20/05/27 19:07:41.79 VNGePIH1.net
>>641
しつこいな。どこからそんな式が出てくるんだよｗ
現状で分かってる事実から推測して全感染者数の
ピークが後ろにくる理由はないよ。むしろ前にくるほうが自然。
685:１３２人目の素数さん
20/05/27 19:13:02 VNGePIH1.net
>>642
発症前から感染力があり、潜伏期間にも幅があるんだから、
その情報だけでだれが感染源かなんて断定できるわけない
のは当たり前だろ。それでも最初の発症者が一番怪しい
ってことに変わりはない。
常識で考えろ。
686:１３２人目の素数さん
20/05/27 19:21:49 v/kXgPR4.net
>>645
>>637の実験やってみた？
687:１３２人目の素数さん
20/05/27 19:34:58.61 DONHjyrT.net
>>646
院長と３日めの発症した看護師とどれくらい確率が違うかは
常識では出せないだろ。
こういう計算には数値化が必要。
ある開業医が新型コロナ肺炎に罹患したとする。
行動調査によって発症前にキャバクラに行っており接客したキャバ嬢が開業医発症の２日後に発症していたことがわかった。
キャバ嬢は開業医から移されたと主張して１億円の賠償を求めている。
潜伏期間には幅がありキャバ嬢から移された可能性もあると主張してその確率を計算して賠償金を値切りたい。
いくら値切れるか計算せよ。
688:１３２人目の素数さん
20/05/27 20:06:50 olFI7/IU.net
>>642
Mathematicaだと
cond = Distributed[{a, b, c, d, e, f},ProductDistribution[{LogNormalDistribution[1.434065, 0.6612], 6}]];
NProbability[a > Max[b - 1, c - 1, d - 2, e - 2, f - 2], cond]
NProbability[b - 1 > Max[a, c - 1, d - 2, e - 2, f - 2], cond]
NProbability[d - 2 > Max[a, b - 1, c - 1, e - 2, f - 2], cond]
>0.257392
>0.178947
>0.128264
689:１３２人目の素数さん
20/05/27 20:50:23 DONHjyrT.net
>>649
レスありがとうございます。
有効数字２桁で同じ結果なので自分のコードの検証になりました。
690:１３２人目の素数さん
20/05/28 18:53:42 9QoKXLHk.net
中国湖北省武漢市（人口約１１００万人）が今月中旬から全市民を対象に実施していたＰＣＲ検査（遺伝子検査）がおおむね終了した。
地元紙「湖北日報」（電子版）によると、直近に検査を済ませた人や乳児を除く９００万人以上から検体を採取。
武漢では１日に１００万人以上の検査が可能で、２４日までに約６５０万人の検査が終わり、無症状感染者が２１８人見つかった。
事前分布に有病率は一様分布、感度は40-60%、特異度は90－100%のベータ分布を設定してStanでMCMCしてみた。
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
spc 0.999977 0.000000 0.000008 0.999965 0.999976 0.999994 12593 1.00001
sen 0.452612 0.002116 0.220226 0.073638 0.444200 0.871391 10834 1.00000
prev 0.000041 0.000001 0.000118 0.000001 0.000023 0.000183 8206 1.00004
p 0.000034 0.000000 0.000002 0.000030 0.000034 0.000039 36412 0.99998
spc:特異度、sen:感度 prev:有病率 p:陽性率
900万人での陽性者数の予想
最頻値 306.15
95%信頼区間
lower upper
266.46 346.70
1100万人のうちの有病者数予想
> summary(ms$prev*11e6) ; MODE(ms$prev*11e6)[1] ; hdi(ms$prev*11e6)[1:2]
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0 108 251 449 483 137796
x
179.24
lower upper
0.020213 1360.523395
691:１３２人目の素数さん
20/05/29 17:18:00.15 OOwyRgpM.net
岩田健太郎 Kentaro Iwata
@georgebest1969
日本が第一波をかなりうまく乗り切ろうとしているのだけど、最大の功労者の一人は西浦博先生だよ。それは絶対に間違いない。
午後5:44 2020年5月20日
692:１３２人目の素数さん
20/05/29 17:34:00 2wb0CO5Y.net
>>652
俺は志村けんとフィリピンパブ親父だと思う。
693:１３２人目の素数さん
20/05/29 19:29:59 7LO8JYfk.net
政府：「接触８割減を目指して下さい。」
マスコミ：「今朝の○○駅の映像をご覧下さい。人出８割減にはほど遠いですね．．．」
政府広報：
「接触８割減には、(1-x)^2=1-0.8 → x=0.552786 だから 人出55%減でいいんだけど、
馬○なマスコミが、勝手に目標を上げてくれてる。あえて指摘する必要ないよね．．．」
694:１３２人目の素数さん
20/05/29 19:53:22.15 iNWKoruo.net
>>653
藤浪も仲間に入れてやって。
岡江久美子も５月１０日前後の感染急減には貢献したかも。
しかし、岩田健太郎に擁護されてもむしろ逆効果でお気の毒＞８割おじさん
695:１３２人目の素数さん
20/05/29 19:56:02.55 iNWKoruo.net
>>648
賠償金ゼロまで値切れる。
俺じゃない可能性が十分あるのならそれでいい。
期待値で賠償金を計算されちゃかなわん。
696:１３２人目の素数さん
20/05/29 21:32:01 2wb0CO5Y.net
>>656
期待値を求めよ、では食いつきが悪いと思って金の問題にアレンジして開業医スレに書いてみたんだが、
答られる開業医は０だったよ。
697:１３２人目の素数さん
20/05/29 21:33:11 2wb0CO5Y.net
>>655
石田と志村の順が逆だったら、自粛は捗らなかったのではと思うな。
698:１３２人目の素数さん
20/05/29 21:44:18 2wb0CO5Y.net
潜伏期間が従うとされる対数正規分布（パラメータは、ln_par1 = 1.434065 ln_par2 = 0.6612)で乱数発生させて
その差が２以上になる割合を求めれば数値解は出せるけど、これって解析解は可能だのだろうか？
パラメータが同じ対数正規分布の差の分布は数式で表せるのだろうか？引き算したら０になってしまう気がする。
699:１３２人目の素数さん
20/05/29 21:51:25.78 2wb0CO5Y.net
>>654
感染の起こりうる濃厚接触するときの人数って期待値はどれくらいで、どんな分布に従うんだろうね？
700:１３２人目の素数さん
20/05/30 10:10:43.57 oTxR9Gdg.net
>>659(自己解決)
mu = 1.434065
sg = 0.6612
pdf1 <- function(x) dlnorm(x,mu,sg)
pdf2 <- function(y) dlnorm(y,mu,sg)
f <- function(x,y) pdf1(x+y)*pdf2(y)
vf=Vectorize(f,vectorize.args = 'y')
pdf <- function(x) integrate(function(y) vf(x,y),-Inf,
701:Inf)$value pdf=Vectorize(pdf) curve(pdf(x),-30,30)
702:１３２人目の素数さん
20/06/05 09:35:47.94 a3w5V/C1.net
COVID19関連での分布とそのパラメータ
Distributional fits to key COVID-19 distributions.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(www.medrxiv.org)
703:１３２人目の素数さん
20/06/05 10:32:03.26 a3w5V/C1.net
学校閉鎖の功罪
School closure and management practices during coronavirus outbreaks including COVID-19: a rapid systematic review
URLﾘﾝｸ(www.thelancet.com)(20)30095-X.pdf
704:１３２人目の素数さん
20/06/05 10:41:43.54 Vcc0zApK.net
>>654
西浦博教授が新しい試算を発表されたようです。
1影のたけし軍団 ★2020/06/03(水) 18:41:19.54ID:v4jJ+LDc9
西浦博教授らは、海外から新型コロナウイルスの感染者が入国すると、
国内で再び大規模な流行が起きるとする試算をまとめた。
1日当たり10人の場合、3カ月以内に再流行する確率は98.7%に達すると・・・・・・・
【コロナ】 西浦博教授、試算・・・海外から1日10人入国で再流行 [影のたけし軍団★]
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)
705:１３２人目の素数さん
20/06/05 11:24:15 a3w5V/C1.net
>>664
この試算コードは公表されている？
706:１３２人目の素数さん
20/06/05 14:20:57 PWYfRUOi.net
m3（医療関係者のサイト？）に割と詳しく載ってるらしい
707:１３２人目の素数さん
20/06/05 22:30:49 a3w5V/C1.net
>>666
みてきた。未知のパラメータが多すぎるのではという印象。
（3）どうやって計算したか
90日間の入国者総数をN人とし、感染率（感染している者の割合）をp、停留やPCRの効果（すり抜ける感染者の相対的減少率）をeとします。
そのとき、侵入者は
n = (1-e)pN
と計算されます。
上述の1人の感染者が侵入したときの「絶滅確率」をqとし、n人が独立して入国してきたとすると、
分岐過程に基づく大規模流行の確率Xは以下で与えられます。
X = 1 - q^n = 1 - q^((1-e)pN)
708:１３２人目の素数さん
20/06/05 22:35:27 a3w5V/C1.net
Rt のときと違ってあまりにも簡単な式でびっくりした。
709:１３２人目の素数さん
20/06/05 23:43:21.30 PWYfRUOi.net
みほちゃんというアカウントの物理学者がTwitterで批判してる 正しい気がするんだが、どうなん？
710:１３２人目の素数さん
20/06/06 09:52:55.88 dnuHAH8y.net
>>667
グラフにしてみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
711:１３２人目の素数さん
20/06/06 11:36:10.82 n1RssdRL.net
URLﾘﾝｸ(webcache.googleusercontent.com)
m3の中味
URLﾘﾝｸ(togetter.com)
ツイートまとめ
712:１３２人目の素数さん
20/06/09 09:32:36.39 olJVeaWc.net
ここ数日流れている、7割の人は誰にもうつさないの元論文。
URLﾘﾝｸ(www.researchsquare.com)
figure2Bが個人の再生産数の分布で、負の二項分布で近似可
713:１３２人目の素数さん
20/06/09 10:15:44.14 vlglV9Ra.net
>>672
abstract読んだだけではわからんかった。
どういうことか詳しくお願い。
ってか、そういうのも考慮にいれて実効再生産数の値が決まるんでは？
714:１３２人目の素数さん
20/06/09 10:49:09.07 olJVeaWc.net
>>673
これ、まさに>>667あたりの議論に関係してくるんだよ。実効再生産数が1を超えていても、スーパースプレッダーが拡散していてその値なら、運が良ければ大規模拡散は無い。逆に全員が均等に1人以上にうつしてしていたら、確実に大規模拡散につながる。
拡散能力の個人差を決めるのが、論文で言うkだと思う。
715:１３２人目の素数さん
20/06/09 11:03:38.13 BdGxyACB.net
>>674
拡散能力は何で決まるかわかっている？
個人の行動で決まるなら行動変容は必要だろう
マスクや咳エチケット、消毒、物理的距離や
換気など
716:１３２人目の素数さん
20/06/09 11:18:48 olJVeaWc.net
>>675
だから、それらがいい加減でRt>1でも拡散しない確率があるという話。帰国者のように少数が散発的に爆撃して行く場合には、Rt値だけでは判断できないわけだ。
東京も、日々の感染者数が１人とか２人になってくるとこの辺りの話が効いてくるだろうね。
717:１３２人目の素数さん
20/06/09 11:25:34.75 QHj7P+P7.net
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。
718:１３２人目の素数さん
20/06/09 12:01:48.99 vlglV9Ra.net
>>674
よくわかんないんだけど、感染者数が全体で数十人レベルなら隔離対策で
全部のスーパースプレッダーをたまたま捕縛できれば確かに終息できる
だろうけど、数百人レベルに拡がってそういうことができなくなれば、
一定数以上のスーパースプレッダーは常に残ることになって、結局感染
拡大は防げないのでは？（SS1人当たりの再生算数が４だと、3割がSSだと
して、実効再生産数は単純に0.3×4=1.2とかにならんの？）
719:１３２人目の素数さん
20/06/09 13:33:10.98 BdGxyACB.net
>>677
実行再生算数は過去のデータを反映した値で
Rt>1でも患者を全員隔離できたら収束可能ではあるから
矛盾はしないと思う
それを実現できる可能性は低いだろうけど
720:１３２人目の素数さん
20/06/09 20:27:46.64 olJVeaWc.net
>>678
そう。だから>>671の(4)の表で入国者数×感染率が数百単位の場合は大流行確率がほぼ100%になってる。あくまでも少人数しか感染していない場合の話。
>>679
隔離の話ではなく、感染力のバラツキに起因する感染消滅。サイトに載ってる考え方でシミュレーションを回して自然消滅確率q=0.9226は再現できたよ。
721:１３２人目の素数さん
20/06/09 23:46:15.61 Rz+Wm47s.net
>>672
理論的根拠があって負の二項分布を選んだのかと思って読んでみたらRであてはまりのよい分布を探したみたい。
Calculation of serial interval and empirical offspring distribution
We calculated the median serial interval as the difference between the symptom onset dates of each infector-infectee pair, excluding asymptomatic cases, and fitted normal, lognormal, gamma and Weibull distributions using the R package “fitdistrplus" and maximum-likelihoo
722:d methods, excluding eight non-positive data points for the latter three distributions. We generated the empirical offspring distribution from the observed number of secondary cases per individual infector and similarly fit negative binomial, geometric and Poisson distributions as before.
