[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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10(2): 2020/03/10(火)11:16:04.35 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
113: 2020/03/24(火)11:56:18.35 ID:TnHQvRcs(10/20) AAS
β分布のパラメータを出すRスクリプト
# a,b to Mode,mean,variance
ab2Mmv<-function(a,b){
M<-(a-1)/(a+b-2)
m<-a/(a+b)
v<-a*b/((a+b)^2*(a+b+1))
cat('Mode =',M,'mean =',m,'variance =',v,'\n')
省24
159: 2020/03/28(土)16:07:51.35 ID:qsSYTF8t(1) AAS
何このアホスレ？
185(1): 2020/03/31(火)17:50:11.35 ID:ncBHjUEo(2/2) AAS
最も重要なファクターは事前感染率。
事前感染率はいくらに設定したの？
偽陽性が調査対象の10パーセント程含まれる。
医者が怪しいと判断した場合にのみ検査をする場合は、真陽性が調査対象の数十パーセントが期待できる。
このような場合は、真陽性は偽陽性より多数であることが期待でき、検査対象の正確な感染率は把握できるが、
「日本人1億2680万人からX人を無作為に抽出」のような方法だと、感染率0.01%(←現在確認できている感染者の
7倍程度が実際の感染者数に相当)辺りが妥当だと思われるが、この場合、五万人調査して、真陽性5人、偽陽性5000人
省4
233(1): 2020/04/10(金)00:25:10.35 ID:EjAtBG4Z(1/6) AAS
日本もすでに欧州同様指数関数ラインにのってる模様、
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
欧州並になるのは文字通り時間の問題かと
日本のコロナ感染発覚者数
3月24日 1193
3月25日 1307
3月26日 1387
省34
284: 2020/04/14(火)13:14:47.35 ID:s2XHPXPF(4/4) AAS
まあ、円周率の１億桁目がわからんから、０〜９の一様分布とするのはどうかとは思うが、
こういう問題
あるタクシー会社のタクシーには１から通し番号がふられている。
タクシー会社の規模から保有タクシー台数は１００台以下とわかっている（弱情報事前分布）。
この会社のタクシーを５台みかけた。最大の番号が６０であった。
この会社の保有するタクシー台数の期待値と９５％信用区間(信頼区間)を求めよ。
をベイズで解くときは、
省1
344: 2020/04/16(木)23:31:42.35 ID:10nqZrEx(4/5) AAS
そのうち、過剰診断と言い出す予感。
福島の甲状腺がんみたいに。
389: 2020/04/21(火)14:53:08.35 ID:pHehMVs5(1/2) AAS
>>386
sirモデルでは罹患した患者が回復するまでの機会中常に一定の確率(感染率)で遭遇した感受受宿主に感染を広めると仮定して立式してる。
ザックリした傾向を見るならそれで十分だけど、実際のモデルではそんな事はありえない。
感染する確率は患者の体内で繁殖しているウィルス量の増加に従って増えるからその効果を勘案してΓ分布(というかt^c d^x なる形の関数)に応じて感染率が罹患した時点から変化するとするんでしょ？
もちろんコレでも大体の傾向見るにはコレで十分というモデルを臨床例から適当に選んでるだけでしょ？
実際には未来永劫感染力を持ち続けるなんて事があるはずないし、罹患初期のウィルス量の増え方はおそらく指数関数的に増えるものを採用すべきだろうし。
394(1): 2020/04/23(木)04:58:29.35 ID:3vcirHk0(1/6) AAS
>>393
これを微分で解いたら、ネ申か狂人だろな。
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から確実に正直者と断定できるのは誰か？
A「嘘つきの方が正直者より多い」
B「Hは嘘つきである」
省6
576(1): 2020/05/21(木)13:00:03.35 ID:hAZkHjNF(6/21) AAS
>>573
ベイズ信奉者から、ベイズ論者を採用したGAFA(Google等）が成長したと教わった。
迷惑メールのフィルタリングとか雑音の除去とか日常的に役立っているというぞ。
954(2): 2020/08/01(土)10:49:24.35 ID:kSBhb5Su(1/2) AAS
どうみても弱毒化しているように見えますので、
俺は弱毒化（致死率の低下）についてモデルを
考えてみます。
つか、コロナウィルスってどんどん変化するらしいので、
すぐに性質変わるんですよね？
ウィルスはド素人なので全くわかりませんけど・・・。
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