数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス ☆2

前スレ
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/

>>152
いやらしい記事だな。
アンチ維新がみえみえで、知事の足を引っ張る気まんまんｗ

変に知事を持ち上げている記事のほうがいやらしい記事に見えるよ。
支持する先によるってことでしょ。

そうだな
俺もそう思う

>>154
だから、それがミエミエなのがダメだってことだよ。
偏向報道が多すぎ。バカかと思うわ。バカだけどｗ

是々非々で批判なり称賛なりすればいいのに、ウガイ
薬を紹介したことにそこまでケチつけなくてもいいだろ。
ただの風邪でもやることなんだから、covidでも効きめ
がある可能性がないとはいえない。

K値は失敗も含めて数周遅れのトップ
ランナーだな。
行列や漸化式(差分)と万有引力の法則は
高校で学んだはずだが

400円で250円買ったらお釣りはいくらのスレニュー速に立ってるけど
記事って記者が理解できる、理解したことが書かれるんだな

400円札で払えばお釣りは150円だな。

超過死亡8月計算分の報告。Rのコードも載ってて、結構楽しめそう。
https://www.niid.go.jp/niid/ja/from-idsc/493-guidelines/9835-excess-mortality-20aug.html

解説は7月分が詳しい。
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000654502.pdf

公式のコロナ死者数をさっぴいたら、結局は誤差の範囲なんだろ？

1245
学コン・宿題ボイコット実行委員会@gakkon_boycott 9月1日
#拡散希望
#みんなで学コン・宿題をボイコットしよう
雑誌「大学への数学」の誌上で毎月開催されている学力コンテスト(学コン)と宿題は、添削が雑で採点ミスが多く、訂正をお願いしても応じてもらえない悪質なコンテストです。(私も7月号の宿題でその被害に遭いました。)このようなコンテストに参加するのは時間と努力の無駄であり、参加する価値はありません。そこで私は、これ以上の被害者を出さないようにするため、また、出版社に反省と改善を促すために、学コン・宿題のボイコットを呼び掛けることにしました。少しでも多くの方がこの活動にご賛同頂き、このツイートを拡散して頂ければ幸いです。
https://twitter.com/gakkon_boycott/status/1300459618326388737
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)

>>160
有用な情報ありがとうございます。
Rのコードには自分の使ったこともないlibraryが記載されていてハードルが高そう。

数セミ9月号
小林西浦
「新型コロナウィルスにおいては夜の街クラスターとその他で二次感染
の頻度が異なることが分かっており
どのクラスターをどのように行動制限
すればどこまで総感染者数を減らす
ことができるかが計算できる」
ワクチン対策も平均でなく夜の街
クラスター集団など陽性率感染率の
データが必要だ

高校入試にも類題が出題されたが、

ある地域で中学生と高校生について
インターネットの利用を調査した。
調査人数は中学生100人と高校生150人である。
インターネットを利用している
人数は中学生30人 高校生40人
であった。
中学生と高校生ではどちらが
インターネットを利用しているか？

マスコミ.ワイドショー.評論家.
ある有名大学教員の解答例　
40人は30人より多い。
よって高校生

米Ｊ＆Ｊ、コロナワクチン治験中断　参加者が原因不明の病気
>>
同社は９月、新型コロナワクチンの治験の最終段階に当たる第３相試験に着手したと発表。最大６万人を対象に安全性や有効性を確認するとしていた。
<<
https://www.jiji.com/jc/article?k=2020101300367&;g=int

一方、

>>
ロシアのワクチンは旧ソ連の人工衛星にちなみ「スプートニクＶ」と名付けられた。
ランセットに掲載された論文によると、７６人を対象に第１相および第２相の治験を行ったところ、全員が新型コロナウイルスに対する抗体を獲得したという。
...
<<
https://www.cnn.co.jp/world/35159183.html
76人に中ワクチン投与による致死的副作用は０らしい。


J&Jの治験が再開されて6万例でこの奇病1例だけと仮定して発生割合を1/60000とする。
ロシアのワクチンではこの奇病の報告はないから発生割合は0/76

ここで問題　：

　奇病発生率1/60000と0/76では、どちらが奇病発生が少ないといえるか？
　定量的に結論を示せ。

>>165
χ二乗検定では有意差でないな。

> prop.test(c(30,40),c(100,150))