723:１３２人目の素数さん
20/06/10 05:29:56.44 uBmNcOzn.net
>>681
関連論文をいくつか読んでみたのだが、個人ごとのRtに注目する研究では、その違いに負の二項分布が使われるようだ。
バラツキを表すdispersion parameter のk(西浦が0.1と置いてるのはこれ)を成功回数、1/(1+Rt/k)を成功確率とした負の二項分布をどの論文でも使っていて、これで分布の平均はRtになる。
本来整数であるべき成功回数を実数としているのだから、負の二項分布である意味はなく本当に当てはめただけなのだろう。
724:１３２人目の素数さん
20/06/11 23:28:19.41 /K72s0+6.net
一人を感染させる時間=serial interval(SI)
Rt人感染させるまでに要する時間は
形状パラメータ=Rt
尺度パラメータ=SI
のガンマ分布gamma(Rt, SI)に従うはず、
λがこのガンマ分布に従う変数として平均λのポアソン分布pois(λ)を考えれば負の二項分布になるのだけど
これはRtの分布じゃなくてRt人感染させる時間の分布だよなぁ、と考えたりしたけど
理詰めじゃなくて、AICが最も小さくなる既知の分布を探したってことなのだろうな。
725:１３２人目の素数さん
20/06/12 15:38:09.41 SHffzP0W.net
ソフトバンクグループは、社員や医療関係者らを対象に独自に行った新型コロナウイルスの抗体検査の結果を速報値として公表しました。4万4000人余りのうち、0.43％に当たる191人が陽性だったということです。
ソフトバンクグループは、先月中旬から今月8日までに、社員や取引先、それに医療機関の関係者ら4万4066人を対象に新型コロナウイルスに感染したことがあるかを調べる抗体検査を行い、結果を公表しました。
それによりますと、191人、0.43％が陽性だったということです。
このうち、医療機関の関係者は5850人のうち105人、1.79％が陽性、社員や取引先の関係者は3万8216人のうち86人、0.23％が陽性でした。
以下全文はソース先で
2020年6月9日 23時20分
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
東大の7/1000の0.7%に近い感じだな。
一方、ロシアでは
ロシア・モスクワで保健当局が市民を対象に新型コロナウイルスの抗体検査を行ったところ、
およそ６人に１人にあたる１７．４％が陽性だったことがわかりました。
発表によりますと、モスクワの保健当局は１１日までの２週間で市民１６万５千人を対象に抗体検査を実施しました。
このうち、およそ６人に１人にあたる１７．４％の人に抗体があることが判明したということです。
先月４日から２１日まで行われた前回の抗体検査では１２．５％の人から抗体が見つかっていて、
前回から今回にかけて、陽性者がおよそ５ポイント増えた形です。
ロシアの感染者は１１日、５０万人を超えましたが、モスクワでは感染が抑制されてきているとして、
９日には外出制限が解除されています。
URLﾘﾝｸ(www.news24.jp)
726:１３２人目の素数さん
20/06/12 18:24:28.46 6ksURmJ8.net
>>684
特異度がわかんないけど、少なくとも99.8%くらいはありそうだな。
したがって、医療関係者が2%足らず陽性ってのは本物っぽい。
だから、どうしたって感じだけどね。
727:１３２人目の素数さん
20/06/12 21:51:01.76 DZUOxvlk.net
>>685
まだ未感染の人の割合が多いから集団免疫ができていなくて感染爆発のリスクが比�
728:r的高い 予防対策が引き続き必要
729:１３２人目の素数さん
20/06/12 22:01:46.43 opvlT+26.net
中和抗体の存在が実証されるまでは集団免疫神話だと思っている。
730:１３２人目の素数さん
20/06/12 22:16:50 6ksURmJ8.net
>>686
感染者の多い東京に限っても抗体陽性率は0.6%以下だってことは一ヶ月前から
分かってた話なんだから、今回0.23%以下と出たからといって、本質的になんも
かわらんでしょ。しいていえば、致死率の下限が上がったってことくらいか。
感染者が0.23%以下だとすれば、現在の死者数はやく千人なので、致死率は0.4%以上
となる。
731:１３２人目の素数さん
20/06/16 09:59:45.11 RYoHf/j0.net
外来患者0.5％に抗体、山形大 付属病院の1009人を検査
山形大（山形市）は15日、医学部付属病院の外来患者1009人について新型コロナウイルスの抗体検査をした結果、0.5％に当たる5人が陽性だったと発表した。山形県内でPCR検査により感染確認されたのが69人なのに対し、統計学上は県民約107万人のうち、670～1万人が感染した経験があると推計されるという。
大学によると、1～4日に外来で受診した人の血液を、検査キットより精度の高い機器と試薬で調べた。ただ検査数が千人余りに限られており、推計される陽性率は0.063～0.937％にばらつくという。
732:１３２人目の素数さん
20/06/16 10:10:06.88 RYoHf/j0.net
>>689
この95％信頼区間は正規分布での近似で計算しているな。
> p=5/1009
> q=1-p
> n=1009
> p-qnorm(0.975)*sqrt(p*q/n)
[1] 0.0006226557
> p+qnorm(0.975)*sqrt(p*q/n)
[1] 0.009288147
733:１３２人目の素数さん
20/06/16 10:12:02.29 RYoHf/j0.net
各種の95％信頼区間
> binom.ci(5,1009)
method x n mean lower upper
1 agresti-coull 5 1009 0.004955401 0.0017596471 0.011906321
2 asymptotic 5 1009 0.004955401 0.0006226557 0.009288147
3 bayes 5 1009 0.005445545 0.0014689159 0.010037024
4 cloglog 5 1009 0.004955401 0.0019155107 0.011096185
5 exact 5 1009 0.004955401 0.0016109041 0.011526082
6 logit 5 1009 0.004955401 0.0020640649 0.011848825
7 probit 5 1009 0.004955401 0.0019822732 0.011396609
8 profile 5 1009 0.004955401 0.0017805162 0.010620264
9 lrt 5 1009 0.004955401 0.0017936701 0.010616984
10 prop.test 5 1009 0.004955401 0.0018257774 0.012233747
11 wilson 5 1009 0.004955401 0.0021184531 0.011547515
734:１３２人目の素数さん
20/06/16 10:25:31.57 IaE5USJ0.net
厚労省がやってた抗体検査も結果出た。
URLﾘﾝｸ(www.mhlw.go.jp)
735:１３２人目の素数さん
20/06/16 12:01:44.37 RYoHf/j0.net
>>692
ロッシェとアボトットという業界では一流ブランドなのに一致率が低いのに驚き
TYO=matrix(c(2,4,2,1963),2,b=T)
> OSA=matrix(c(5,5,11,2949),2,b=T)
> MYA=matrix(c(1,6,2,3000),2,b=T)
> (dat=TYO+OSA+MYA)
[,1] [,2]
[1,] 8 15
[2,] 15 7912
> library('epiR')
> epi.kappa(dat)
$prop.agree
obs exp
1 0.9962264 0.9942306
$pindex
est se lower upper
1 -0.9942138 0.0008513625 -0.9958825 -0.9925452
$bindex
est se lower upper
1 0 0.0008518883 -0.00166967 0.00166967
$pabak
est lower upper
1 0.9924528 0.9892346 0.9949051
$kappa
est se lower upper
1 0.3459338 0.01121544 0.323952 0.3679157
$z
test.statistic p.value
1 30.84442 6.655295e-209
$mcnemar
test.statistic df p.value
1 0 1 1
736:１３２人目の素数さん
20/06/16 12:
737:19:16.92 ID:RYoHf/j0.net
738:１３２人目の素数さん
20/06/16 13:07:27.70 RYoHf/j0.net
>>694
これだけ一致率が低いデータで東京大阪宮城で陽性率に有意差があるを検定することに意味があるんだろうか？
739:１３２人目の素数さん
20/06/16 13:24:20.56 RYoHf/j0.net
>>692
多重比較になるけど、補正なしでも都市間の有意差はでないね。
むしろ、有名メーカーの検査キットの不一致の方が意外だった。
> positives=c(TYO=2,OSA=5,MYA=1)
> subjects =c(TYO=1971,OSA=2970,MYA=3009)
> pairwise.prop.test(positives,subjects,p.adjust.method = 'none')
Pairwise comparisons using Pairwise comparison of proportions
data: positives out of subjects
TYO OSA
OSA 0.82 -
MYA 0.71 0.21
P value adjustment method: none
Warning messages:
1: In prop.test(x[c(i, j)], n[c(i, j)], ...) :
Chi-squared approximation may be incorrect
2: In prop.test(x[c(i, j)], n[c(i, j)], ...) :
Chi-squared approximation may be incorrect
3: In prop.test(x[c(i, j)], n[c(i, j)], ...) :
Chi-squared approximation may be incorrect
> library(fmsb)
> pairwise.fisher.test(positives,subjects,p.adjust.method = 'none')
Pairwise comparisons using Pairwise comparison of proportions (Fisher)
data: positives out of subjects
TYO OSA
OSA 0.71 -
MYA 0.57 0.12
P value adjustment method: none
740:１３２人目の素数さん
20/06/16 21:54:44.89 tyACuXlX.net
まあ、特異度99.5%でも偽陽性が15人ぐらいでるから、陽性者はほとんどそれなんだろうな。なので両方陽性の人のみを数えてるのは正しいと思う。
日本の抗体保有率が低すぎたと。
741:１３２人目の素数さん
20/06/16 22:19:18.40 5zvBa6Bd.net
統計勉強しててこのスレ見つけたんですけどみなさんRつかってるんですね
pythonや他の言語ではないということは統計界隈はRが主流なのでしょうか？
742:１３２人目の素数さん
20/06/17 06:59:24.38 ozGKItOe.net
>>697
偽陽性率 ＝ 1 - 特異度だから全部が偽陽性の可能性もあるなぁ。
その確率は計算できるのだろうか？
743:１３２人目の素数さん
20/06/17 07:14:15.69 Sjc3FLqU.net
>>699
URLﾘﾝｸ(www.magojibi.jp)
URLﾘﾝｸ(www.magojibi.jp)
ここを信じる限り、特異度は99.6%と99.8%。3000人の検査で6～12人偽陽性が出る感じで、あってるように思う。
両方同時に偽陽性になる検体が1つ以上出る確率は2.3%だから、2つ調べればほぼ確実ということだろうね。まあ、互いに独立した事象ならという仮定だが。
744:１３２人目の素数さん
20/06/17 10:20:29.77 dTTrdB49.net
2キットが両方陽性のときのみ検査陽性とすると
特異度は
1-((1-0.996)×(1-0.998))
=0.999992
でいいのかな？
745:１３２人目の素数さん
20/06/17 10:23:14.49 dTTrdB49.net
偽陽性率は100万分の8でいいのか。
すると全部偽陽性というわけでもなさそう。
746:１３２人目の素数さん
20/06/17 16:40:39.13 Sjc3FLqU.net
>>702
あくまで、偽陽性の発生が2つの試験で独立の場合。
実際には、判定メカニズムに共通部分があるだろうから、完全に独立ではなくある程度相関はあるかも。相関が低いほど最終的な特異度は高くなる。
そういう意味では、カッパ値が低いことはむしろ利点となる。
747:１３２人目の素数さん
20/06/17 18:20:14.90 ozGKItOe.net
レスありがとうございます。
有病率prevalenceが低いとカッパ値は低めにでるらしいので
これを補正した
