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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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198: １３２人目の素数さん [sage] 2020/04/01(水) 13:08:31.65 ID:xwYPMdxl >>197 ＞学問に対するなんの畏敬の念 ひょっとしてアホなの？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/198
286: １３２人目の素数さん [sage] 2020/04/15(水) 04:24:36.65 ID:wTXTja96 >>283 もちろんその通り http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/286
314: １３２人目の素数さん [] 2020/04/16(木) 00:09:53.65 >>312 感度0なら陽性者0 バカ丸出しだろこの猿 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/314
320: １３２人目の素数さん [] 2020/04/16(木) 00:38:23.65 >>305 > 感度70%程度だから、10人真の感染者が検査をしに来ても、3人は、いわば「お墨付き」で市中に放たれてしまう。 >一方、特異度90%だから、検査を受けに来た非感染者の1/10(←検査を受けた人の1/10にほぼ等しい)は、いわば、 「無実の罪」で、隔離生活を強いられてしまう。 は？ お前の理屈なら感度70%なら10人の真の感染者が検査をしに来たら7人はちゃんと隔離されるんだが？ 陰性的中率出してみろよ猿 そして首吊って死ね http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/320
339: １３２人目の素数さん [] 2020/04/16(木) 10:47:34.65 ID:6PriXNuy >>328 精度じゃなくて感度だよ。しかも試験管のテスト。 PCR検査で感度・特異度ともにどちらもほぼ100%になるのは常識。 検体採取の行程（ヒューマンエラーetc.）まで考慮にいれれば、 感度も特異度も下がる。特に感度のほうはスワブでちゃんと 検体が取れてるかどうかが怪しくて、かなり下がる。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/339
422: １３２人目の素数さん [sage] 2020/04/27(月) 06:45:22.65 ID:S7AmHM83 有病率が0.3％（オーストリアの無作為抽出)や6%(慶応大学の入院患者無作為抽出）のときは 感度30〜70% 特異度90〜100%のPCR検査キットでは 陰性的中率は オーストリアの例では 95％[87％〜99％] 慶応の例では 94%[86〜99％]になる。 すべて陰性にでる中国のイカサマキットなら 陰性的中率は オーストリアの例では99.7％ 慶応の例では94%になる。 有病率が10％くらいになればイカカマキットの方が陰性的中率の成績が劣る。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/422
498: １３２人目の素数さん [sage] 2020/05/14(木) 09:54:38.65 ID:IN0uokww >>497 https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/tree/master/data http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/498
547: １３２人目の素数さん [sage] 2020/05/18(月) 05:56:32.65 ID:hVD/4gbI >>546 >523氏が挙げてくれた 実効再生産数とその周辺 に 記述があったが、publicと呼べるのかどうかは門外漢なので知らない。 https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/blob/master/nishiura_Rt%E4%BC%9A%E8%AD%B0_12May2020.pdf こんな記述があった >> Several non mathematical definitions. A: あるカレンダー時刻 t で起こっている 2 次感染数の 1 人あたり平均値 B: あるカレンダー時刻 t で感染した 1 人がその後の経過で生み出す 2 次感染者数の平均値 C: 罹患率 有病割合比などから推定される 1 人あたりの 2 次感染者数（ actual reproduction number とか） D: 予防接種など流行対策下での 1 人当たりが生み出す 2次感染者数 << と定義は一義的ではないみたいだが、 西浦モデルでのR1(t) R2(t)は >540の論文では Rt Rct （ｃはcohortの頭文字)として言及されているから、まあ、理論疫学者の間ではcommonな定義なんだろうと思う。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/547
739: １３２人目の素数さん [sage] 2020/07/03(金) 23:50:48.65 ID:UvmxXx4m >>738 K値ってのは簡単に言うと、適当に数値の比をとったもの。疫学的な意味はない。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/739
753: １３２人目の素数さん [sage] 2020/07/08(水) 11:05:25.65 ID:XD7Ql8W/ >>752 >751の論文に95%CIが書いてあるのでそれを使って階層モデルを作ろうかと思って原著を読んだら95%CIはブートストラップ法で算出したと書いてあった。 Rtの方は期待値がCI境界の平均なので正規分布を期待したのだが。 dispersion parameterは非対称の分布みたい。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/753
755: １３２人目の素数さん [sage] 2020/07/09(木) 22:44:44.65 ID:dYeNIQef >>754 この結果からは、 再生産数はもっと高い and/or 無症状の市中感染が蔓延している と考えられる http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/755
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