[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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175(1): 2020/03/31(火)03:21:38.60 ID:5/cy/U/F(1) AAS
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
専門家会議がモデルを出したから議論してくれ
215: 2020/04/06(月)22:07:12.60 ID:Sgr4CLg/(1) AAS
>>207
東京都は陽性者数は公表しても検査人数を迅速に公表しないのでRのパッケージAmeliaを使って多重代入法による欠測データ処理してみる。
#
subjects=c(74,95,87,143,244,330,41,145,164,469,NA,NA,NA)
positives=c(17,41,47,40,63,68,13,78,66,97,89,117,143)
(dataset=data.frame(subjects,positives))
# 検査実施人数を欠測データとしてAmeliaで推定
省16
231: 2020/04/09(木)12:26:32.60 ID:cpUiyQfM(2/2) AAS
>>216
オリンピック延期決定以降のデータで検討
陽性人数が検査人数を上回るデータは検査人数を欠測データ(NA)として計算する。
dates subjects positives
1 2020-03-24 74 17
2 2020-03-25 95 41
3 2020-03-26 87 47
省20
276(1): 2020/04/13(月)19:03:16.60 ID:LCm4R7zM(2/3) AAS
>>275
よくわかんないのは、たとえサンプル集団の有病者が０でも、特異度が
99.5％なら陽性判定は７人出るはずなので、陽性５人だとXは解無しに
なるんじゃね？それでも特異度が99.5%である確率はゼロではないって
なんか不思議。
358(3): 2020/04/18(土)17:17:45.60 ID:PWtsyGc9(1/2) AAS
>>ニュースなどで「クラスターで陽性が10人」＝「10人が感染」と素直に受け取ってしまう向きも多いだろう。
>>１万人を検査すると、70人+198人が陽性と判定される。本当の陽性は70人だから、結果が正しい確率は70÷268＝26％
>>正解は、約26％だ。判定が「陽性」でも、本当の感染者は10人中3人以下ということだ。
明らかに誤っている部分がある。
市中感染率を1%と仮定し、その中から無作為に調査を行って、10人の陽性と判断される者を見つけた場合、
確かに、本当の感染者は2.6人程度。
しかし、クラスターが発見され、その周辺から、感染者を探す場合は、事前確率は1%ではない。
省2
563(1): 2020/05/18(月)19:51:25.60 ID:1P7V5xJn(8/10) AAS
>>561
ほんとうに頭のいい人は医学部でなく理学部か工学部に行く。
ほんとうに頭の悪い奴は底辺シリツ医大に行く。
シリツ医大には手先の器用な人もいるが、頭が器用な奴をみたことがない。
779: 2020/07/11(土)16:32:55.60 ID:SN7B5Z3H(1) AAS
コロナに感染させたマウスが入ったケージと、非感染のマウスが入ったケージを用意し、
送風機で、感染側から非感染側に風を送ったところ、非感染マウスの一部が感染した。
非感染側のケージに布マスクに相当するような障壁を置いたところ、感染割合が約2/3に、
感染側のケージに布マスクに相当するような障壁を置いたところ、感染割合が約1/3にまで減った。
という論文が出された、というテレビ放送を見たことがある。つまり、非感染者が布マスクを
つけること（＝自衛目的）により、感染を1/3防ぐことができ、感染者が布マスクをつけること
（＝感染拡大抑止目的）により、感染を2/3防ぐことができるということだ。
省8
947: 2020/07/31(金)16:36:10.60 ID:I5zVtTcu(1) AAS
>>943
無作為抽出したけど、協力してくれた人の年齢・職業分布に偏りがあって、それを補正したんじゃない？
世論調査でよくやるやつ。
965: 2020/08/01(土)16:14:33.60 ID:85irbUct(4/4) AAS
あと
パラメータが n と p = λ/nである二項分布において、λ を一定に保ったまま n を無限大に近づけると、その分布は平均 λ のポアソン分布に近づく。
時間の場合は時間間隔は無限に小さくなるからnが無限大になるかも
空間の場合も量子レベルとかのほんの少しの違いを区別するなら無限大とみなして良いかもしれない
人数の場合はnが無限大と言えるくらい大きければポアソン分布になるかも
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