[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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11(1): 2020/03/10(火)12:10:41.22 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
55(1): 2020/03/12(木)17:06:50.22 ID:tGwY7wTH(1) AAS
体調が悪くなった時コロナウイルスに感染している確率を計算してみた（確率的思考入門）
外部ﾘﾝｸ:wakara.co.jp
94: 2020/03/23(月)03:28:01.22 ID:uvHIelYA(1) AAS
日本人の平均身長を推測するのにその値は１〜２ｍの間であるという弱情報事前分布は合理的。
現時点での新型コロナの有病率は0.1未満の一様分布という弱情報事前分布として
【富山県最強伝説】新型コロナウイルスPCR検査件数 54人 陽性0人
ある集団から54人を無作為に選んでPCR検査したら陽性0であった。感度0.7 特異度0.9としてこの集団の有病率の期待値と9信頼区間を推測する。
事前分布のパラメータを変えるとstanだとコンパイルが必要になるのでjagsでプログラムを組んでみた。
# 感度SEN, 特異度SPCの検査でN人中X人が陽性であったときの推定有病率prevalence
# 弱情報事前分布はprevalence ~ dunif(0,UL) , UL:上限
省32
124: 2020/03/24(火)18:45:58.22 ID:TnHQvRcs(18/20) AAS
>>123
日本人の平均身長を推測するのにその値は１〜２ｍの間であるという弱情報事前分布は合理的。
感度特異度の分布に正規分布を使うのはアホ。
負になったり、１を超えたりするから。
225: 2020/04/08(水)19:24:23.22 ID:gX6rmgSD(2/2) AAS
SEIRモデルに再感染(免疫を失ってR からSへの変遷）があるとしてグラフ化してみた。
1万人に1人の感染者と9人の保菌者がいるとして、
再感染率０％のとき
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
再感染率０．１％（１０００人に１人の割合で免疫を失う）場合
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
再感染率０．１％で外出自粛等で接触が８割減になった場合
省1
420: 2020/04/26(日)21:43:36.22 ID:0lgRXnyr(1) AAS
スレチですが統計に詳しい方がいると思って伺いました。
工学系の大学院生で論文を読んでて、見慣れない記号や数式が出てきたので質問させてください。
この数式中のEは何を意味するのでしょうか？
Rの期待値的なものですか？
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
425(1): 2020/04/28(火)21:14:48.22 ID:V+QD5qnX(1) AAS
>>394
答えなくね？
447(1): 2020/05/01(金)07:22:53.22 ID:LJVZP1pw(1) AAS
>>446
偽陽性率０％だから特異度は１００％
470(1): 2020/05/07(木)21:49:37.22 ID:CHL0/p02(2/2) AAS
>>469
なにやってるかよくわからんので、見当外れの指摘かもしれんが、
大阪市大の3/312と神戸大の33/1000ってのは特異度も感度も異なる
であろう別種のキットによる検査結果なんで、一緒くたにしちゃ
まずいんでないの？
541: 2020/05/17(日)09:34:29.22 ID:u5AEq3c8(7/8) AAS
基本コンセプトはこれだろうな。
Therefore, in practice, we apply our method to data consisting of daily counts of onset of symptoms where the infectivity profile ws is approximated by the distribution of the serial interval.
公表された感染者数で計算するために発症から診断/公表までの時間も考慮した点が西浦モデルの優れた点ではないかと感じている。
546(2): 2020/05/17(日)20:41:31.22 ID:/XIaXEJI(1) AAS
>>545
それはそのモデルでのRtの定義ですね、
ではなく例えば4/1〜4/30までのデータx1,x2,‥,x30までが与えられた時、各日付のCIをどう定義してるのかがわからないんです。
統計量Xが一つあってその観測値xが一つある時そのレベルλのレベルλのCIがIであるとは
P(X<x|θ)>(1-λ)/2 & P(X>x|θ)>(1-λ)/2 ⇔ θ∈I
(θがIに入らないときはxが小さすぎてそんな観測値が得られる確率が(1-λ)/2以下になるか、xが大きすぎてそんな事が起こる確率が(1-λ)/2以下になってほとんど起こり得ない)
となりますが、統計量が複数になるとこの大きすぎて、小さすぎてと二つのハズレ領域を考えるだけでは済まなくなります。
省4
589: 2020/05/21(木)18:31:24.22 ID:8+K/mYXQ(2/3) AAS
>>581
その通り。
結局、そういう本質的なデータや理論抜きでは、ベイズ推定やったって
限界があるし、結果の説得力もない。
まあ、適用限界ってものがあるのは何やっても同じだけど。
729(2): 2020/07/03(金)10:13:27.22 ID:hNK4yhyJ(1) AAS
2chｽﾚ:sisou
すまん寝＠秩序回復・財務省廃止・反財政再建 @sumannne
【新型コロナウィルス】藤井さん、そのグラフ変じゃないですか？
外部ﾘﾝｸ[html]:himorjp.blog.fc2.com
こっちで改めて計算したところ、「自粛要請は滅茶苦茶効果あった」という結論になっちゃったんで、藤井さん、どうにかした方が良いと思うよ。多分専門家はもうツッコんですらくれないだろうし。
ちなみにデータソースは感染研に1か月遅れですがありましたので、怪しげなデータを使っているわけではありません。
むしろ藤井さんが使ってるデータソースが不明。
省13
786: 2020/07/12(日)15:17:13.22 ID:Wf1trDX+(1/2) AAS
日本に必要なのは、都道府県別実効再生産数を1未満に保つ、
仮に1を上回ったら2週間以内に1以下に下げる
っていう数値目標を加えること
実効再生産数が1を超えると2週間後に感染者が目に見えて増大、4週間後には急拡大する
感染者数とかだけで見てると先手先手をうった対応が出来ず後手後手にまわるのは
いまの東京を見れば明白
東京は5月後半に実効再生産数が継続的に1を超えて、
省1
951: 2020/08/01(土)03:31:20.22 ID:ksq2JqO+(1) AAS
宇都宮は抗体検査の陽性者すくなすぎて、もっと検査人数を拡大しないといまいちわからんな
また抗体検査は、独立して開発・製造された2社の抗体検査キット両方使って判定しないと、
いまいち信頼できない
A者の抗体検査キットでもB社の抗体検査キットでも陽性
A者の抗体検査キットでもB社の抗体検査キットでも陰性
A者の抗体検査キットとB社の抗体検査キットで結果が違う
これらを考慮しないと
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