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: c(30, 40) out of c(100, 150)
X-squared = 0.18601, df = 1, p-value = 0.6663
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.08934679 0.15601345
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.3000000 0.2666667

>>165
有意差はでないが、リスク比（ネットジャンキーになるリスクｗ）やリスク差をグラフにすると
リスク１が中学生。７割り程度の信憑性で中学生の方が利用が多いと言える。

https://i.imgur.com/mgvWyd8.jpg

イーロン・マスクが検査受けて2回陰性、2回陽性だったそうだ。ベイズ的に言って陽性の確率は・・・

https://srad.jp/story/20/11/17/1829236/

偽陰性が出る確率のほうがはるかに高いはずだから
たぶん陽性だろうな。

ＳＩＲみたいな微分方程式モデルは何の役にも立たない
感染状況がひろがれば政府も個人のレベルでも対策を強化するから

あてはまらないのが自明なモデルで机上の空論を振りかざすのは愚か

今日の新コロナ感染者数が2586と記録更新とのこと。コロナは只の風邪かを死者数から計算してみた。

https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data-all/
によると、
日本のコロナ死亡者数/感染者数=1976/130941=0.01509077で約1.5%
全世界だと1372182/57564083=0.02383747で約2.4%
数が多いのでこれくらいの差でもカイ二乗検定で有意差がでる。
X-squared = 414.56, df = 1, p-value < 2.2e-16

日本での死亡率が1976/130941として、本日の感染者2586の39人が死亡する計算になる
95%信頼区間を求めてみた,、どの計算式でも３７〜４１程度という結果になった。
> data.frame(method=method,lower=lower*x,upper=upper*x)
method lower upper
1 agresti-coull 37.35312 40.76990
2 asymptotic 37.31710 40.73235
3 bayes 37.33211 40.74723
4 cloglog 37.34536 40.76098
5 exact 37.33503 40.77027
6 logit 37.35338 40.76965
7 probit 37.34889 40.76477
8 profile 37.34155 40.75695
9 lrt 37.34141 40.76518
10 prop.test 37.34385 40.77959
11 wilson 37.35351 40.76950
2019年の交通事故による死亡者の数は前年比317人減の3215人で、3年連続で統計が残る1948年以来の最少を更新した。
https://www.nippon.com/ja/japan-data/h00625/
ということなので、このペースが続けば　年間の死者は14244.(95%CI 13627 14881）なので交通事故の死亡者の4.43倍という計算になるな。

大ざっぱに、日本の人口1億2400万。近年は、毎年約90万人生まれ、約130万人子房しているようだ。
平均的な寿命は100年いかないのだから、1% 強が毎年旅立つのは自明。

つまり、現在生きている日本人をランダムに1000人選べば、一年たつと、
何らかの原因で、1%に当たる10人程は子房している。
(ランダムでは無く、高齢者に偏った1000人を選べば、何倍にも増える。）
「感染者」13万人の中で、約2000人がコロナ氏とされているようだが、
ランダムに非感染者13万人を選んだとしても、1% 強に当たる1400人程は、
一年経てば子房している。8ヶ月では、1000人程だ。
コロナ氏とされる約2000人のうち、約1000人は、非コロナ的子房と考えるのが妥当。
（「感染者」の中の高齢者の割合で調整は必要。）

真のコロナ氏者数は、雑煮をのどに詰まらせて旅立つ数と同等かもしれない。

s://yomidr.yomiuri.co.jp/article/20191217-OYTET50009/

>>166
0/0⇒1/2　ぽぃから
1/60000⇒2/60002　∴約30000分の1
0/76⇒1/78 ∴78分の1

結論、モピロン
0/76 ＜ 1/60000

定量的でなくヤマ感でも直ぐに解るが

>>173
感染してから死亡まではせいぜい数週間だろうから、
>コロナ氏とされる約2000人のうち、約1000人は、非コロナ的子房と考えるのが妥当。
の1000人は多過ぎではないかな？

>>166


ロシアワクチンの奇病発生率をＲＳ
米Ｊ＆Ｊワクチンの奇病発生率ＪＪ
としてリスク比ＲＳ/ＪＪ分布を図示（乱数発生させて計算）すると
https://i.imgur.com/X92uIJv.png

