Hiro

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コロナウイルス感染者数シミュレーション(4)

前回4月初めのシミュレーション後の更新です。公表感染者数は現時点で3つのピークで近似出来ています。残念ながら4月末にピークを持つ新たな感染ピークが発生していますが、緊急事態宣言の効果で比較的小規模に抑えられたと見られます。公表死者数の数は感染者数にほぼ連動していますので、公表死者数が正しいと仮定する限り今季の感染拡大は5月末までに一旦収束すると期待されます。致死率0.5%から逆算した実感染者数は公表値の9倍でした。致死率はニューヨークの抗体検査からの推測値を引用しています。

    • COVID-19中国の公表死者数から推定した感染者数

      中国の公表感染者数には、基準の変更等の理由で2月11日に不連続点があるため、公表死者数のシミュレーションから感染者数を逆算しました。死者数は3つのシグモイド曲線できれいにシミュレーション出来ました。日本、韓国のデータ同様、陽性診断から死亡までの平均日数を12日として、12日後の死亡者数を0.04で割ったのが図の感染者数推計です。致死率を4%と仮定した場合の数字で、2月14日以降は公表値にほぼ合っています。 図に、各国の渡航禁止措置等のイベント発生日を記載しています。 その

      • 新型コロナ感染シミュレーションイタリア編 (1)見えてきた未曾有の危機

        日本全国の感染者数シミュレーションの数式をイタリアのデータに適用しました。 https://www.worldometers.info/coronavirus/country/italy/ その結果、目を覆いたくなるような惨状が見えてきました。3月末からすでに感染拡大の連鎖が始まっています。既存ピークが公表陽性患者数12万人規模、新たに発生したピークが19万人規模です。その結果、シミュレーションでは、陽性患者数の増加は5月中旬まで続き、30万人を超え、死者数は7万人に迫ります

        • コロナウイルス感染者数シミュレーション(3)続き

          東京のシミュレーション図です。

        コロナウイルス感染者数シミュレーション(4)

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        • コロナウイルス感染者数シミュレーション(3)続き

          コロナウイルス感染者数シミュレーション(3)

          4月5日の公表値(濃い矢印)までシミュレーションのカーブに乗っています。図は、3月31日までの公表値(薄い矢印)のカーブフィッティングをエクセルのマクロ機能を用いて行った結果です。5日後のデータまでシミュレーション出来ているので、予測精度は高いと考えられます。このまま推移すると、4月8日付近に変曲点に達し、その後、1日あたりの陽性診断数は減少に転じると予測されます。 東京のデータもシミュレーションしてみました。全国のシミュレーションと同じ傾向ですが、3月20日付近に最大値を

          コロナウイルス感染者数シミュレーション(3)

          コロナウイルス感染者数シミュレーション(2) 実際の感染者数推定

          残念ながら、4月1日、2日、3日の感染者公表数は前回のシミュレーションカーブにぴったり乗ってきました。実際の感染ピークである可能性が高くなりました。3月14日付近に発生し5月12日付近で収束する(シグモイドのプラトーに達する)ピークです。問題は、何故、周辺国で感染が収束に向かいつつある3月中旬、日本でも第1ピーク(図左肩)が収束していたのに新たな感染ピークが発生したのかです。欧米の感染ピークとは同期しているので、渡航制限に伴う帰国ラッシュが一因かもしれません。 それはさてお

          コロナウイルス感染者数シミュレーション(2) 実際の感染者数推定

          コロナウイルス感染者数シミュレーション 第一波終息は5月末?

          直近1週間ほどの日本国内感染者数の伸びが気になったので、シグモイド関数でシミュレーションしてみました。生データは下記URLの4月1日現在(図中矢印)の数値を使用しています。グラフ縦軸は人数です。 https://ka-so.jp/service/covid19/index.html 仮定: - 感染のピークが線幅2ヶ月ほどのガウシアン曲線(正規分布)になる。100年前のスペイン風邪パンデミックの死者数のプロットを参照しています。 - 全年代平均致死率 = 2% - 日本

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          新型コロナ、本当の最悪のシナリオ 是非に及ばず

           完全新型ヒトウイルスのパンデミックの場合、免疫が無いので、最悪のシナリオでは人口の70%程が感染すると考えられています。約100年前のスペイン風邪(5HN1型鳥インフルエンザ)等の疫学データを基にした推計です。100年前と比較して、現在は医療技術が進歩していますが、その恩恵に与れるのは地球人口に比較して一握りの富裕国と富裕層のみ。むしろ、高速移動手段の進歩が感染率を引き上げる効果を持っていることでしょう。一昔前まで、インフルエンザの特効薬が発明されたらノーベル賞ものだと言わ

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