PABAK = ２✕(陽性合致数＋陰性合致数）／ 検査総数 − 1
は>693にある通り0.992と高いので
２キットは相関しているような気もする。
748:１３２人目の素数さん
20/06/18 11:44:36.30 PfxBa8Vk.net
>>698
もともと統計畑ではRを使っていた人が多数派だったと思う
Pythonは統計では後発で、pandasはRのデータフレームによく似ている
749:１３２人目の素数さん
20/06/18 12:50:29.49 +4oV8c92.net
>>705
統計のパッケージが一番揃っているよね。
最新理論のパッケージもまず、R版がリリースされるし。
例：Bayesian Network Meta-analysisとか。
こんなのあったらいいなぁと思って探すとみつかることが多い。
むかし、ヨンクヒール・タプストラ検定のスクリプト作ったけど、パッケージの方が高速でエラー処理も優れていたなぁ。
Rで??Jonckheereと入力するとそれらしいのがヒットする。
750:１３２人目の素数さん
20/06/18 20:20:41.28 +4oV8c92.net
> (dat=TYO+OSA+MYA)
[,1] [,2]
[1,] 8 15
[2,] 15 7912
で検査総数は7950
全員が抗体不保持でキットは全部偽陽性と仮定。
２キットが陽性で検査陽性判定なら8/7950が偽陽性で
特異度 1 - 8 / 7,950 = 0.9989937
１キットでも陽性で検査陽性判定なら
特異度 7,912 / 7,950 = 0.9952201
751:１３２人目の素数さん
20/06/19 15:35:57.95 qWJYCYqQ.net
抗体保有率＝０という帰無仮説で検定するにはどうすればいいんだろう？棄却できないと気がするんだが。
どちらのキットも陽性が23人で陽性率は
23 / 7,950 = 0.0028931
公称の偽陽性率(= 1 - 特異度)程度の陽性率にとどまっている。
752:１３２人目の素数さん
20/06/20 14:39:39.05 KyfQupfS.net
６月末に全国初の治験開始へ『大阪発の新型コロナワクチン』大阪府と阪大などが進める
URLﾘﾝｸ(www.mbs.jp)
>新型コロナウイルスのワクチンの治験は全国で初めてで、安全性が確認できれば、
>今年１０月に数百人規模で治験を行った上で、年内に２０万人分のワクチンを製造し、
>２０２１年春か秋の実用化を目指すということです。
有病率が0.5%程度だから数百人規模の治験じゃ有意差出せないだろうな。
753:１３２人目の素数さん
20/06/20 15:18:10.16 S9Mc7SGy.net
患者数が減って標本数が足りないって問題があるみたい
754:１３２人目の素数さん
20/06/20 19:20:16.10 tzFG6qz7.net
公表された抗体陽性割合
8/7950 # 厚労省
7/1000 # 東大
191/44066 # ソフトバンク
一番高い0.7％を採用して
>今年１０月に数百人規模で治験
を実薬500人、偽薬500人として
偽薬の500人中4人が陽性、ワクチン投与で500人中0人にできたとすると
> prop.test(c(4,0),c(500,500))
2-sample test for equality of proportions with continuity correction
data: c(4, 0) out of c(500, 500)
X-squared = 2.259, df = 1, p-value = 0.1328
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.001808434 0.017808434
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.008 0.000
Warning message:
In prop.test(c(4, 0), c(500, 500)) :
Chi-squared approximation may be incorrect
> Fisher.test(c(4,0),c(500,500))
Fisher's Exact Test for Count Data
data: cbind(hit, shot - hit)
p-value = 0.1242
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.6617083 Inf
sample estimates:
odds ratio
Inf
> poisson.test(c(4,0),c(500,500))
Comparison of Poisson rates
data: c(4, 0) time base: c(500, 500)
count1 = 4, expected count1 = 2, p-value = 0.125
alternative hypothesis: true rate ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.660124 Inf
sample estimates:
rate ratio
Inf
どれでも、有意差がでない。
どういうデザインで治験するんだろうなぁ？
755:１３２人目の素数さん
20/06/20 20:58:51 S9Mc7SGy.net
ワクチンと治療薬だと治験の方法が違うかも
安全性と効果を確認するだろうけど
ワクチンの場合は
健康な人がワクチン接種で病気などにならない事と
ワクチン接種後に
756:できた抗体でウイルスなどを中和出来ることを試験管なとで確認したら良さそう 治療薬は患者に投与して 副作用があまりない事の確認と治癒などの効果確認をするだろう
757:１３２人目の素数さん
20/06/20 21:56:40.97 tzFG6qz7.net
>>712
なるほど。
エンドポイントを感染予防でなくて抗体獲得という代理エンドポイントにするということね。
ありがとうございました。
758:１３２人目の素数さん
20/06/21 21:48:59.46 oYQHWaj+.net
岩手は、やはり抗体も検出されず
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
759:１３２人目の素数さん
20/06/24 17:52:58.44 uHXQOLLh.net
こういう問題もあるようだな。
>>
ワクチンによって正常な抗体が作られる保証もない
中途半端な抗体ができるとADEとなり、コロナに感染した時に重篤化する
サイトカインストームみたいな状態になる
この場合、ワクチンの副作用として失敗作となる
今の段階はワクチンを接種しただけで、単体の副作用ないということが確認出来ただけ
760:１３２人目の素数さん
20/06/30 07:15:26.87 vzuOiySp.net
>>697
東大の児玉龍彦氏がその計算法に異議を唱えているね。
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
27分30秒辺りから
761:１３２人目の素数さん
20/06/30 07:18:54.51 vzuOiySp.net
ワクチン神話を疑え！SARSで17年ワクチンができないわけ【新型コロナと闘う 児玉龍彦×金子勝】
で動画検索すると出てくる。
762:１３２人目の素数さん
20/06/30 07:36:35.39 HSIVZLVa.net
金子勝ってまだ生きてたのか
763:１３２人目の素数さん
20/06/30 08:06:57.85 vzuOiySp.net
>>716
デング熱ワクチンのことを調べてみたらこんな記述にであった。
URLﾘﾝｸ(www.forth.go.jp)
予防接種
2015年12月に、流行地域の9－45歳に向けて、サノフィ・パスツールによる初めてのデング熱ワクチンDengvaxia(CYD-TDV)が、20ヶ国で承認登録されました。
2016年4月、WHOはデング熱が住民の血清抗体保有率が70％以上の高度に常在している地域でのワクチン使用の条件付き勧告を行いました。
2017年11月に、予防接種時の血清抗体保有状況を後ろ向き研究で明らかにするための追加分析の結果が発表されました。
この分析からは、最初の予防接種の時点で血清抗体陰性であることが推測される研究の参加者では、予防接種を受けていない人と比較して、より重症なデング熱と入院のリスクがより高くなるということが示されました。
764:１３２人目の素数さん
20/06/30 09:22:31.83 dful2LQF.net
抗体を効果で分類すると3つあって
役なし、善玉、悪玉
善玉が中和抗体で期待するもの
役なしは変化なし
悪玉は抗体がある方が症状が重くなる
765:１３２人目の素数さん
20/06/30 11:35:22.28 vzuOiySp.net
>>720
役なしは感染既往の指標にはなるよ。
B型肝炎でいうとHBc抗体くらいの位置づけ。
766:１３２人目の素数さん
20/06/30 11:36:33.02 ouOildtQ.net
>>717
金子勝ってだけで見る気がせんわ。アホすぎ。
767:１３２人目の素数さん
20/06/30 11:40:04.49 ouOildtQ.net
>>720
仮にワクチンで抗体ができても、その３つのどれに該当するかを判定するのは
デング熱の場合よりはるかに難しそうだな。
768:１３２人目の素数さん
20/06/30 11:46:44.85 vzuOiySp.net
>>723
とりわけ有病率が低い国で有意差出すのは至難の業だと思う。
>>722
俺も児玉氏のところしか聞いていない。
769:１３２人目の素数さん
20/06/30 13:16:14.51 vzuOiySp.net
>>716
こっちの方が再生できるようだ。
://www.youtube.com/watch
770:?v=y6W83Y85zJs&t=1634s ワクチン神話を疑え！SARSで17年ワクチンができないわけ 【新型コロナと闘う 児玉龍彦×金子勝】
771:１３２人目の素数さん
20/06/30 13:48:18 b0dQmLIf.net
アラビア人のついた嘘だ
数学掲示板群 URLﾘﾝｸ(x0000.net)
学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ URLﾘﾝｸ(x0000.net)<)
微分幾何学入門
URLﾘﾝｸ(x0000.net)
772:１３２人目の素数さん
20/07/03 01:23:32.12 DYGsod0z.net
新規感染者が増えかかっているがどう見る？
773:１３２人目の素数さん
20/07/03 02:35:31.91 90y63y3Z.net
>>727
西浦氏が再評価される。
774:１３２人目の素数さん
20/07/03 10:13:27.22 hNK4yhyJ.net
ｽﾚﾘﾝｸ(sisou板:133番)-135
すまん寝＠秩序回復・財務省廃止・反財政再建 @sumannne
【新型コロナウィルス】藤井さん、そのグラフ変じゃないですか？
URLﾘﾝｸ(himorjp.blog.fc2.com)
こっちで改めて計算したところ、「自粛要請は滅茶苦茶効果あった」という結論になっちゃったんで、藤井さん、どうにかした方が良いと思うよ。多分専門家はもうツッコんですらくれないだろうし。
ちなみにデータソースは感染研に1か月遅れですがありましたので、怪しげなデータを使っているわけではありません。
むしろ藤井さんが使ってるデータソースが不明。
藤井さんの統計のいじり方で一番分からんのが、対数グラフを取るでもなく、普通に差分するでもなく、「対前日比」という謎の計算で「速度」「加速度」を名乗ることなんだよなぁ。
この程度のオーダーで対数グラフ取る意味が分からんし、実際藤井さんは対数取ってるわけじゃないので、そうであれば変化率も加速度も差分しないと正しく見えないと思うが。
対数グラフを取る、もしくは対前日比でモノを言うのは、日ごとに指数増大していることがほぼ明らかな状況でなら分かるが、少なくともデータ上はそうではないから適切な計算方法とはちょっと思えない。
藤井さんの記事の「加速度」、縦軸を見てもらえばわかるが上下が0.01の幅で動いてる。
計算は「対前日比」でやってるのでほとんど0ですよこれは。
数値計算で、厳密解が0のものが数値誤差でちょっと荒れてるのを拡大顕微鏡で見て騒いでるような感じがする。
(実際、指数増大しているわけでないものを「比」で取ったら本質的に比率1しか出ません。)
極めて不適切だと思う。
まぁ、今回はさすがに時系列データに相関分析かけたりはしなかったから、その点は成長してるんじゃないっすか。
「対前日比」がいかにおかしいかの例題。
2次多項式のオーダーで増大する場合でも、「対前日比」を取っちゃうと増減が全然分からない。
URLﾘﾝｸ(pbs.twimg.com)
URLﾘﾝｸ(pbs.twimg.com)
775:１３２人目の素数さん
20/07/03 10:13:49.21 GtC8ue70.net
西浦モデルはもう使われないんじゃないの？
とりあえず夜の飲食業は営業停止で。
776:１３２人目の素数さん
20/07/03 10:16:46 GtC8ue70.net
>>729
藤井聡太が迷惑しそうな名前のオヤジだなｗ
もう藤井恥
777:に改名したほうがよろしい。
778:１３２人目の素数さん
20/07/03 21:04:53.02 I3C9PAZr.net
数学系でかつ鉄道趣味のある人で通勤電車の中にどのくらい元気な感染者が存在しうるか
なんて計算してる人っているんだろうか？ （元気な感染者＝感染力の強い時期の人）
あるいはそんな研究あるんだろうか？ -素朴な疑問です 他意はありません
779:１３２人目の素数さん
20/07/03 21:52:40 UvmxXx4m.net
URLﾘﾝｸ(forbesjapan.com)
上の記事、新型インフルエンザで申し訳ないが、感染研が2011年に電車に1人乗ってただけでも感染爆発するというシミュレーション出してる。
