[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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393(1): イナ ◆/7jUdUKiSM 2020/04/22(水)19:51:00.75 ID:iq1GZOqA(1) AAS
AA省
471(1): 2020/05/07(木)22:36:59.75 ID:VnQvkZ57(6/8) AAS
>>470
同一キットじゃないから、ご指摘の通り。
しかも神戸大の方では陰性検体での確認はされていないから、神戸大方の陽性率が高いのは偽陽性を含む可能性もあるね。
大阪市大だけのデータでやってみると。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
504(1): 2020/05/14(木)16:35:35.75 ID:kec+XbRE(6/9) AAS
再生算数を０〜１０人の一様分布にすると、収束しない。
> print(fit_u)
Inference for Stan model: fit_infection_u.
4 chains, each with iter=10000; warmup=5000; thin=5;
post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat
mean_Rt 2.15 0.05 0.10 1.98 2.06 2.16 2.23 2.30 3 1.99
省5
677(1): 2020/06/09(火)11:25:34.75 ID:QHj7P+P7(1) AAS
そうそう。西浦先生の >>671 で面白いのは、帰国者が大規模感染を起こす云々より、むしろ再生産数が1を超えているのに感染が止まる確率があることなんだよね。
766(1): 2020/07/10(金)20:39:56.75 ID:hTe5Oog6(2/3) AAS
K値予測は、実効再生産数が0.7前後くらいの地域で、一時的要因により感染者が急増して域内での感染が蔓延、
その後収束していく様子を描いてるのでは？
日本でいえば、東京以外の大都市部
鹿児島は、基本的な実効再生産数がかなり低く、クラスター対策もしっかりできたので、
大量に出た感染者は、K値予測よりかなりはやくストンと直滑降で収束
東京は、実効再生産数が継続的に1を超えてるので、K値予測が適応不可
東京以外の大都市部は、東京から継続的に感染者が供給されてるので、
省1
803(1): 2020/07/14(火)22:48:00.75 ID:MNivzfqp(1) AAS
SIRモデルによるCov19対策
・法令システム.医療システム
行政システムによる。
SIRモデルから状況分析と予測より
感染者集団Ｙを減少させる
つまりd Ｙ/dt<0にする。
SIRモデルで( S.I.R)→(X. Y. Z)
省45
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