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数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス (1002ﾚｽ)
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/
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96: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/23(月) 11:25:41.52 ID:eyONmTBV >>95 同感。 有病率0.1%で特異度0.9なら偽陽性だらけになるんだよね。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/96
112: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/24(火) 11:48:05.52 ID:TnHQvRcs 感度が最頻値0.7 標準偏差0.05のベータ分布β(58.229, 25.527 ) 特異度が最頻値0.9 標準偏差0.05のベータ分布β(36.172, 4.908) に従うと過程して model { x ~ dbin(p,n) p <- prev*sen + (1-prev)*(1-spc) sen ~ dbeta(sn[1],sn[2]) spc ~ dbeta(sp[1],sp[2]) prev ~ dunif(0,ul) } こういうモデルでMCMCすれば可能。 実行結果 > PCRj2(1000,10) # 陽性率1％で有病率を推定 mean lower upper 0.001667604624 0.000000053909 0.004956969423 > PCRj2(1000,300) # 陽性率30％で有病率を推定 0.33414 0.28797 0.38253 > PCRj2(1000,600) # 陽性率60％で有病率を推定 mean lower upper 0.83296 0.78428 0.88496 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/112
134: １３２人目の素数さん [sage] 2020/03/25(水) 10:06:13.52 ID:2o27M3ww >>131 ベータ分布は定義域が[0,1]で二項分布の確率の確率密度関数としてベイズ階層モデルでは頻用されるよ。 ベイズ階層モデルを使わずにこの計算できるならやってみてくれ。 020/3/24 11:00時点で検査人数での陽性率は171/2013であるという。 新型コロナ肺炎のPCR検査の感度は５〜７割、特異度は９割前後らしい。幅をもたせた値を使って検査をうけたグループの有病率を計算せよ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/134
445: １３２人目の素数さん [sage] 2020/04/30(木) 23:17:24.52 ID:qOF+URFa β分布と乱数発生で比較。 一般人と医療従事者の確率分布に従う乱数を１０００万個発生させて比率の分布をグラフにすると ９５％信頼区間が１を挟むから有意差なし。比率が１以上となる確率も87.5％で95%を越えないから有意差なし。 https://i.imgur.com/8zFKODI.png a=0.5 ; b=0.5 r1=5 ; r2=7 ; n1=55 ; n2=147 layout(1) layout(matrix(1:2,2)) curve(dbeta(x,a+r2,b+n2-r2),0,0.3,bty='l',ann=F,lwd=2) curve(dbeta(x,a+r1,b+n1-r1),col=2,add=T,lwd=2) legend('center',bty='n',legend=c('general','medical'),lwd=2,col=1:2) k=1e7 general=rbeta(k,a+r2,b+n2-r2) medical=rbeta(k,a+r1,b+n1-r1) BEST::plotPost(medical/general,compVal = 1) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/445
455: １３２人目の素数さん [] 2020/05/05(火) 23:00:17.52 ID:wvtmzVA1 >>449 抗体のはいったサンプルを２，３０個試してみりゃわかんじゃないの？ いくらなんでも感度が３％じゃつかえねぇ。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/455
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