99.7％の確信でＪＪの方が奇病発生が少ないと言える。

>>176
Rで1000マンコのβ分布乱数を使って計算

> mean(rbeta(1e7,1,77)/rbeta(1e7,2,60000)>1)
[1] 0.9974359

今週日曜日で東京の陽性数は391という。今週の陽性数の平均値の予想をしてみる。
東京コロナ 日　 月　 火　 水　 木　 金　 土　 計
06/28の週 060 058 054 067 107 124 131 0601
07/05の週 111 102 106 075 224 243 206 1067
07/12の週 206 119 143 165 286 293 290 1502
07/19の週 188 168 237 238 366 260 295 1752
07/26の週 239 131 266 250 367 462 472 2187
08/02の週 292 258 309 263 360 461 429 2372
08/09の週 331 197 188 222 206 389 385 1918
08/16の週 260 161 207 186 339 258 256 1667
08/23の週 212 095 182 236 250 226 247 1448
08/30の週 148 100 170 141 211 136 181 1087
09/06の週 116 077 170 149 276 187 226 1201
09/13の週 146 080 191 163 171 220 218 1189
09/20の週 162 098 088 059 195 195 270 1067
09/27の週 144 078 212 194 235 196 207 1266
10/04の週 108 066 177 142 248 203 249 1193
10/11の週 146 078 166 177 284 184 235 1270
10/18の週 132 078 139 150 185 186 203 1073
10/25の週 124 102 158 171 221 204 215 1195
11/01の週 116 087 209 122 269 242 294 1339
11/08の週 189 157 293 317 393 374 352 2075
11/15の週 255 180 298 493 534 522 539 2821
11/22の週 391 *** *** *** *** *** *** 0391

前週の土曜日より減っているから今週は減少トレンドだという主張と日曜日で過去最高だから上昇トレンドという主張があったのでこんな処理をしてみた。

このデータの、日曜日の陽性数を横軸にその週の平均値を縦軸にとって線形回帰直線を描く。
https://i.imgur.com/eFouC9y.png
相関係数はMultiple R-squared: 0.6577, Adjusted R-squared: 0.6397 　とあまり高くはないが、
日曜日の陽性数が391であったときの平均値の
予測値と95%信頼区間は
fit lwr upr
404.671 335.0596 474.2823

他に何かいい方法あるかな？

>>178
たとえ上昇傾向でも、２階微分がマイナスならピークに近づきつつ
あるってことで、減少トレンド（？）にあると言えなくもない。
一週間の移動平均の対数グラフの傾きをみるとよくわかる。
現状では、まだピークに近づいてはいなさそう（傾き一定のまま）？

https://web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan.html?y=0

0/76と1/60000の比較だと
>定量的でなくヤマ感でも直ぐに解る
と仰せの通りなので問題を変えてみた。


米Ｊ＆Ｊ、コロナワクチン治験中断　参加者が原因不明の病気

同社は９月、新型コロナワクチンの治験の最終段階に当たる第３相試験に着手したと発表。最大６万人を対象に安全性や有効性を確認するとしていた。
https://www.jiji.com/jc/article?k=2020101300367&;g=int

一方、

ロシアのワクチンは旧ソ連の人工衛星にちなみ「スプートニクＶ」と名付けられた。
ランセットに掲載された論文によると、７６人を対象に第１相および第２相の治験を行ったところ、全員が新型コロナウイルスに対する抗体を獲得したという。
...
https://www.cnn.co.jp/world/35159183.html
76人に中ワクチン投与による致死的副作用は０らしい。


ここで問題

J&Jの奇病は100例集計時点での報告と仮定すると発生割合は1/100
ロシアのワクチンではこの奇病の報告はないから発生割合は0/76
このままでは、
J&Jの方が奇病発生確率が高いと判断されてしまう。
あと何例の奇病発生なしの治験者を集めればロシアのワクチンと奇病発生の確率は同等と主張できるか？

平均値は一つの指標にすぎない。
東京都は郊外の多摩地区もあれば
23区もあるし、データもある。

>>179
レスありがとうございます。
２階微分、つまり、加速度で判定するということと理解しました。
１週間の移動平均とその対数をグラフにしてみました。

https://i.imgur.com/11jbMIq.png
https://i.imgur.com/ixjywer.png

k値まであと一歩

>>180
ベータ分布での期待値が等しくなるには総治験者数が154になればいいのだが、
リスク比が１以上になる確率が0.5になるのはJ&Jの治験者総数が185のときという結果になった。
リスク比の確率密度分布を図示すると
https://i.imgur.com/nBGboGD.png