780:１３２人目の素数さん
20/07/03 22:04:30.84 GtC8ue70.net
コロナの飛沫感染に関しては、マスクをしてるだけで感染力は
大幅に下がるんでねぇの？
インフルエンザとの違いはそこだね。
781:１３２人目の素数さん
20/07/03 22:05:15.79 GtC8ue70.net
したがって、電車に乗る人はマスク着用を義務付けるべきなんだよな。
782:１３２人目の素数さん
20/07/03 22:45:08.73 90y63y3Z.net
>>733
今は削除されているのでWebarchiveにある。
曰く
首都圏の鉄道に新型インフルエンザを発症した人が1人乗ったと仮定して、まったく対策を取らなかった場合、重症軽症を含めた感染者数は1週間で12万人に拡大するというシミュレーションがあります。
URLﾘﾝｸ(web.archive.org)
783:１３２人目の素数さん
20/07/03 22:47:39.63 90y63y3Z.net
コロナが始まって日本人はマスクを買い増したが、アメリカ人が買い増したのはライフル銃の弾。
マスクに関してはこれが面白かった。
A modelling framework to assess the likely effectiveness of facemasks in combination with ‘lock-down’ in managing the COVID-19 pandemic
URLﾘﾝｸ(royalsocietypublishing.org)
Identifying airborne transmission as the dominant route for the spread of COVID-19
URLﾘﾝｸ(www.pnas.org)
URLﾘﾝｸ(www.pnas.org)
飛沫の可視化
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
784:１３２人目の素数さん
20/07/03 22:56:23.10 90y63y3Z.net
>>729
ここのK値というのも、意味が理解できなかった。
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)
「（感染増の）波のとらえ方に、K値を採用しようと思っています。中野先生のおっしゃるK値モデルは、
感染の収束速度を計算して感染者数を想定するうえでは、かなり正確だと思う」
K値について詳しい説明はこちらで確認
URLﾘﾝｸ(www.dailyshincho.jp)
URLﾘﾝｸ(www.dailyshincho.jp)
785:１３２人目の素数さん
20/07/03 23:50:48 UvmxXx4m.net
>>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。
786:１３２人目の素数さん
20/07/04 07:13:01 kFD5yPDP.net
>>739
直線でに線形回帰みたいなもの？
787:１３２人目の素数さん
20/07/04 07:55:47.68 2sU7d1SU.net
>>740
適当に線引いたらそれっぽい数字が出たという数値
788:１３２人目の素数さん
20/07/04 08:21:47.85 kFD5yPDP.net
こういうパラメータも既知の分布によく当て嵌まるかで決定なのだろうな (>681参照)
Distributional fits to key COVID-19 distributions.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(www.medrxiv.org)
789:１３２人目の素数さん
20/07/04 13:22:16.78 Y1vg+l8y.net
K値ってのは１週間の感染者数を総感染者数で割っただけなんだが、そうすると既に大流行が終わったところに2波目が来ても不当に小さい値になってしまう。
そこで適当なところで「リセット」出来ることになっているのだが、それが恣意的な時刻で可能なのが最大の問題。
発明者は「ほら、2波目を予測できてるでしょ」と言うのだが、いやいやそれ都合の良いとこでリセットかけてるだけやんとしか。
790:１３２人目の素数さん
20/07/04 20:49:26.54 kFD5yPDP.net
>>716
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
15分辺りで２キットの検査の違いを解説している。
791:１３２人目の素数さん
20/07/04 21:33:00.37 YBorZJOe.net
>>733
ありがとうございます
コロナの現状（マスクあり）でも誰か
やっててもよさそうなもんですね
不安を煽るとかで規制あるのかな
792:１３２人目の素数さん
20/07/05 08:07:43.49 4xu+FlwC.net
>>743
解説ありがとうございます。
都合よくあう点を選んで接線を引いて予測どおりというみたいなものという理解でいいですか？
793:１３２人目の素数さん
20/07/05 08:09:26.87 4xu+FlwC.net
>>745
最悪の事態がカイヒできたら叩かれるから自主規制しているのでは。
794:１３２人目の素数さん
20/07/05 11:21:40.50 rpUuAKzr.net
10/14って何人から感染したんだろうなぁ？
どうやれば計算できるだろ？
再生産数から計算できる？
>>
京都市は先月市内の飲食店で開かれた小規模のパーティーで新型コロナウイルスの集団感染＝クラスターが発生したと発表しました。これまでに男女12人の感染が確認され、市が濃厚接触者などの調査を進めています。
クラスターが発生したのは先月27日に京都市内の飲食店で開かれたパーティで参加した14人のうち今月2日から4日にかけて男女10人の感染が確認されたということです。
また、二次会が開かれたバーの従業員2人の感染も確認され、関係する感染者は合わせて12人に上っています。
京都市は、目安となる「同一の場所で5人以上の感染」が確認されたとして、二次会での感染も含めて新たなクラスターが発生したとしています。
市は濃厚接触者などの調査を進めています。
<<
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
795:１３２人目の素数さん
20/07/05 11:25:37.47 by0UA+MF.net
>>746
何も分かってない気がする。
>>748
再生産数は平均値だから計算できないよ。（再生産数の推計に対して、実際に感染させた人数がバラついていることからｸﾗｽﾀｰ対策が本丸であることを西浦は見抜いた）
796:１３２人目の素数さん
20/07/05 13:11:55.13 rpUuAKzr.net
>672のデータ
URLﾘﾝｸ(www.researchsquare.com)
From the empirical offspring distribution and
fitted negative binomial distribution shown in Figure 2B,
we estimated an observed reproductive number (R) of 0.58 (95% CI: 0.45 - 0.71)
and dispersion parameter (k) of 0.45 (95% CI: 0.31 - 0.76).
を使って乱数発生させてシミュレーションしてみた。
mu=0.58
size=0.45
(prob = size/(size+mu))
Rt=rnbinom(1e5,size=size,mu=mu) # reproductive number
hist(Rt,breaks = 'scott',freq=F,ann=F)
sim <- function(n=10){
infector=sample(1:n,1) # how many infectors?
infectee=sum(sample(Rt,infector)) # how many infectees?
if(infectee==n) return(infector) # is the number of infectees n?
else return(NA)
}
s=replicate(1e6,sim())
spreader=s[!is.na(s)]
hist(spreader,freq=F,ylab='',axes=F,breaks='scott') ; axis(1)
BEST::plotPost(spreader,xlim=c(0,1
797:0)) mean(spreader) HDInterval::hdi(spreader)[1:2] sum(spreader==1)/length(spreader) 期待値は > mean(spreader) [1] 8.032594 95％CIは > HDInterval::hdi(spreader)[1:2] lower upper 4 10 1人のスーパースプレッダーから広がった確率は > sum(spreader==1)/length(spreader) [1] 0.001580299
798:１３２人目の素数さん
20/07/05 20:02:50.90 rpUuAKzr.net
>>750
バグに気づいたので撤回。
infectee==10ではなくてinfector+infectee==10だな。
デバッグ版
R=0.58 # mean of reproductive number
k=0.45 # dispersion parameter
(prob = k/(k+R)) # its probability
Rt=rnbinom(1e5,k,mu=R) # random numbers of negative binomial distribution
hist(Rt,breaks = 'scott',freq=F,ann=F) # show its histgram
sim <- function(n=10){ # simulation
infected=0 # initial value
while(infected!=n){ # while infected is unequal to n
infector=sample(n,1) # prior discrete uniform distribution of infector number
infectee=sum(sample(Rt,infector)) # number of infectee
infected=infectee+infector # number of infected
}
return(infector) # when n infected, return infector number
}
spreader=replicate(1e5,sim()) # simulation & calculation
hist(spreader,freq=F,ylab='',axes=F,breaks='scott') ; axis(1)
HDInterval::hdi(spreader)[1:2] # 95% credibility interval
BEST::plotPost(spreader) # graph with 95%CI & mean
summary(spreader)
sum(spreader==1)/length(spreader) # the probability of single super-spreader
まあ、パーティー中に感染させる人数に再生産数を流用していいかは疑問ではあるが、
実効結果は
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
95% CI
> HDInterval::hdi(spreader)[1:2] # 95% credibility interval
lower upper
3 9
中央値、平均値、四分位値
> summary(spreader)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.000 6.000 7.000 6.844 8.000 10.000
1人のスーパースプレッダーの確率
> sum(spreader==1)/length(spreader) # the probability of single super-spreader
[1] 0.00104
799:１３２人目の素数さん
20/07/08 05:37:59 uI62U+we.net
>>751
Rt値はそのままで良いのだろうか。まあ、東京で計算したらそれぐらいだから、今の環境的に言ってそれで良いか。
というか、Rtが変化しても、dispersion parameterは0.1のままで良いのかな？
800:１３２人目の素数さん
20/07/08 11:05:25 XD7Ql8W/.net
>>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。
801:１３２人目の素数さん
20/07/08 20:15:37 I3BoIViR.net
>>752
レスありがとうございます。
パラメータの分布を勝手に設定して階層モデルもどきでシミレーションしてみた。数字のお遊びでしょうけど。
From the empirical offspring distribution and
fitted negative binomial distribution shown in Figure 2B,
we estimated an observed reproductive number (R) of 0.58 (95% CI: 0.45 - 0.71)
and dispersion parameter (k) of 0.45 (95% CI: 0.31 - 0.76).
