[過去ﾛｸﾞ] 数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス (1002ﾚｽ)
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1(6): 2020/02/29(土)02:18 ID:twdO677Q(1) AAS
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？
外部ﾘﾝｸ[html]:www.zakzak.co.jp
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。
省7
2: 2020/02/29(土)10:17 AAS
誰もいないのか
3: 2020/03/02(月)21:52 ID:u9/+eqDA(1) AAS
高橋洋一(統計数理研究所→大蔵省)、望月衣塑子らが引用する上昌広(サンモニ御用医師)の統計学上の間違いを解説
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
4(1): 2020/03/03(火)00:13 ID:QyDjAi6T(1) AAS
閣議決定
歩いている人は高齢者ではない
5(1): 2020/03/06(金)17:03 ID:s90QqhhU(1) AAS
新型コロナ問題、メディアに出て来る「専門家」の発言は信じられるか
3/6(金) 6:01配信
外部ﾘﾝｸ:headlines.yahoo.co.jp
記事によると、上氏は、厚労省が1日3830件のPCR検査が可能と言いながら、
韓国などに比べても圧倒的に少ない検査実施にとどまっている背景などを問われるなかで、
「厚労省がよほど（検査を）やりたくないのだなあと。そういうニュアンスを感じます」と発言。
その背景に、厚労省が民間の検査会社を使わない自前主義などの「省益」があることや、
省7
6: 2020/03/07(土)18:04 ID:C16FUcxK(1) AAS
日本内部の状態なんてわかるわけない検査も実施してないんだから
統計に出来ることなんて各種の不連続の情報をモデリングによって連続的に扱えるようにするだけ
過去の断片的情報から未来の状態は推定出来るが過去の情報もないんじゃ無理
7: 2020/03/09(月)14:55 ID:UH6PkzdM(1) AAS
連日早朝からNHK実況に入り浸り、時間が空くと近隣のガソリン価格を調査する春日井のキチガイデブ
himucchiことYou Give Me All I Need（通称：雪見オナニー）
外部ﾘﾝｸ[html]:hissi.org
外部ﾘﾝｸ[html]:hissi.org
外部ﾘﾝｸ[html]:hissi.org
外部ﾘﾝｸ[html]:hissi.org
外部ﾘﾝｸ[html]:hissi.org
省15
8(2): 2020/03/10(火)08:21 ID:H1fx2jVB(1/4) AAS
収束時期のシミュレーションなら可能。
SEIRモデルで有病率を１％に固定して、集団のサイズを変化させてシミュレーションしてみたけどピークは変わらないな。
このモデルでは集会規模の大小には影響されないということになるな。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
有病率を変化させて流行の変遷をグラフにすると、
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
省1
9: 2020/03/10(火)08:31 ID:H1fx2jVB(2/4) AAS
>>5
陽性的中立は陽性的中率のことだけど、有病率がわからないと計算できないね。
10(2): 2020/03/10(火)11:16 ID:H1fx2jVB(3/4) AAS
感度70％特異度90％で
有病率と陽性的中率・陰性的中率の関係をグラフにしてみた。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
陽性的中率が0.8になるのは有病率が0.63のとき
そのRのコードはこれ。
rm(list=ls())
pr2pv <- function( # prevalence to predicative value
省23
11(1): 2020/03/10(火)12:10 ID:H1fx2jVB(4/4) AAS
"
SEIR MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t)
mu:自然死亡率 b:感染率(S->I)
省30
12: 2020/03/10(火)20:11 AAS
ためになる
13(1): 2020/03/10(火)23:58 ID:1eG64crn(1) AAS
少し前、C国から「14%が再陽性」という報告があったが、
再感染？ 再燃？ 等と取りざたされていた。
しかし、そのようなことを仮定せずとも、PCR検査の感度が低いことを考えれば、全く問題ない。
病状は安定はしているものの、実は31%程は、まだウイルスを持っている集団があったとする。
