Covid-19のシュミレーションと実データの比較（個人的メモ）

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

covid19感染を表計算モデルに。素人芸。新たな感染者の発生と退院等での減少を考慮。画像1枚目が実際データ、2枚目が昨日までのモデル近似、3枚目が45日後のモデル。私が間違っていることを心から祈っている。少なくとも今は楽観できる状況ではまったくないとは考える。 docs.google.com/spreadsheets/d… pic.twitter.com/9TvrnPzGHN

拡大

拡大

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

救いは医療関係者の懸命なご努力のおかげで退院者数が増加傾向にあること。毎日の新規の感染者数が横ばいになっているように見えること。4月になると既存薬の薬効が明らかになり、重篤者の数が減るだろうことは本当に期待したい。 pic.twitter.com/IXWY5LVFjj

拡大

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

日々の実データとモデルを比較するという基本的なことを忘れていた。2/8のデータと3/22の数を合わせて比較すると途中では実データの方がだいぶ多い（1枚目）。で、対数でプロット（2枚目）すると見事に実データのグラフの傾きがずいぶん緩やかになってきている。 ブラボー！ pic.twitter.com/YwgaJjnjmw

拡大

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

同じグラフを対数グラフにしてみた。その上で、間真一郎さんのグラフと比べてみた。素人はこんなところかなと。 twitter.com/plasmankado/st… pic.twitter.com/pqDpsUI8oO

門 信一郎 @plasmankado

中国の現有確診病例の半減期9日が出せた。これを信じると、単純モデルで実効再生産数Rを1未満（=患者数減少）にするには累積数の倍増時間を9日（日々の増加率8%）より緩やかにする。日本は現在約8.5日でもうひと頑張り。２週間（初期の想定感染可能期間）は十分安全な目標でしょう。(c) @h_okumura pic.twitter.com/XeOFrYFgJ7

2020-03-15 12:00:09

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

実データの30日のところと45日のところでモデルをフィットさせてみた。30日目3月初旬はもう完全に欧米並みの感染爆発に。3月半ばでもネット感染者数的には厳しい。その後に指数関数的でなくなっているように見える。 pic.twitter.com/7LoVlnRrau

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

基本再生産R0という数字が1より小さくなるとは、ネット感染者のグラフが線形になると解釈してよいのではないだろうか？そう考えて線形近似してみた。2/8から90日後でも値と感染者は2000人程度となる。 pic.twitter.com/7eE7P8XIC1

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

同じグラフを対数グラフにしてみた。その上で、間真一郎さんのグラフと比べてみた。素人はこんなところかなと。 twitter.com/plasmankado/st… pic.twitter.com/pqDpsUI8oO

拡大

門 信一郎 @plasmankado

中国の現有確診病例の半減期9日が出せた。これを信じると、単純モデルで実効再生産数Rを1未満（=患者数減少）にするには累積数の倍増時間を9日（日々の増加率8%）より緩やかにする。日本は現在約8.5日でもうひと頑張り。２週間（初期の想定感染可能期間）は十分安全な目標でしょう。(c) @h_okumura pic.twitter.com/XeOFrYFgJ7

拡大

拡大

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

すでに線形増加になっていると仮定するのは安易だったと反省し、指数関数で３月の感染者数（ネット数ではない）とフィットさせた。これだけゆっくりの感染であっても、先は決して楽観できない。 docs.google.com/spreadsheets/d… pic.twitter.com/QkNVXG7PPC

拡大

拡大

岩田健太郎 K Iwata @georgebest1969

都道府県ごとのシミュレーションによる検討 – COVID-19情報共有 fttsus.jp/covinfo/pref-s…

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

@georgebest1969 q=1%って、実質人と一切会わないというレベルという理解でよろしいのでしょうか？

𝑯𝒊𝒅𝒆𝒌𝒊𝒉 @hidekih

@georgebest1969 21日版では若干目標減少値qが上がり（改善）ましたね。よかった。 fttsus.jp/covinfo/pref-s…