>>182
そのグラフだと移動平均になってないと思いますよ。
あと>>179で言ってる２階微分は対数の２階微分です。すみません。
真数値では下に凸（２階微分も正）でも、対数値だと上に凸みたいな。

>>185
レスありがとうございます。

根本的な理解が誤っているかもしれないのでご教授お願いしたいのですが、

1週間の移動平均はi日目の陽性者数をa[i]とすると
a[1]+a[2]+a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7])/7 ,(a[2]+a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7]+a[8])/7,　a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7]+a[8]+a[9])/7, ...
で計算したのですが、間違っていますか？

>>185
プログラムを見直したら初歩的なミスがありました。
ご指摘ありがとうございます。

移動平均を描画しなおしてみました。
https://i.imgur.com/hpCWGut.png

1週間移動平均の自然対数をグラフにすると、
https://i.imgur.com/hI3Ruid.png

移動平均の一日毎の差を計算して、その値の一日毎の差を計算してグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/tHoJ6Qj.png
どう解釈すればいいのかわからないなぁ。

平滑化してみたら？

>>189
レスありがとうございます。ご助言に沿って平滑化してみました。
　https://i.imgur.com/mXV5EFH.png
これでみると、いまは横ばいという判断みたいです。

>>188
day＞125頃から直線的に増加してる
対数とって、直線的増加のようだし、
無限回微分して0でもやはり、
指数関数的に増加してるような
気がする。でもそろそろ減るかな
先週は割と温かい。からその
影響が今週位に現れるとみる。

>>190
2階微分がゼロってことだとしたら、横ばいではなく、１次関数的変化。
対数が時間の１次関数ってことは、倍加時間が一定の指数関数的増大中って
ことでしょ。

>>192
なるほど今は自然の成り行きってことですな。

自然の成り行きというか、
対数二次微分が０ってことは、介入が影響してないってことだな。
まあ、マスク装着とGOTOという介入の影響が相殺しているという解釈ができなくもないが。

あいまいな言葉ではあるけど、　勢いが横ばい　といわれるとなんとなく納得。

助けてください

次の２つの命題を満たす互いに異なる５つの実数は存在しないことを示せ
(1)どの実数も残りの4つの和より小さい
(2)任意に２数a,bを選んだときa<=bなら2a<=bである

>>196　えっ？
シミュレーションしようと思ったけど
それ以前に問題文の意味が多様で不明
とはいえ、反例を示すと

a=0.5
b=0.6
c=0.7
d=0.8
e=0.9
という5つの異なる実数は存在する。
モチロン小数も100％実数だと思われる

by 読解力の練習できた。ありがとう

>>197
a=0.5
b=0.6
で
a<=bなら2a<=bである
が成立しないから反例になっていないのでは？

次の２つの命題を満たす互いに異なる５つの実数は存在しないことを示せ
(1)どの実数も残りの4つの和より小さい
(2)任意に２数a,bを選んだときa<=bなら2a<=bである
"

rm(list=ls())

f <- function(x) length(unique(x))==5 # 異なる実数
g <- function(x){ # (1)どの実数も残りの4つの和より小さい
flg=NA
for(i in 1:5){
if(x[i] <- sum(x[-i])){
flg=TRUE
}else{
flg=FALSE
break
}
}
return(flg)
}
# (2)任意に２数a,bを選んだときa<=bなら2a<=bである
'%=>%' = function(P,Q) !(P & !Q) # PならばQ
pm=gtools::permutations(5,2)
h <- function(x){
sub <- function(i){
a=x[i[1]]
b=x[i[2]]
(a <= b) %=>% (2*a <= b)
}
all(apply(pm,1,sub))
}

sim <- function(x) f(x) & g(x) & h(x)

sim(c(0.5,0.6,0.7,0.8,0.9))