Rは正規分布、kはガンマ分布として、期待値と95%CIが上記に適合するようなパラメータを
ニュートン・ラフソン法で算出すると
正規分布の標準偏差sd＝0.0663277494
> pnorm(0.71,0.58,0.0663277494)-pnorm(0.45,0.58,0.0663277494)
[1] 0.95
ガンマ分布の形状パラメータsh＝24.38466,尺度パラメータ=0.01845
> pgamma(0.76,sh,scale=sc)-pgamma(0.31,sh,scale=sc)
[1] 0.95
が得られた。
各パラメータが上記の分布に従うとして
R ~ normal(mean=0.58,sd=sd)
k ~ gamma(shape=sh,scale=sc)
Rt ~ nbinom(dispersion=k,mean=R)
のモデルでシミレーション
既述のコードに
RR=rnorm(1e5,R,sd) # R ~ dnorm(R,sd)
kk=rgamma(1e5,sh,scale=sc) # k ~ dgamma(shape=sh,scale=sc)
RRt <- function(x){ # Rt ~ dnbinom(k,mu=R)
k=sample(kk,1)
R=sample(RR,1)
rnbinom(x,k,mu=R) # pick x random Rt numbers
}
を追加して
while loop内のinfecteeの数を
infectee=sum(RRt(infector)) # number of infectee
に変更。
最初の10人に何人が感染していたかの95％推定
> HDInterval::hdi(spreader)[1:2] # 95% credibility interval
lower upper
3 9
> BEST::plotPost(spreader,xlim=c(1
802:,10)) # graph with 95%CI & mean https://i.imgur.com/LKu4hKD.png > summary(spreader) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 1.000000 6.000000 7.000000 6.894006 8.000000 10.000000 > sum(spreader==1)/length(spreader) # the probability of single super-spreader [1] 0.001023 予想通り、ほとんど、結果は変わらず。乖離した方がおかしい。
803:１３２人目の素数さん
20/07/09 22:44:44 dYeNIQef.net
>>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
804:１３２人目の素数さん
20/07/10 02:12:10 u3owlDvV.net
東京で224人 日本全国でも350人の新規感染者が出てますが
このスレ的にはどうすればいい思いますか。
要するに
・このまま放置
・夜の街になんらかの規制かける
・緊急事態宣言
とかいろいろ手段はあると思いますが
805:１３２人目の素数さん
20/07/10 03:23:48.78 hTe5Oog6.net
K値予測って、実効再生産数が1未満の地域で、突発的にたくさんの感染者が生まれたときの感染者数推移だろ
東京は実効再生産数が1を超えるので、感染者が右肩上がり
東京以外も、東京から感染者が継続的に供給され続けるので、K値予測は当たらない
806:１３２人目の素数さん
20/07/10 06:03:42 uMeV9IwL.net
全く納得できませんというpeerのコメント
K値の胡散臭さだけは伝わってきた。
URLﾘﾝｸ(pubpeer.com)
807:１３２人目の素数さん
20/07/10 08:20:42.04 ++P0OH09.net
>>756
数学民としては放置して、推移がちゃんとSIR方程式に従うのかを確認したい。
808:１３２人目の素数さん
20/07/10 10:04:28 uMeV9IwL.net
>>759
ワクチンや治療薬が開発されたときのパラメータを追加すればいいんじゃないかなぁ？
SEIR MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t)
mu:自然死亡率 b:感染率(S->I)
nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R)
今の時期に国外から持ち込まれるCOVID-19はパラメータが異なるように思える。
809:１３２人目の素数さん
20/07/10 17:37:19.00 opwaioSQ.net
>>756
素晴らしい。なんと素晴らしい馬○発見機会を得られたのだろうと喜べばよい。
強く疑われる場合にのみ検査して出された感染発覚者人数と
見舞金目的（？）と思われるような集団にさえ検査を行い、カウントされた感染発覚者人数を
同レベルで比較するコメンテーターや、無調整で統計処理を施そうとする人を見つけたら、ラッキーと思えばよい。
彼らの発言は信用できないという強い証拠を得られたのだから。
810:１３２人目の素数さん
20/07/10 17:46:44.67 9VixCbDU.net
>>756
30代以下の感染者が80%以上を占めているわけだから慌てる必要は無い
現状の対策を継続維持だ
811:１３２人目の素数さん
20/07/10 18:08:08.15 uMeV9IwL.net
>>762
SARS罹患した若者の長期予後は芳しくないと耳にしたことがある。
SARS-COV-2の場合の長期予後は未知だから楽観視できないと思う。
812:１３２人目の素数さん
20/07/10 20:04:48.04 PNuztIXJ.net
SIRモデルにしろ、はしかモデルにしろ
感染症数理モデルはウィルス拡散防御のためにある公衆衛生.医学の道具で、
方程式だけをいじっても素人は素人。
最�
813:ﾟ 医療現場無縁の関西の似非専門家 ど素人が声高く徘徊してますね。 ・都のデータの注意書きも読めない IPS細胞のY京大教授 ・医療システム無視でPCR検査信奉 のH京大名誉教授 ・医療公衆衛生無知でウィルス実験と 混同するM京大准教授 ・核物理が専門なのにグラフを いじってK値をとなえるN阪大教授 不思議にお維新に近い考え方です。 西浦北大教授がまともでしょうし、 生物の数理モデルがベースでしょ。 故山口京大教授の数理モデルも考え方も 関西から絶滅したのだろう。
814:１３２人目の素数さん
20/07/10 20:22:08 uMeV9IwL.net
西浦氏が山中氏と対談 “市中感染が広がり始めている認識”
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
西浦先生は正しかったからな
815:１３２人目の素数さん
20/07/10 20:39:56.75 hTe5Oog6.net
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、
「一時的要因」ではないのでK値予測が当てはまらない
816:１３２人目の素数さん
20/07/10 20:42:04.82 hTe5Oog6.net
東京はすでに、感染者の急増と、市中感染の増加により、クラスター対策が不可能になったので、
大規模規制でおさえるしかない状況
817:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:08:25.69 9VixCbDU.net
3月4月はまだ正体がよく分かってなかったこともあり非常事態宣言を出したけど、今は分かってるからね
撲滅は目指さない。共存戦略でいく
風邪やインフルエンザウイルスと同じようにね。既存の4種のコロナウイルスとも同様だ
急速な終息を目指すのは賢い戦略では無いからね
医療体制の崩壊を防ぐこと
院内感染を防止すること
老人施設などクラスター防止
オフィスなどのクラスター防止
60歳以上の高齢者の重症化対策に重点を置く
これでいいんだよ
重症化対策がこの病気の肝
若者層は無症状がほとんどだし感染クラスターを把握していく今の体制で十分
たとえ1000人規模になっても30歳以下が80%以上で上記施設でクラスターが抑え込めていれば現状の対処でよい
818:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:09:32.25 uMeV9IwL.net
>>766
K値って原子核の崩壊定数からの類推なのかな？
819:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:14:22.02 NckxUv6S.net
>>768
そのいいとこ取りの解ってどんな解？
820:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:32:40.79 9VixCbDU.net
逆に、
院内感染急増
老人施設クラスター急増
60歳以上の感染者急増
入院患者急増
重症者急増
といった事態が生じたら速やかに非常事態宣言だな
要は感染者数だけを強調するのはナンセンスだ
メディアで報道しないといけないのは
入院者数
重症者数
死亡者数
821:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:35:03.25 NckxUv6S.net
>>771
イヤ、数学板なんだから数理防疫学の話してよ。
どんな解の事言ってんの？
822:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:46:21.32 9VixCbDU.net
現状の
「感染者出ました！」
「感染者増えました！」
と大騒ぎするのは知能が足りてないよ
メディアがレポすべきなのは
医療現場がいかに対処したか？
医療現場がいかに重症患者を救ったか？
治療レシピはなにが最適か？
医療体制はどうあるべきか？
感染者数で一喜一憂するなよ。バカみたい
823:１３２人目の素数さん
20/07/10 21:50:12.89 osz7X9Cr.net
>>773
他所でやって
824:１３２人目の素数さん
20/07/11 01:47:29 0/AYQWhD.net
>>761
人数はともかく、増大のトレンドにあることは確かだけどね。
東京以外でも、症状が出てる感染者が確実に増えてる。
825:１３２人目の素数さん
20/07/11 09:11:06.67 z+lU7R6q.net
>>734
ウイルスから守ると言う意味では、特に布マスクや、不織布マスクでも隙間があると無力らしい
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)
各社が夏にぴったりとか言って、隙間だらけの布マスクを販売してるけど、
電車の中で、マスク無しの感染者が咳・くしゃみをすると相当ヤバそう。。
826:１３２人目の素数さん
