[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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38(1): 2020/03/11(水)16:22:34.18 ID:hVKkfTiV(16/26) AAS
specificity=TP/(TP+FN)
正確度って何だよ？
59: a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2020/03/14(土)15:46:17.18 ID:66EDMvKC(2/4) AAS
東大の数学科って頭良いんですか？なんか答え出せ。出ないと量子コンピュータで
殺します。
83: 2020/03/21(土)23:12:32.18 ID:hCC4s83x(1) AAS
>>80
特異度は「陰性のものを正しく陰性と判定する確率」です。(wikiより引用)
認識が間違っていたため、式も間違っているパターンですね。
82さんの式が正しい。
95(3): 2020/03/23(月)09:55:27.18 ID:LegnQVLy(1) AAS
統計のことははぜんぜんわからんが、確率論的には
検査陽性率の期待値＝有病率×感度＋(1-有病率）×（1ー特異度）
なんだから、
有病率<<1なら、検査陽性率の期待値≒有病率×感度＋(1- 特異度)
っちゅうことで、感度７０％で特異度が100％なら検査陽性率の３割増し
が有病率だとみなせばよろしいんでしょ。
一方、特異度が90%しかなかったりすると陽性率の期待値が10%も
省4
121(1): 2020/03/24(火)17:38:05.18 ID:TnHQvRcs(16/20) AAS
>116のように弱情報事前分布を設定することで事後分布は次のように描ける。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
214: 2020/04/06(月)17:50:09.18 ID:taqqH9Ce(3/3) AAS
韓国は46万件の検査で感染者が1万人。
感染かどうかをどう確定したのか知らないけど、有病率が2%だと
すれば、特異度がよほど高くないと、陽性者のかなりの割合が
偽陽性ってことになりそう。
218: 2020/04/07(火)08:24:28.18 ID:TwUCHcsI(3/4) AAS
>>76
感度0.6 特異度0.9として1000人検査したときはの有病率の99%信頼区間幅は何%以内におさまるか？
485: 2020/05/09(土)20:41:59.18 ID:74hNX8Dr(3/3) AAS
あ、 >>482はレムデシじゃなくてアビガンについての話だかんね。
レムデシは重症者向けらしいけど、たぶん駄目だろ。
801: 2020/07/13(月)20:48:12.18 ID:DPFA8Q9h(2/2) AAS
>>800
平均値と標準偏差の計算に使っただけだろうな。
810: 2020/07/16(木)09:19:06.18 ID:dzMbDhwI(1/2) AAS
>>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
省4
823: 2020/07/17(金)17:04:19.18 ID:PvhkH04x(2/3) AAS
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
839(1): 2020/07/18(土)10:06:46.18 ID:b9ODbCJm(3/4) AAS
>>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。
841: 2020/07/18(土)11:51:05.18 ID:ILbvGgBu(2/2) AAS
あ、達するまでというか減るまでね。
862: 2020/07/20(月)11:45:14.18 ID:AYBv/aE8(2/2) AAS
・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。
省5
920: 2020/07/27(月)22:11:54.18 ID:+OVelfiF(1) AAS
n検体を同時に検査するとする。
n検体全てが陰性である確率は (1-p)^nで この場合、1回の検査で検査終了
n検体の中に、陽性が含まれている確率は 1-(1-p)^nで この場合、n+1回の検査が必要。
n検体を同時に検査する場合に、必要な検査回数の期待値は、1×(1-p)^n + (n+1)×{1-(1-p)^n} であり、
1検体当たりに必要な検査回数の期待値は、これに (1/n) を書ければ良い。
つまり、f(x)=(1/x){(1-p)^x + (x+1)×{1-(1-p)^x}} = 1 + 1/x -(1-p)^x を最小にするxを求める問題に帰着する
p=0.1 の時 x=3.75458... ; f(3;p=0.1)=0.604333、f(4;p=0.1)=0.5939 なので、4検体が最適
省3
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