> sim(c(0.5,0.6,0.7,0.8,0.9))
[1] FALSE
になったので
乱数発生させて反例を探してみた。

flg=FALSE
while(!flg){
x=runif(5)
flg=sim(x)
}

> x
[1] 0.021129725 0.073322952 0.001661962 0.181783657 0.540831530

> sim(x)
[1] TRUE

桁を丸めても成立するか確認

> (y=round(x,2))
[1] 0.02 0.07 0.00 0.18 0.54
> sim(y)
[1] TRUE

バグ発見

if(x[i] <- sum(x[-i])){
は
if(x[i] < sum(x[-i])){
だな

反例は撤回。

>>200
flg=FALSE
while(!flg){
x=runif(5)
flg=sim(x)
}
が無限ループに入ったので、どうやら成立するみたいだな。

>ID:nTBSTLPq

誤って書き込まれたスレ違いの書き込みに延々と何やってんの？
他スレでとっくに証明されてるよ。

3連休の検査数減少のせいかもしれんけど、そろそろピークアウト
しそうな気配があるな。あと４，５日様子を見ないと判断できないが。

>>203
プログラム組んで体感するのが楽しいんだね。
収束することが証明されていてもグラフを書いて収束するのがみたい。
**分布に従うとか言われてもヒストグラムに分布曲線を重ねたくなるのと同じ。
中に何があるかわかっていてもタンクトップをずり下げたくなるようなものｗ

やはりそろそろピークアウトしてきた感じだな。

>>205
近隣の職場でクラスター発生したりして、ピークアウトした実感はないな。
むしろ、ますます、近づいてきたという印象。

>>178
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/cards/number-of-confirmed-cases
に、データが出たので線形回帰での予測と比較してみる

11/22の週 319 314 186 401 481 570 561 2832

> 2832/7
[1] 404.5714

予測値が
予測値　95%CI下限　95%CI上限
404.671 335.0596 474.2823

うまくあたっているなぁ。

>>206
あんたの近傍だけの話をされてもなぁｗ

現状はほぼ横ばいだろ。ピークに達した感がある。

GOTOトラベルだと
40,000,000 / 172 = 232,558人に一人感染
日本の人口12600万/感染者15万=840人に一人感染
GOTOトラベル参加は新コロナ感染リスクを何分の１に減らすことができるか？
95%信頼区間付きで計算せよ。

>>208
全国各地でクラスター発生が報道されてきたようにおもうが。

>>218
数値で示さないと無意味。印象論だったらなんとでも言える。

すでに全国的に感染が蔓延している状態なので
GOTOトラベルが感染地域の拡大に寄与してる部分
はあまりないんじゃないかな。
ただ、グループで旅行するとそのグループ内で
感染するということはあるだろうな。

>>211
>現状はほぼ横ばいだろ。ピークに達した感がある。
も印象論では？

>>210
警戒レベルを引き上げる自治体が増えてきているよなぁ。

>>213
グラフみろよ。現時点では間違いなく横ばい。
実行再生産数もほぼ１。

ただ、これが踊り場ですぐまた上昇に転じる可能性もあるので、
ピークアウトかどうかは単なる印象。

>>215
同業者の職場でも新コロナが発生してきて徐々に身近に迫ってきたなぁと実感している。

およそ科学的ではないな。
収束しない限り、時間が立てば身の回りで見聞きする
確率があがるのは当たり前。

西浦 博 他4名
新型コロナウイルスと闘うために数学にできること

がkindleからでてるな。アマゾンのリンクが貼れない・・・

https://www.ama
zon.co.jp/dp/B08P9Z3N7K

こんな本がでるようだ

理論疫学者・西浦博の挑戦-新型コロナからいのちを守れ! (単行本) (日本語) 単行本 ? 2020/12/8

数学の本ではなさそうな

抜粋とてこんな記述が

・・・僕には脅迫状が届き、生まれて初めて殺害予告を受けました。一番緊迫した頃には、厚労省と新橋のビジネスホテルの間を歩くだけなのに警察の方に護衛してもらったことすらありました。

>新型コロナからいのちを守れ!

自分の命がやばい、ってか？ｗ

今年のインフルエンザの確率はほぼ
zeroだから、モピロン、
ウイルス性のカゼの症状即ち、
倦怠感かつのどがヘンな感じなら、
99.9％に限りなく近い可能性で
コロナ感染症だと思われる。
多分、知らないうちに
地球人の半分位感染してて
その内に、偽陰性になってるかもね

そうならいいんだけどね。

西浦さんによるK値の批判はあるけど
逆にK値側から、SIRモデルなど理論疫学で標準的なアプローチへの批判ってあるの？

SIRモデルも、K値も、どっちもハズレ
やっぱり、回帰分析だろ。
R言語等でシミュレーションやって
カラフルな📈にすると
分かりやすくと思う。というか

SIRモデルは、多分完璧にわかったぁ
一次化学反応論の
　k1 k2
A→B→C　ソックリでIがBに相当

でその積分形は、A0はAの初期値なら
B＝A0[k1/(k1-k2)][e^(-k2t)-e^ (-k1t)]