そこに、感度40%、特異度100%のPCR検査を行い、二回続けて陰性と出た場合、退院できるとすると、
69%+31%×(6/10)^2 = 69%(陰性) + 11.16%(偽陰性) =80.16%
が退院してくる。
省4
14(1): 2020/03/11(水)01:00 ID:EAYVYeBW(1) AAS
>>10
有病率そんなに高い必要ないだろ？
37%だろ
15(3): 2020/03/11(水)06:07 ID:hVKkfTiV(1/26) AAS
>>13
感度40%なら検査で+なら感染なし、-なら感染していると判定すれば感度60%になるぞ。感度が50%以下はありえん。
16: 2020/03/11(水)06:30 ID:hVKkfTiV(2/26) AAS
>>14
ご指摘ありがとうございます。
プログラムにバグがありました。
>10は撤回します。
正しくは
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
pr2pv <- function( # prevalence to predicative value
省17
17(1): 2020/03/11(水)06:41 ID:hVKkfTiV(3/26) AAS
PCR検査の感度を0.7、特異度を0.9とする。
広島県で第一号の感染発見例は
県の検査で１回陰性、病院の検査で２回陽性、症状軽快した現時点で陰性（何回やったか報道がないので１回陰性とする）であるという。
ここで問題：
検査前の感染確率の分布が一様分布であると仮定して、
現在患者が感染している確率とその95%CIを計算してみた。
"
省25
18(1): 2020/03/11(水)10:09 ID:OL+vzo7T(1) AAS
肺がある、ということは新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。
しっぽがある、ということは新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。
19(4): 2020/03/11(水)11:38 ID:ejCeyp/r(1/9) AAS
>>15
感度というのは、病気の人を正しく陽性と判定する確率
特異度というのは、正常の人を正しく陰性と判定する確率
感度40%で陰性が出たからといって、60%の確率で陽性だなんて、あり得ない。
病気でない人を、正しく陰性と判断したのか、病気の人を誤って陰性と判断したのか、区別がつかないのだから。
感度を1から引いた方が、いい精度になるなんて、まるっきり判っていない人の発言。
20: 2020/03/11(水)12:11 ID:cCbbhTPY(1) AAS
混同行列は最低限の知識として知っておくべきだな
21: 2020/03/11(水)13:19 ID:hVKkfTiV(4/26) AAS
>>19
まるっきり判っていない人＝あんた
22(1): 2020/03/11(水)13:23 ID:hVKkfTiV(5/26) AAS
>>19
病人を100人集めたら10人が左利きであった。
左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％
ただ、これだけのこと。
23: 2020/03/11(水)13:40 ID:ejCeyp/r(2/9) AAS
>>22
1000人の集団があり、900人は右利き、100人が左利きだったとする。
ここに「左利き検定機器」というものがあり、感度が40%で、特異度が90%だとする。するとこの機器は、
100人の左利きの内の40人に対して「左利きだ」と正しく判定し、60人に対して「左利きだとは断言できない」と判定する。
900人の右利きの内の90人に対して「左利きだ」と誤って判定し、810人に対して「左利きだとは断言できない」と判定する。
左利き率10%、感度40%、特異度90% という組み合わせでは、
陽性と判断されたもののうち真の陽性は 4/13
省3
24: 2020/03/11(水)13:58 ID:hVKkfTiV(6/26) AAS
>>19
病人を100人集めたら10人が左利きであった。
左利きなら病人と判定するのが左利き試験。
右利きなら病人と判定するのが右利き支援。
左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％
ただ、これだけのこと。
新型コロナ肺炎の診断に肺があるという所見は感度100%
25(1): 2020/03/11(水)14:20 ID:ejCeyp/r(3/9) AAS
罹患率の事を感度だと勘違いしてる？
プログラムするなら、言葉をきちんとしらべないと。
26(1): 2020/03/11(水)14:21 ID:hVKkfTiV(7/26) AAS
>>17
数値を変化させてグラフ化できるように関数化
事前分布は一様分布でなくJeffereysを採用
必要に応じて指定
"
PCR検査の感度を0.7、特異度を0.9とする。
広島県で第一号の感染発見例は
省35
