[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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128(1): 2020/03/25(水)05:45 ID:jmNOx22O(1/9) AAS
>>127
時代は頻度主義統計からベイズ統計だよ。
129: 2020/03/25(水)06:04 ID:jmNOx22O(2/9) AAS
頻度主義統計でも最尤推定では
データを固定してパラメータを動かすだろ。
130(1): 2020/03/25(水)06:30 ID:jmNOx22O(3/9) AAS
>>127
階層ベイズモデルを扱ったことないの？
>112は簡単な実例。
136(2): 2020/03/25(水)12:30 ID:jmNOx22O(4/9) AAS
>>135
能書きいいから、
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。
137: 2020/03/25(水)12:39 ID:jmNOx22O(5/9) AAS
>>136
こういう判断が現実には必要。
検査特性を無視して単純な割り算だと検査を受けた人の有病率は8.5%弱になるけどこれは過大評価か過小評価か？
138(2): 2020/03/25(水)14:59 ID:jmNOx22O(6/9) AAS
検査感度が5-7割、特異度が9割前後なら
検査陽性率=有病率とすると常に過大評価かどうか気になったので陽性数を変化させて計算してみた。
検査感度はmode=0.6,sd=0.1 特異度はmode=0.9,sd=0.05のベータ分布に設定してJAGSでベイズ階層モデルをたてて計算。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
陽性率が20%未満のときは過大評価、それ以上のときは過小評価である、という結論になった。
ベイズ統計を理解できている人の検証希望。
139: 2020/03/25(水)17:30 ID:jmNOx22O(7/9) AAS
>>138
プログラムの練習がてらに、
MCMCのアルゴリズムの異なるstanでベイズ階層モデルを組んで検証。
当然ながら、同様の結果。 検査陽性率が２０％を境に過大評価と過小評価が入れ替わる。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
140(1): 2020/03/25(水)21:21 ID:jmNOx22O(8/9) AAS
>>136(自己レス)
今日の都の発表で(171+41)/(2013+89) に検査陽性率が増えたので再計算。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
141: 2020/03/25(水)21:33 ID:jmNOx22O(9/9) AAS
>>138
サンプリング回数を増やしてグラフを完成。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
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