K値モデルの微分形は簡単ぽぃけど
積分形がわからなかった。
でも初期の指数関数的増加を
正確に予測出来る気がする。

現実はカオス的に複雑で
A:健康　B:感染　C:あの世　とおくと

　k1 k3
A↔B→C
　k2
しかもk1 k2 k3は定数でなく確率変数

続編

んまっ、
ゴンペルツ曲線にしろ、
ロジスティクス曲線にしろ、
I＝S0[k1/(k1-k2)][e^(-k2t)-e^ (-k1t)]
のような曲線にしろ、
無限日後に感染者数の時間微分は、
モチロン、Zeroに限りなく近づく

実無限日後⇒Zeroになるハズ
で安心するだろう

それにしても、このウイルス
感染&免疫回避性能 半端なくヤヴァィ

普通の風邪のコロナウィルスのやっかいさと同じなのでは？

消息不明の怪情報だと、
コウモリに感染するが人に感染しない
コロナウイルスだったのが、
数年前に、SARS遺伝子が
そのコロナウイルスに組み込れ、
あのコロナウイルスは人の気道に
感染力を持つようになっとか

現時点で消息不明の情報なハズ

有り得る話だけどな。
武漢のウィルス研究所で作られた可能性はそんなに低くはない。

故意に拡散させた可能性はないとは思うが、事故であれなんで
あれ漏出させた責任を中国政府とるべきだろうな。

【新型コロナウイルスは割と安全】
SARS-CoV2は普通ぢゃないコロナだ
SARS-CoV2には亜種がいくつもある
今までのとは
違うから、そもそも新型だ。

新型のは普通のとは異なり、
サイトカインストリームという
免疫暴走の重篤肺炎が
短期間に発生することが珠にある。
表面S-タンパクが、怪しい

これを回避できれば、ま、軽いタダの
インフルエンザ程度だろう
多分。

新型以外コロナウイルス以下に示す

危ないコロナウイルス
SARS-CoV
MERS-CoV

ショボぃ風邪コロナウイルスHCoV-229E
HCoV-OC43
HCoV-NL63
HCoV-HKU1

ストリームじゃなくてストームだろｗ

武漢ウィルスでいいよ。ややこしいから。

ご指導ありがとう。
HuhanV.のイチバン怖いのは、
HuhanV.自体というより、
HuhanV.と免疫細胞の相互的な
事象で、IL6が宿主が発射され
宿主により、宿主を破壊することに
ある。肺炎により死亡する
ここがヤバい

一昔前はセカンドアタックセオリーとかいわれていたんだが
https://www.jaam.jp/dictionary/dictionary/word/0217.html

https://youtu.be/cL6KUgNhVmk

ウィルス干渉説が本当なら
　インフル流行させればコロナ殲滅できる
はあり？

新コロに比べてインフルは感染力低すぎて不可能じゃね？

コロナが流行してるのは、
インフルエンザが流行してないから
とのトンデモが現れる予感がしてきた

新型コロナよりインフルエンザの方が感染力高いことはすでにわかっている

>>238
Timeline: How The U.S. Reached 200,000 Deaths From COVID-19

トランプは２月の段階で
It's also more deadly than your, you know, even your strenuous flus.
と発言して正しい認識をしたたなぁ。


https://www.youtube.com/watch?v=VuCYhAIKpLo&;feature=youtu.be&t=75
１分１５秒辺りから

やはりカッパ値はかんさいの風土やまい

東京 日　 月　 火　 水　 木　 金　 土　
06/28 060 058 054 067 107 124 131 計0601
07/05 111 102 106 075 224 243 206 計1067
07/12 206 119 143 165 286 293 290 計1502
07/19 188 168 237 238 366 260 295 計1752
07/26 239 131 266 250 367 462 472 計2187
08/02 292 258 309 263 360 461 429 計2372
08/09 331 197 188 222 206 389 385 計1918
08/16 260 161 207 186 339 258 256 計1667
08/23 212 095 182 236 250 226 247 計1448
08/30 148 100 170 141 211 136 181 計1087
09/06 116 077 170 149 276 187 226 計1201
09/13 146 080 191 163 171 220 218 計1189
09/20 162 098 088 059 195 195 270 計1067
09/27 144 078 212 194 235 196 207 計1266
10/04 108 066 177 142 248 203 249 計1193
10/11 146 078 166 177 284 184 235 計1270
10/18 132 078 139 150 185 186 203 計1073
10/25 124 102 158 171 221 204 215 計1195
11/01 116 087 209 122 269 242 294 計1339
11/08 189 157 293 317 393 374 352 計2075
11/15 255 180 298 493 533 522 539 計2820
11/22 391 314 186 401 481 570 561 計2904
11/29 418 311 372 500 533 449 584 計3167
12/06 327 299 352 572 602 595 621 計3368
12/13 480 305 460 678 821 664 736 計4144
12/20 556 392 563 748 888 *** *** 計3147