20/07/11 09:25:46 TZvEYwn/.net
>>776
私のマスクがあなたを守り、あなたのマスクが私を守る。
NEJMへ投稿された動画
URLﾘﾝｸ(i.ytimg.com)
827:１３２人目の素数さん
20/07/11 12:05:53.64 0/AYQWhD.net
>>776
通常のマスクに防御の役割が低いのはとっくの昔にわかってたこと。
その記事はなにを今更って感じで論外。大西君も今頃そんなこと
やってるなんて、、、。恥を知ってほしい。
>>734は感染させないためのマスクという役割を前提として指摘ですよ。
828:１３２人目の素数さん
20/07/11 16:32:55.60 SN7B5Z3H.net
コロナに感染させたマウスが入ったケージと、非感染のマウスが入ったケージを用意し、
送風機で、感染側から非感染側に風を送ったところ、非感染マウスの一部が感染した。
非感染側のケージに布マスクに相当するような障壁を置いたところ、感染割合が約2/3に、
感染側のケージに布マスクに相当するような障壁を置いたところ、感染割合が約1/3にまで減った。
という論文が出された、というテレビ放送を見たことがある。つまり、非感染者が布マスクを
つけること（＝自衛目的）により、感染を1/3防ぐことができ、感染者が布マスクをつけること
（＝感染拡大抑止目的）により、感染を2/3防ぐことができるということだ。
布マスクの隙間サイズが、コロナウィルスのサイズの数百倍～数千倍あるから、
布マスクの効果は限定的だという話は以前から指摘されているが、それを覆す報告だ。
ウィルスが単独で飛翔することは希で、大概飛沫に乗って移動する。
従って飛沫の通過／進入を防ぐことができるなら、その分の効果は期待できると言うことなのだろう。
もしかすると、布マスクの最大の効用は、口や鼻を直接触る機会を減らすことにあるかもしれない。
だとすると、上のようなマウス実験例を示すまでも無く、「布マスクでも効果はある」と断言できる。
花粉症が蔓延している日本では、春先にマスクを着ける姿は違和感無く受け入れられている。
ファクターＸは、多くの要因の集合体と思われるが、一要因に「マスク」も含まれるだろう。
829:１３２人目の素数さん
20/07/12 06:05:28 JrtRNErT.net
>>769
>K値
物理なら標準的な基本理論に
基づき実験し測定値を実験式で
表して誤差を考察するけどK値は物理と
無関係でしょ。
感染症素人が個人的にグラフや資料を
見てピピっとお告げがあったんだろう
競馬予想や株価預言でも見られる
現象かな、まあ阪大の保証もないし
雨合羽にK値ではネタしかならないな
830:１３２人目の素数さん
20/07/12 10:18:36.16 JrtRNErT.net
>>780
続き
>SIR微分方程式と原子核崩壊
・SIRモデル。
感染症数理モデルは�
831:Vンプルで 集団モデルのSIRが基本モデルだ。 微分方程式は(ミクロな)個人間の接触 が均等より非線型項βSIがあり 非線型。 ・原子核崩壊。 放射平衡は 微分方程式d N1/dt=-λ1N1 が基本で相対論的場の量子論. 断面積から導かれる。 親→娘→孫の線型方程式。 ・SIRモデルの局所線型化。 SIRモデルで初期t≒0の時 S(t)≒S(0)=1 で線型方程式になる SIRモデル(t≒0)と放射平衡は 共に線型微分方程式として 対応できる ・マスク効果は個人間接触の相互作用. 断面積パラメータで扱え 集団のSIRモデルで感染率パラメータ となる。 ミクロ相互作用の接触は密度に依存 する 以上は数理モデルの概論です
832:１３２人目の素数さん
20/07/12 10:41:01.76 9O0Ntz/e.net
>>780
レスありがとうございます。
K値とは合羽値の頭文字出会ったとｗ
>694のκ値とは別物。
833:１３２人目の素数さん
20/07/12 10:57:43 JrtRNErT.net
>>782
K値は根拠不明
834:１３２人目の素数さん
20/07/12 14:27:41.83 yl7MdC0U.net
工学の人が好きそうな、いきあたりばったり的なパラメータだよね＞K値
理学系なら演繹的に捻り出すモデルを考えろよ、と言いたい。
835:１３２人目の素数さん
20/07/12 14:54:44 qAF2CiMg.net
モデルを考えている間に感染が広がったり経済的損失が拡大してしまったら役に立たない
病気の原因はわかっても患者が死んだら意味がない
学問的には意味があるだろうけど実践的には意味がない
モデルを考えるのは後からでもいい
836:１３２人目の素数さん
20/07/12 15:17:13 Wf1trDX+.net
日本に必要なのは、都道府県別実効再生産数を1未満に保つ、
仮に1を上回ったら2週間以内に1以下に下げる
っていう数値目標を加えること
実効再生産数が1を超えると2週間後に感染者が目に見えて増大、4週間後には急拡大する
感染者数とかだけで見てると先手先手をうった対応が出来ず後手後手にまわるのは
いまの東京を見れば明白
東京は5月後半に実効再生産数が継続的に1を超えて、
感染拡大するのは明白だったのにろくな対策しなかった
837:１３２人目の素数さん
20/07/12 15:19:19 Wf1trDX+.net
実効再生産数の目標には外部要因も考慮する必要がある
たとえば、自分ところの都道府県は実質的には実効再生産数が1以下で、
自分ところの都道府県内での感染は抑制されてるが、
他県、たとえば東京からどんどん感染者が流入してくるので数値的には1を超えた、みたいな場合ね
838:１３２人目の素数さん
20/07/12 17:30:49.38 PYIegNFg.net
>SIRモデルと再生産数
潜伏期間が0や住民間で均等な接触
を仮定し集団を対象にしたシンプルな
非線型微分方程式。
生物の基本的な数理モデル
・防疫戦略の基本的な道具の一つ
・インドボンベイのペスト流行でも
流行曲線を再現した
・体内のウィルス感染モデルにも
使用されている。
・初期に非感染者S≒1の場合
d I/dt=(β-γ) I =(Ro-1)γI
基本再生産数Ro≡β/γ
Ro>1の時 感染者 Iが増加
・実効再生産数R
感染原因が住民間の接触だから
接触を減らせばRが減少する。
8割接触が減少すれば
R=Ro×(1-0.8)=0.2R
だからマスクをして三密はさける。
(物理公式と同じく意味もわからず
公式へ数値を入れ結果を振り回さない、
Rは指標の一つでデータの取り方に
依存する>マスコミ素人学者政治家)
・都道府県単位で平均された
データ指標には注意が必要。
ウィルス拡散は放射能拡散と
同様に県境がないし業種交通網
年齢他にも依存する
・検査対象データは検査数対象
特性に依存するし東京以外は
戦略的検査数が少なく過ぎると
思われる
抗体検査では大阪>東京>宮城
だった
・SIRモデルから潜伏期間EのSEIR
モデル、進行波解がある(SIR＋拡散
項)モデル、再帰性があるインフル
エンザモデルなどがあり個人行動
をシュミレーションしたibmモデル
も以前からある。
新型インフルエンザ対策として
政府へ提言されていた
マスク備蓄もね
839:１３２人目の素数さん
20/07/12 17:31:39.31 PYIegNFg.net
>>787
検査していますか？
840:１３２人目の素数さん
20/07/12 17:43:16.95 PLqlj++l.net
>>788
海外から流入するパラメータの違うIを加えたモデルってあるかな。
841:１３２人目の素数さん
20/07/12 18:02:36 PYIegNFg.net
>>790
移流項＋SIRモデルやibmモデルかな。
SIRモデルは人口一定の閉鎖地域だから
感染者Iの流入流出項を加える。
(物理化学モデルの類似なら
閉じ込められた分子が衝突して化学
反応をしている。
更に外部から分子が流入するとか)
西浦教授が海外からの水際対策を説明
するため玉を流してぶつけていたが
西浦教授に聞いてください。
842:１３２人目の素数さん
20/07/12 18:06:06 4t109+lN.net
>>787
その数が分かっているなら、Rtの分子から流入分は除くべき。
西浦先生の計算では、輸入分の患者はそう取り扱っていたと思う。
843:１３２人目の素数さん
20/07/12 18:18:56.02 PLqlj++l.net
>>791
レスありがとうございます。
SEIRに人口増加の項を加えたモデルはみたことがあるけど
IBMって今はレノボではと思ったら別のIBMだったｗ
こういうのがみつかりました。
URLﾘﾝｸ(bradduthie.github.io)
理解できるかわからないけど読んでみます。
844:１３２人目の素数さん
20/07/12 21:07:07.01 PLqlj++l.net
RにIBMのパッケージがあった。
URLﾘﾝｸ(cran.r-project.org)
845:１３２人目の素数さん
20/07/13 09:41:22 dpBf9py+.net
>>785
だから、実践なんか二の次で真理を求めるのが理学。
846:１３２人目の素数さん
20/07/13 19:17:11.63 ux2hxf89.net
K値による予測を使うべきでない理由
URLﾘﾝｸ(katukawa.com)
847:１３２人目の素数さん
20/07/13 19:21:00.33 FAV+lxAc.net
>>795
真理って言っても確率的に大雑把にしか言えないと思う
個々の人から排出される飛沫にウイルスがどの程度含まれて
それかが別の人の体内にどの程度入って
その体内でウイルスがどう動いて免疫がどう働いて
結果的に症状や他の人に感染させるかとか
具体的な事は複雑で判らないと思う
真理にはたどり着けない
848:１３２人目の素数さん
20/07/13 19:33:06.81 tR49RdlH.net
まぁ何をどう言い繕ってみても再生産数を1未満、最低でも1以下にしない限り社会は崩壊する。
再生産数が1より大きい状態では何をどうやっても社会を維持することはできない。
849:１３２人目の素数さん
20/07/13 20:39:03.48 loo9MSbm.net
>>796
>K値というものが物理学者によって
提唱されて、大阪などでは利用されて
いるようです
阪大核物理 Nが提唱し大阪府がK値を
利用していると明記してください。
京大RIMSのMグループはIUTが数学
のabc予想から天気予報の改善まで
有効と主張しています。
関西の数理科学
850:はアホくさく悲惨です がコロナ対策は命を守る問題です。 数学と物理は感染症分野は素人だから 生物数理モデルから個人的に学ぶべき であくまで素人の範囲でしょう。 生物数理モデルは故山口昌哉京大教授 がカオスを含め解析し弟子も活躍し 今では世界的に正統派です。 西浦北大教授の感染症対策の仕事や話も 山口先生の仕事の発展があると思って います。
851:１３２人目の素数さん
20/07/13 20:46:24.24 DPFA8Q9h.net
All analyses were performed using R version 3.6.3 (R Foundation).
