8割削減とは何だったのか？ 新型コロナの伝染病モデル (7)
SIRモデルでは、流行の山はひとつだけであることを連載(2)で述べた。現実には何度も流行が見られるのだが、その原因として回復者が免疫を喪失して再度可感染者になることが考えられる。これまでに経験した第2波、第3波はこのプロセスによるものかどうか検討してみよう。
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SIRモデルでは、流行の山はひとつだけであることを連載(2)で述べた。現実には何度も流行が見られるのだが、その原因として回復者が免疫を喪失して再度可感染者になることが考えられる。これまでに経験した第2波、第3波はこのプロセスによるものかどうか検討してみよう。
8割削減とは何だったのか？ 新型コロナの伝染病モデル (6)
接触の頻度を8割減らすと、実効再生産数-- 一人の人が感染してから隔離されるまでに感染させる人数 -- も8割減になる。これは自明として語られることが多いが、実は正しくない。無症状だが感染させる人の存在により、接触削減の効果は減じる。新型コロナの手ごわい所以である。
無症状だが感染力を持つ人の存在を取り入れたモデルの説明をする。
新型コロナの話題 グーグルの予測(2)
政府が「勝負の3週間」と呼んだ期間を含む、昨年11月下旬からの4週間の結果を見る限りでは、グーグルの予測が人の行動を織り込んだものであるとは言い難い。これが前回ブログの結論であった。今回は手法から分析してみる。
新型コロナの話題 グーグルの予測
K値を使った予測に続いて、グーグルが2020年11月17日に始めたCOVID-19 感染予測(日本版)を取り上げる。当たりはずれだけでなく、ある基本事項も確認したい。
グーグルの予測の特徴は予測期間が4週間と長いことである。新型コロナウィルスは人が媒介して広がるので、人が行動様式を変えれば感染状況は変わる。この影響は1～2週間で現れるから、それ以降のグーグルの予測はどういう意味だろうか？ 今後の人の行動を織り込んだ予測なのか、それとも、現状のまま何も手を打たなければという意味の予測なのか。
長くなるので2つに分け、前半はデータから、後半は手法から分析したい。