1日の感染者数にベンフォードの法則*)が成り立つかを試したみた。

先頭の数字の頻度は

https://i.imgur.com/DN3Fcr6.png

x
1 2 3 4 5 6 7 8 9
59 54 20 11 15 7 7 5 2

成立しているようにみえる。

*)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
ベンフォードの法則（ベンフォードのほうそく、Benford's law）とは、自然界に出てくる多くの（全てのではない）数値の最初の桁の分布が、一様ではなく、ある特定の分布になっている、という法則である。

>>241
しかしχ^2検定でp=0.000356。
まあ、時系列値だから仕方ないか。

>>241
ペンフォードの法則が成立するという事は
人為的な操作がされていなそうという解釈でいいんだよな？

ついに数秘術か？

https://ja.m.wikipedia.org/wiki/ベンフォードの法則

不正検出目的では2桁以降も使うって書いてある

>>241
横軸に日曜日の陽性者数、縦軸に1週間の総数をグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/onZOdkc.png

今日（１２/２７日曜日）の感染者数708人で線形回帰すると
今月の総数の予測は
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 5779.214 5196.727 6361.701
各曜日の予測を計算してみると
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 507.6391 458.0591 557.219
火 fit lwr upr
1 593.0795 489.3003 696.8586
水 fit lwr upr
1 904.2954 763.8492 1044.742
木 fit lwr upr
1 996.9032 842.5825 1151.224
金 fit lwr upr
1 1000.532 873.6893 1127.375
土 fit lwr upr
1 1068.765 948.5815 1188.948
1000人を超えるのは金曜日と出た。

来週になったら、どのくらいあたったか検討してみよう。

>>246（追記）

Rのコードはここに置いた。
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1607310274/395

>>245
一連の数値nで始まる数に遭遇する確率＝log10(1+1/n)を使って2桁目をグラフにしてみた。
棒グラフが実測値、黒線がベンフォードの法則での値
https://i.imgur.com/FuS7rpb.png
2桁めで一様分布に似てきた。

>>241(今月→今週に訂正)

横軸に日曜日の陽性者数、縦軸に1週間の総数をグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/onZOdkc.png

今日（１２/２７日曜日）の感染者数708人で線形回帰すると
今週の総数の予測は
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 5779.214 5196.727 6361.701
各曜日の予測を計算してみると
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 507.6391 458.0591 557.219
火 fit lwr upr
1 593.0795 489.3003 696.8586
水 fit lwr upr
1 904.2954 763.8492 1044.742
木 fit lwr upr
1 996.9032 842.5825 1151.224
金 fit lwr upr
1 1000.532 873.6893 1127.375
土 fit lwr upr
1 1068.765 948.5815 1188.948
1000人を超えるのは金曜日と出た。

来週になったら、どのくらいあたったか検討してみよう。

>>241
日曜日と各曜日の回帰直線をグラフ化。
縦の破線は日曜日=708

https://i.imgur.com/Qw0FkZN.png

今日は481人か

月 fit lwr upr
1 507.6391 458.0591 557.219
一応、95%信頼区間458-557には入っているな。

明日の予想
火 fit lwr upr
1 593.0795 489.3003 696.8586

目的論的解釈からウイルスは生存と拡散を目的に弱毒化する方に変異すると言われるんだが、
すでに無症状の患者がウイルスをばらまくように変異しているわけだから、これ以上弱毒化する方向に変異するのは考えにくいと思う。

つぎの変異の進化は感染拡大するように宿主の行動を制御することだな。
カタツムリの寄生虫ロイコクロディウムみたいに。

即ち、感染すると宿主の活動性が増して外出しやすくなるようにする。
この変異の進化はすでに起きているかもしれんな。
GOTOキャンペーン利用者ってまさにそれかも。