なんて書いてあるんで読んでみたけど
割り算に使っただけみたいだ。
URLﾘﾝｸ(jamanetwork.com)
対照群もなんにもない。小学生に夏休みの自由研究みたいだ。
852:１３２人目の素数さん
20/07/13 20:48:12.18 DPFA8Q9h.net
>>800
平均値と標準偏差の計算に使っただけだろうな。
853:１３２人目の素数さん
20/07/14 14:27:26.92 cML8ukUt.net
K値は基本役に立たない
一番役に立つのは実効再生産数
実効再生産数をモニタリング指標、および数値目標にして管理するのが最適
K値予測が当たるのは、一時的に実効再生産数が1を超えて、また1以下に戻る、みたいな場合
もちろん、実効再生産数が1を超えたら行政がすぐい対応して1以下に減らす対策をとることが前提
行政が1か月以上実効再生産数を減らす対策をとらない東京には当てはまらない
854:１３２人目の素数さん
20/07/14 22:48:00.75 MNivzfqp.net
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)
とした。
・SIRモデルは集団免疫モデルで
対策がない場合を予測する。
対策を考える場合も使える
第1式 新規感染者の増加
第2式 感染対策の効果
=新規感染者-隔離感染者
第3式 医療システム
・対策のための実効再生産数R
定性的な式
個人間は均等な接触から
R→Ro×(個人間の接触回数割合)
=(感染率)/(回復率)]× (個人間の均等な 接触回数割合)
SIRモデルのβは広義の(感染率)×
(個人間の均等な接触回数割合)
・第2式で
dＹ/dt<0のためには
β感染率→小 接触回数→小
γ隔離率→大
結果 Rは減少する
γ→大の対策について
・第2式 d Ｙ/dt=βS Y-γＹ
戦略的PCR検査対策。
隔離率には抗体獲得.ワクチンと
検査隔離がある。
抗体集団検査が約大阪015>東京0.1>
宮城0.01パーセントだから集団免疫
なしかつワクチンがない。
クラスターが予想される地域店などへ
特にPCR検査を増やし感染者を
病院.ホテルへ隔離することは隔離者が
増加し Yが減少する。
・第3式医療システム
d Z/dt=γY隔離感染者
検査隔離(γ→大)で
隔離者増大より病床数が満杯になり
結果医療システムが崩壊するから
軽症ならホテル隔離へ。
東京方針はRを小さくする。
・大阪K値について
データへ指数関数を当てはめた
現象論に基づくから対策に繋がらない
戦略的PCR検査なし
本音は
経済優先でコロナはただの風邪路線
855:１３２人目の素数さん
20/07/15 11:05:27.21 +c3dKonF.net
>>797
単純な原理から、いかに自然現象をより高い精度で近似できるかって
ことが、自然現象を理解するってことでしょ。科学における「真理」
という言葉は、そういうただし書きつきだと理解しないと。
そこらへんは数学とは事情が異なる。
自然科学において、絶対的な真理など空疎な言葉。そんなものは、
宗教屋が唱えるおまじないでしかない。
856:１３２人目の素数さん
20/07/15 14:49:16 nLcbkn+C.net
>>804
同じようにある条件下で成り立つ法則を数式などで数量も含めて表現したものと思う
ニュートン力学は量子領域や宇宙領域では成り立たないだろうし
量子領域の物理で人間サイズを扱おうとするとシュレーディンガーの猫みたいになると思う
ウイルスと人間の免疫の活動の結果として健康に大きな影響なければ普通の風邪などと同様に無視していいからミクロな視点も無視はできない
ウイルスが体内でどのように増殖するのかも知るのも真理を知ることにはなると思う
マクロはミクロの積み重ねだから
個人の行動変容が感染拡大に影響するのも確かなこと
同じウイルスと人間の活動をどんな観点で記述するかの違いの様に思う
同じ現象だから互いに整合するはずだと思う
857:１３２人目の素数さん
20/07/15 17:41:50.43 Y5eCgaZb.net
K値予測
URLﾘﾝｸ(katukawa.com)
858:１３２人目の素数さん
20/07/16 05:27:26 f7C3/cjh.net
PCR検査、アメリカでは200人だかの検体をまとめて検査してるそうだ。
つまり検査結果が陰性なら全員がセーフ、陽性なら誰か陽性の人が1人以上いるぞ！ってこと
複数の検査を
検査1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
検査a,b,c,d,e,f,g,h,i,j
のように受けることでシロの人の洗い出しが素早くできたりはしないでしょうか
またはその逆にクロのひとの洗い出し
859:１３２人目の素数さん
20/07/16 07:13:17.08 C2pOqxoK.net
>>807
サンプルを混ぜる手法はバランスパズル・偽コイン問題やiPS細胞の実験手法で有名よね
URLﾘﾝｸ(www.jscf.org)
860:１３２人目の素数さん
20/07/16 08:22:41.73 muripj9V.net
>>807
>>633の式を当てはめると、アメリカは陽性率の事前確率を25/100万ぐらいに見積もってるのだな。
861:１３２人目の素数さん
20/07/16 09:19:06 dzMbDhwI.net
>>805
マクロなシステムの振る舞いをミクロな構造から説き起こそうとする
演繹的な方法論には限界があるが、それでもそれしかないからね。
モデル化ってのまさにそういうことでしょ。
マクロなシステムの予測に役立つk値のようなパラメータを経験的に
見出すような、帰納的なやり方もありなのは確かにそうなんだろう。
だけど、熱力学が統計力学で置き換えられたように、そこでとどまっ
ていては現象を理解した気にはなれんのよね。
やはり普遍的な基本法則から（たとえ数値シミュレーションの結果
であっても）演繹的に導かれるような説明ができないと理解した気
になれない。
862:１３２人目の素数さん
20/07/16 09:22:20 dzMbDhwI.net
>>807
へー、実際にやってるんだ。
863:１３２人目の素数さん
20/07/16 14:37:18 tJZRomem.net
>>803
訂正
ばつ.大阪015>東京0.1> 宮城0.01
まる.大阪0.17>東京0.1>宮城0.03
864:１３２人目の素数さん
20/07/16 18:04:59.93 d2bliECv.net
K値モデルによる予想。
>8府県(大阪兵庫京都愛知神奈川
埼玉千葉福岡)
7月9日ごろにピークアウト
→大阪府認定のk値だが7月15日
大阪61人では、大風呂敷を広げて
根拠に欠ける曲線を入れても予測
能力に全く欠ける。
現象論的にも過去に検証がなく
思いつきのレベルだが大阪府が
K値を全国へばらまいた
第1波の厚労省集団抗体検査で
大阪府が約0.17パーセントから
推測する。
府民882万人より15000人の潜在
感染者がいて隔離感染者2126 人
(7.14)だから大阪府に潜在感染者が
12.8千人もいた。
医療システムが脆弱では戦略的PCR
検査が不可能でk値やメディア出演
のパフォーマンスよりその場を
しのいできた。
大阪夜の街ホストクラブで感染は
徳島の指摘から発覚した。
大阪府は関空の水際の規制緩和を
要望など経済優先に前のめり
よく知らんが都構想の都合がある
のだろうか
865:１３２人目の素数さん
20/07/16 18:11:15.37 d2bliECv.net
>>813
つづき
移流項があるSIRモデル。
・移流項は個人が一様性等方の運動を
して個人間の感染,相互作用が仮定
される、
ブラウン運動も一様等方の運動。
移流項d∇^2(S、 I、R)より
∂S/∂ t=-βSI＋d(∇^2)S
∂ I/∂t=βSI-γY＋d(∇^2 )I
∂R/∂t=γY ＋d(∇^2)R
まず移流項なし閉鎖地域のSIR方程式を
解くこと。
解き方は力学系.近似解.数値計算などが
あり力学系ベクトル場から閾値の存在が
すぐわかる。
Murray数理生物学は感染症の章に
ペスト狂犬病などがあり
空間.時空間の発展モデルがある。
更にロジスティック曲線もある。
念のためゴンペルツ曲線は全くない。
866:１３２人目の素数さん
20/07/16 22:14:21 lhXKpfMQ.net
>>807
検体をまとめて調査する手法は、検査能力が足りないときに検査数拡大したいときによく使われる手法
中国では、武漢の集団PCR検査で使ってた
韓国も、3月ころの検査数足りないときにやってた
しかし200人ってのはちょっと信憑性かけるのでは？
アメリカの陽性率だと、200人もまぜたらほぼ全部陽性になって検査にならない
867:１３２人目の素数さん
20/07/16 22:19:18.21 lhXKpfMQ.net
日本は学校なんかの全生徒検査とかがあれば、
検体混ぜるのを使えばいいとおもうよ
感染者と同じクラスの児童や担任、クラス外で親密な人→検体まとめずに個別検査、
それ以外→検体混ぜて検査
みたいな感じで
ただし、紙とFAXで検査してる日本じゃ、検体ミックスなんてやったら保健所がパンクしたりミスがたくさん出そう
ちゃんとコンピュータ化してれば、検体ミックスが有効に使える
868:１３２人目の素数さん
20/07/17 05:10:32.66 l8XG6+rW.net
水中でも感染力を失わないならやばそう。
URLﾘﾝｸ(www.medrxiv.org)
869:１３２人目の素数さん
20/07/17 13:35:13 nAA2dWKD.net
K値モデル完全失敗、西浦予想に近い形になる
K値モデルは、感染者が増えたらあわてて政府・行政が対策するなら、K値モデルに近くなる
現実は、感染者増えても自治体も政府も無対策どころかさらに感染者ふやす対策をとる
870:１３２人目の素数さん
20/07/17 15:50:29.96 3kM9UPoB.net
>>815 >>816
毒ワイン問題の帰結から類推すると、陽性と出るか陰性と出るか1/2の確率になる�
871:ｭらいの 人数分を混ぜて検査するのが、最適な方法ではないだろうか。
872:１３２人目の素数さん
20/07/17 16:10:22.26 l/H5WeF7.net
>>819
>>419
873:１３２人目の素数さん
20/07/17 16:30:29.34 PvhkH04x.net
誰かk値理論の論文読んで解説してくれん？
なんかアホらしくて探す気にも読む気にもならん。
1) 感染者数の推移についてどんなモデル曲線を採用してるのか、どんなパラメータを持ってるのか
2) そのパラメータをどんなモニタリング指標を使ってどう統計処理して推定するのか？
もちろん2)はk値とかいうのを使うんやろうけど
874:１３２人目の素数さん
20/07/17 16:58:10.33 l/H5WeF7.net
ツイッターかnoteかで解読してるヤツおらんかった？
875:１３２人目の素数さん
20/07/17 17:04:19.18 PvhkH04x.net
なんかどうせデタラメやろうから調べる気にすらならん。
検索して読む時間全部無駄になる予感しかせん
876:１３２人目の素数さん
20/07/17 17:08:29.39 l/H5WeF7.net
実際に大阪とかはK値モデル採用して意思決定してるんだから、その予測が出来るから無駄ではないと思うけど。
877:１３２人目の素数さん
20/07/17 17:17:55.08 PvhkH04x.net
つまりは大阪がどんなデタラメ理論に基づいて動いてるかわかる事に意味があると？
イヤ、ちょっとご勘弁w
878:１３２人目の素数さん
20/07/17 17:48:59 l/H5WeF7.net
>>825
発言権を得て大阪以外も追随する可能性があるし、トンデモ理論の成り立ちとかわかるから面白いと思うけどね。（大阪専門家委員にはウイルス学の宮坂いるんだけどこの人もちょっとアホだからK値に感心している。あと山中伸弥教授もいたようだから、K値と接触して宣伝する可能性があって危険。）
879:１３２人目の素数さん
20/07/17 18:13:37 WeNCWXbE.net
>>802
>行政が1か月以上実効再生産数を
減らす対策をとらない東京には
当てはまらない
デマですね。
あなたはなぞのK値でも信奉してください
東京都は戦略的にPCR検査を増やし
隔離感染者を増大していますね。
これは基本的なSIRモデルで有効な
対策で実効再生産数を小さくします
880:１３２人目の素数さん
20/07/17 19:43:00.71 Ew4KkMJN.net
>>821
>>796にK値のポイントが整理されて
いますね。
「論文」も検索できるし
881:１３２人目の素数さん
20/07/17 21:58:21.84 4GCjkvh6.net
>>
882:828 なんかアホらしすぎて読む気にならんのよねぇ。 ただ例え便所の落書きとはいえ、k値理論に口出しするなら、やっぱ読まんといかんかなぁと言う気もするし。 なんでこんな怪しさ満載の理論採用されてるんかねぇ？ そもそも実績としてもことごとく予測値外してるのに
883:１３２人目の素数さん
20/07/17 22:53:16.49 l8XG6+rW.net
>>821
>796にでてくるゴンペルツ曲線
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
ここに利用法として
Examining disease spread
と書いてあるな。
884:１３２人目の素数さん