27: 2020/03/11(水)14:23 ID:hVKkfTiV(8/26) AAS
>>25
罹患率と有病率は別の概念。
感度・特異度に有病率は不要。
的中率の計算には有病率が必要。
28: 2020/03/11(水)14:31 ID:hVKkfTiV(9/26) AAS
インフルエンザ迅速検査キットの感度が５０％ならコインを投げてインフルエンザかどうか決めてるのと同じ。
29(2): 2020/03/11(水)15:06 ID:ejCeyp/r(4/9) AAS
>> 罹患率と有病率は別の概念。
はい、その通りですが何かありました？
問題にしているのは、検査機の性能（正しくは病気との組み合わせで決定される性能）。
つまり、陽性とすべきものを、正しく陽性と判定するか、陰性とすべきものを、正しく陰性と判定するか、
その正確度が、それぞれ感度、特異度と呼ばれると言うことです。
この認識をあなたは間違っていますよと指摘しています。
30(1): 2020/03/11(水)15:07 ID:hVKkfTiV(10/26) AAS
>>19
病人を100人集めたら10人が左利きであった。
左利きなら病人と判定するのが左利き試験。
右利きなら病人と判定するのが右利き支援。
左利き試験の感度は10%、右利き試験の感度は90％
ただ、これだけのこと。
31: 2020/03/11(水)15:10 ID:hVKkfTiV(11/26) AAS
>>29
頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％って理解できている？
32: 2020/03/11(水)15:11 ID:hVKkfTiV(12/26) AAS
>>29
これ、理解できてる？
肺がある、ということは新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。
しっぽがある、ということは新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。
33: 2020/03/11(水)15:13 ID:hVKkfTiV(13/26) AAS
正確度って何？
肺がある試験は新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。
しっぽがある試験は新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。
どちらも100%だが、何の役にもたたんぞ？
正確度の定義をまず、書いてくれ。
34(1): 2020/03/11(水)15:20 ID:ejCeyp/r(5/9) AAS
私は、感度と特異度の説明を何度も与えている。
あなたの、「感度」を説明して欲しい。
でなければ、何も議論できないだろう。
35: 2020/03/11(水)15:37 ID:hVKkfTiV(14/26) AAS
>>34
感度sensitivityはtrue positive rateであるくらい誰でも知っている。
頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％って理解できている？
頭がある試験が陽性であった髄膜炎患者の人数/頭がある試験を受けた患者の髄膜炎の患者人数=1
感度100%
あんたのいう正確度って何？
36(1): 2020/03/11(水)15:55 ID:ejCeyp/r(6/9) AAS
>>あんたのいう正確度って何？
私が正確度という言葉を使ったのは、29だけだとおもわれる。
23の内容を読み解けば、正確度の意味は自ずとわかるはずですが、判らないのですか？
改めて言います。
私は、感度と特異度の説明を何度も与えている。
あなたの、「感度」を説明して欲しい。
でなければ、何も議論できないだろう。
37(1): 2020/03/11(水)16:20 ID:hVKkfTiV(15/26) AAS
>>36
感度はtrue postive rate、どの教科書にでも書いてあんだろ。
頭があるということは髄膜炎の診断に感度１００％
誰にでも頭はあるから、当然 感度＝true postive rate 100％だぞ。
正確度って何だよ？
38(1): 2020/03/11(水)16:22 ID:hVKkfTiV(16/26) AAS
specificity=TP/(TP+FN)
正確度って何だよ？
39(2): 2020/03/11(水)16:25 ID:hVKkfTiV(17/26) AAS
感度が５０％のインフルエンザ迅速検査キットと感度が４０％のインフルエンザ迅速検査キットとどちらが有用か？
感度４０％の検査結果を逆に判定すれば感度６０％になるから後者の方が有用。
正確度って何だよ？
40: 2020/03/11(水)16:26 ID:hVKkfTiV(18/26) AAS
>>38
間違えた
sensitivity = TP/(TP+FN)
specificity = TN/(TN+FP)
正確度って何だよ？
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