類目
コロナウイルスは風邪ウイルスであり、新型コロナウイルスもまた風邪ウイルス
風邪にはワクチンも治療薬も無い
だが新型コロナウイルスにはすでに治療薬があるしワクチンも出てくる予定
既存のコロナウイルス同様、共存していく時代に入った
感染自体で大騒ぎするのは間違いだ
重症化に陥らないよう対処するためのノウハウを周知していくほうが大事

>>876
アホか
防疫に治療法もへったくれもあるか
むしろ防疫学ではrecover(回復)するか死亡(removed)するかなんか区別せずどっちもR、まぁ再感染しない場合だけど
実際治療法がいくらできても現状の倍化時間が10日前後≒再生産数2ちょっとの状態なら１ヶ月もしたら医療崩壊するわ

現状で比較すると感染者数でドイツレベル、死者数だとまだ
ドイツの数分の一なんだよね。

経済活動を戻しても現状レベルで推移できればいいんだけど、
ちょっと怪しいよねぇ。マスク着用の義務化とかで、新しい
日常のガイドラインを守るような強制力を行使しないと無理
かもしれん。飛沫を人に向けてばら撒かなきゃいいだけなん
だけどねぇ。

>>878
累積じゃなくて、新規の数での比較ね。
オーストラリアの新規感染者の推移も日本と似てるけど、
向こうは死者数がかなり増えてる。

>>878
どんな対策が有効か数学畑にはわからんし、数学板にはそんな話でイキって意見言う奴おらんやろ
ホンマに全員が公衆衛生上正しい行動したら再生産数が1切るかどうかなんか数学でわかるハズがない
数学でわかるのは現状の再生産数が変わらなければ１ヶ月後どんな事態になるのかとか

>>880
同じ話が4月の段階でもあったわけだけど、そのときと何か違うか？
実効再生産数が現状のままなら、ってのは、単に現状の指数関数的推移を
外挿するとどうなるかっていう超単純な議論と大して変わらんのでは？

公衆衛生対策が数理モデルにどう反映するかを考えなきゃ面白くもなん
ともない。

大阪府のK値は全く感染症の根拠に欠ける
感染症の予測に使うことがトンデモ
だろう

>>881
4月でも5月でもコレから先もずっと数学でできるのは感染者数がどのように推移するのか予測することしかできん
現在の再生産数がどれくらいなのかをモニタリング指標(新規感染者数)を用いて推定値を出し、予測値を出す、コレが全て。

>>883
で、４月の感染ピークの予測は当たったんだっけ？
西浦先生の予測値はどうだったっけ？

>>883
指標値をこの値にしたらこうなるという予測も立てられる
それを実現するのは個人や組織の行動による
あと行政が行動を上手く誘導できるかどうか
税制とか給付金とか罰則とか会見などでの演説とか

>>884
当たったるよ
ほぼ再生産数は2.5前後で間違いないよ

>>885
そう、それが西浦先生がやった感染率を8割削減したらどのくらい影響が出るのか、7割ならどうかという予測
その数値を見ながら政治がどう判断するかは数学の預かり知るところではない

>>886
え、2.5だった？

>>887
色々それらしい解(新規感染者数の増減と抗体検査の結果に付合する値)は見つけたけど2.5はないと到底抗体検査と符合しない
多分もっと大きい

　基本のSIRモデルで第1式から
　SIモデルはd I/dt=βSIでβが集団S
　と集団Iの接触相互作用の大きさを
　表す。
・高校化学で平衡状態の化学反応
　A＋B→Cから反応速度は
d[C]/dt=a[A][B]となる。
接触率β⇔ 反応速度定数a
　[⚫]は濃度を表す。
　実際に感染症数理モデルには
　質量作用の羅患率の用語がある。
・更に簡単な化学反応の分子衝突
　モデルは一様等方な分子運動の
　弾性衝突(均等な衝突) だ。
　高校物理で気体分子運動論があり
　PV=zRTの式があるが、
　浸透圧でもなりたつ。
・SIRからの感染症の対策。
　数理モデルの感染⇔化学反応の
　対応から考えると、三密を避ける
　(濃度を小さくする)マスクをする
　(反応断面積σを小さくする)
・高校数学化学物理のポイントを
　身につけている人たちには、
　接触8割削減が感染を防ぎ結果実効
　再生産数を下げると納得するだろう
　まあロックダウンとは、インフル
　エンザ対策でも学級封鎖をします

大阪府のK値のように思いつきの
　ゴンペルツ曲線からガラクタ
　のシステムへ数値を入れても結論は
　ガラクタ対策にすぎない。
　アインシュタインの1905年ブラウン
　運動.原子の実在も読んだこともない
だろうがPV=zRTからはじまる。
　K値は感染症の熱素？
　これではマッハに失礼すぎるなw
　

>>886
1.5くらいじゃねーの？2.5もあるか？

西浦予測の影響はなかったってのが結論じゃなかったっけ？
それ以前に収束が始まってたんじゃなかったっけ？

>>891
無理
東京の場合
仮に3月上旬くらいから拡大が始まって緊急事態宣言から再生産数を1未満に落として5月末で一旦収束、そして総罹患者数が14000になる
コレラの条件を満たす解は3月中の拡大期の再生産数が2.5未満なんかでは到底届かない