20/07/17 23:19:19.44 CMxFmiKu.net
>>830
thx
未知パラメータ３つか。
コレをK値で推定すると。
しかしコレ増加しっぱなし、減少しっぱなしやん。
それでみんなどこから起点日に取るかの恣意性があるって言ってんのか。
それとも起点日もパラメータにしてちゃんと推計値出すのかな？
読んだ？と思われる人のレスだと無さそうだなww
885:１３２人目の素数さん
20/07/18 00:58:41 nqMg34Lo.net
>>827
東京はクラスター対策がいい加減すぎて、PCR検査で実効再生産数を十分低くすることは難しい
中国並みに厳格なクラスター対策しない限り、東京のようなザルクラスター対策では
大して実効再生産数下げられない
886:１３２人目の素数さん
20/07/18 01:04:31 nqMg34Lo.net
ちなみに北京は、6月中旬からはじまった感染クラスターで、
普段の感染対策と、大量のPCR検査を組み合わせて抑え込みに成功した
高リスクグループから�
887:№ﾉ毎日数十万件とかいう検査をおこなった結果抑え込めたわけで、 いまは低リスクグループの大量検査を実施中で、すでに検査数が1000万件を超えてる
888:１３２人目の素数さん
20/07/18 07:39:06 kzNofEnA.net
>>831
ゴンペルツ曲線って新規発生数じゃなくて累積患者数を表しているんじゃないかな？
ゴンペルツ分布というのがあるらしいが
新規発生数=pdf 累積患者数=cdfとすると
パラメータによってpdfは単調にも一峰性にもなるみたい。
URLﾘﾝｸ(en.m.wikipedia.org)
889:１３２人目の素数さん
20/07/18 07:49:49 b9ODbCJm.net
>>832
中国は共産党独裁国家だし
大阪は検査もろくにしなかった。
法令システムでは
措置法は規制がなくザルで厚労省は
食中毒並みのPCR検査義務と休業命令
も通達しない。
国、政府、国会の法改正責任が重大なのにGO TO キャンペーンへ、
まあコロナはただの風邪路線なのだろう
890:１３２人目の素数さん
20/07/18 07:55:01 b9ODbCJm.net
>>829
論文を読むとインチキ手口がわかるよw
891:１３２人目の素数さん
20/07/18 08:49:38.59 bK/VOAbE.net
>>834
そうかもね。よんだ？
>>836
自信が確信になってもなぁw
892:１３２人目の素数さん
20/07/18 09:17:12 bK/VOAbE.net
>>830
しかしなぁ
sir方程式の解はピーク時点は左右対称になんかならんからな。
もちろん現実世界では再生産数は社会の対策で変動してるからsirの解通りには変動しないけど。
なのでどこでピークアウトするかは理論的に予測できるハズはほとんどないんだけどな。
893:１３２人目の素数さん
20/07/18 10:06:46 b9ODbCJm.net
>>837
K値論文の仮定が根拠不明だ。
SIRは数値計算を行なっている。
実際の測定値は検査などによる隔離感染者数だな
感染者数Iは推定で対策よりγが
変わればSIR予測も変わる。
894:１３２人目の素数さん
20/07/18 11:49:40.36 ILbvGgBu.net
>>839
まぁまだ論文読んでないけど(そして読む気も消え失せたけどw)大体インチキなのは確定したな。
モデルの曲線に何とるにせよ、そのモデルの曲線はなんかの意味もって選定しないと話にならん。
sirのモデルではsir方程式
d/dt I = β SI - γ I (感染者の増加分は感受性宿主数と感染者数に比例し、減少分(死亡、回復する数)は感染者数に比例する
をとる。
「そやろな」と納得いく式だし、実績もある。
この方程式に従えば感受性宿主数がγ/βに到達するまでピークアウトしない。
にもかかわらず実際の第一波でははるかに早い段階でピークアウトしてる。
それは感染率βが定数ではないからだ。
行動制限などによって接触率が下がれば感染率βも下がる。
第一波が早期にピークアウトしたのは緊急事態宣言下で市民が接触率を下げた効果。
つまりどこでピークアウトするかは市民の生活様式によるものでとても現在の新規感染者数から予測できるようなものじゃない。
もうそれを現在の新規感染者すうから計算できるK値なるもので予測できると言ってる時点でインチキ確定と言っていいやろ。
もう全く読む気が失せたww
895:１３２人目の素数さん
20/07/18 11:51:05.18 ILbvGgBu.net
あ、達するまでというか減るまでね。
896:１３２人目の素数さん
20/07/18 14:36:31 +nayeGtY.net
K値論文
Indicator K to analyze the transition of
COVID-19 spread In this study,
we introduce a new indicator called the
K value defined by K(d) = 1－N(d － 7)/N(d), where d is the number
of days from the reference d
897:ate, and N (d) and N (d － 7) are the total number of infected people on days d and (d － 7), respectively. Since N (d) is greater than N (d － 7) during the period from the initiation of spread to convergence, K takes a value between 0 and 1. ( infected people 感染者) k = 1 + 2.88K′ (Fig. S1). この公式を図へあてはめたのか、 図から帰納的に公式を導いたのか、 特に2.88の由来はなんだろう？？
898:１３２人目の素数さん
20/07/18 23:28:48.51 b9ODbCJm.net
K値について調べてみました
URLﾘﾝｸ(tatsuharug.com)
899:１３２人目の素数さん
20/07/19 01:35:49 m6+VaLKl.net
>>842
Indicator K の K はなんの K ?
900:１３２人目の素数さん
20/07/19 06:37:20 GNq9W41i.net
KはあまカッパのKからともいわれている
が、よくしらない。
阪大か大阪府へきいてみたら
901:１３２人目の素数さん
20/07/19 07:29:35 w6BaQv4H.net
>>842
R0 = 2.5であとは適当にパラメータ設定したSEIRモデルにK値を重ねてグラフにしてみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
どうやって予想に使うんだろう？
902:１３２人目の素数さん
20/07/19 08:00:38 w6BaQv4H.net
>>846
変数名が別のデータと被っていたので
rm(list=ls())でメモリクリアしてから
作図し直した。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
903:１３２人目の素数さん
20/07/19 08:24:34 w6BaQv4H.net
>>847
K値の基準となる日を１週間ずつずらしてK値の変動をグラフにしたみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
904:１３２人目の素数さん
20/07/19 21:02:46 iNIKliXH.net
K値モデルが正しく、なにもしなくて収束するなら、
アメリカやブラジルはとっくに収束してるわ
K値モデルがダメな点は、ただの一学者の主張じゃなくて、
大阪府知事が信じて取り入れてしまった点だな
やっぱ実効再生産数がいちばん大事
905:１３２人目の素数さん
20/07/19 21:20:04.76 iNIKliXH.net
なぜいまだに政府も東京都も大阪府も、
実効再生産数をモニタリング指標および政策目標につかわないのかまったく不明
東京と大阪以外は実効再生産数0.7、東京と大阪は実効再生産数0.8
これくらいを政策目標にすればいいのに
一時的に実効再生産数が0.5以下になるまで規制して感染者を大きく減らし、
その後は実効再生産数0.8目標でいいとおもう
906:１３２人目の素数さん
20/07/19 21:56:54.03 GNq9W41i.net
>実効再生産数
山中京大教授は実効再生産数のエクセル用公式を見つけて数値いれて威張って
いますが、
実効再生産数は感染症数理モデルに基づきますのでマネすることはおやめください
907:１３２人目の素数さん
20/07/20 00:09:27.09 Ze2tCmmK.net
疫学者が頑張って計算する正確な実効再生産数じゃなくても、
日々の確認陽性者数をエクセルに入れて処理する簡単な実効再生産数でも十分役に立つんだよ
ネットで公表されてる簡易モデルは、実際の確認感染者数の増減とだいたい一致してる
908:１３２人目の素数さん
20/07/20 00:13:48.19 Ze2tCmmK.net
日本の都道府県別実効再生産数
URLﾘﾝｸ(rt-live-japan.com)
URLﾘﾝｸ(covid.gutas.net)
アメリカの州ごとの実効再生産数
URLﾘﾝｸ(rt.live)
世界の実効再生産数
URLﾘﾝｸ(covid.gutas.net)
疫学者ががんばって計算する実効再生産数じゃなくても、
このレベルの簡易モデルで、十分通用するのが今回の新型コロナだよ
日本の場合、感染者がかなり少ない都道府県はまともに算出されないが、
それ以外はだいたい妥当な値になってる
909:１３２人目の素数さん
20/07/20 00:30:32.49 Ze2tCmmK.net
ドイツやイタリアは実効再生産数ベースに対策を考えてるのでは？
実効再生産数が上がらないように対策してる感じがする
日本は、日本全国および東京都の実効再生産数が継続的に1を超えてるのに、
感染対策をやらずに自粛解除だけ進めていったのがこの事態を引き起こした
本来、自粛解除しても実効再生産数が１を超えないように感染対策をした上で
自粛解除をする必要があった
910:１３２人目の素数さん
20/07/20 01:56:42.64 L7jTb9sR.net
そう、なのに日本だとわけのわからんモニタリング指標に従って対策立ててる
アホじゃないかと
911:１３２人目の素数さん
20/07/20 08:24:49.04 IvKiJrmj.net
感染者数 成長曲線の3パターン
・指数関数型
マルサス人口論 原子核崩壊
官邸 アベノミクスカンフル剤
コロナ対策より
株価が指数関数型の上昇希望
・ロジスティック曲線
dX/dt=N(1-X/N)X
SIモデル=SIRモデルの第1式.第2式
(隔離率γ=0)の感染者増加曲線。
PCR検査より感染者の隔離対策は
過去に実証された有効対策であり
SIRモデルに基づく
・ゴンペルツ曲線
高齢者の人口減少
腫瘍ガン細胞の体積増加
大阪府地方で流行っているK値
=感染者数の新興占いの式。
神奈川も流行り始めた模様
912:１３２人目の素数さん
20/07/20 08:44:21 IvKiJrmj.net
東京都のコロナ対策はSIRモデルが
重要な役割をしている。
913:１３２人目の素数さん
20/07/20 08:55:29 mgzJmLOO.net
SIRって言ってもRは当分の間ほぼ0のままだから、事実上SIモデルだよな。
914:１３２人目の素数さん
20/07/20 09:31:31 IvKiJrmj.net
積極的にPCR検査しない道県は
SIモデル。
府はガン細胞増殖のK値モデル
915:１３２人目の素数さん
20/07/20 10:24:10.81 jF/Tht4x.net
γは回復率やろ
平均回復日数の逆数
916:１３２人目の素数さん
20/07/20 10:47:58 AYBv/aE8.net
γは隔離率とも回復率ともいう。
抗体ができる、死亡、隔離より感染しない者を表わす係数
917:１３２人目の素数さん
20/07/20 11:45:14 AYBv/aE8.net
・SIRモデル
閉鎖区域の総人口Nが一定。
S＋ I＋R= N 一定。
感染可能者S→潜期→ウィルス排出
→発病I→一部回復(抗体).隔離.死亡
などR、
ウィルス排出→発病の期間0とする。
第1式 dX/dt=-βXY
第2式dY/dt=βXY-γY
第3式d Z/dt=γY.
・発展SIRSモデル
一部R→Sがある場合
918:１３２人目の素数さん
20/07/23 02:43:39 iTEunCvL.net
大阪モデル完全崩壊だな
K値唱える人がいるのはいいが、それを政治が採用するとかやばすぎる
実効再生産数を見るのが最適
ただし、実効再生産数はクラスター対策が不可能になったら突然急騰するので、
クラスター対策できる上限には注意が必要
919:１３２人目の素数さん
20/07/23 18:41:45.80 bfbrr4ZK.net
実効再生産数は数理モデルによる。
数学として
SIモデルからロジスティック方程式
となり感染率βを小さくする対策
新しい日常不要不急不急の外出禁止
が必要だ。
更にオイラー差分を使い離散ロジスティック方程式が得られる。
シャルコフスキーの定理、リ.ヨーク
の定理のカオスの意味で
β Nよりカオスになる場合があるが、
感染症数理モデルとしては感染症
の基礎知識が必要だろう。