数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス

1 名前：１３２人目の素数さん [2020/02/29(土) 02:18:41 ID:twdO677Q.net] 東大数学科卒の元官僚はこう分析してるが、お前らはどうなると思う？ www.zakzak.co.jp/soc/news/200220/dom2002200003-n2.html 中国国外感染者の中国国内との比率をみると、 １月２０日の数字公表以降は、０・８〜２・６％で比較的安定している。 これは、新型肺炎の感染者のほとんどは中国国内、それも湖北省に集中しているからだ。 ちなみに中国国外での感染者数は、中国国内の１・１％だ（２月１６日現在）。 本コラムで紹介したが、現時点では、最終的な中国国内の感染者数は２０万人超と筆者は推計している。 となると、中国国外の感染者は数千人程度になるだろう。 中国国外のうち日本の比率は１割弱なので、日本の感染者数は数百人程度であろう。 その場合、死者も数人から１０人程度になるだろう。 こうした推計をすると、今の感染者は氷山の一角だと思われるが、今後の増加ペースはどうなるだろうか。 新型コロナウイルスの検査は簡単に行えるので、今後、日本での感染者数は増えていくだろう。 ある時点ではそれがネズミ算的に増えるかのように思える局面もあるだろうが、 筆者の推計が正しければ、現時点ではせいぜい数百人が一つのメドだ。 734 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 10:25:31.57 ID:IaE5USJ0.net] 厚労省がやってた抗体検査も結果出た。 https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000640184.pdf 735 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 12:01:44.37 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 12: ] [ここ壊れてます] 737 名前：19:16.92 ID:RYoHf/j0.net mailto: ロシュとアボットのキットのカッパ値をMCMCして分布をだしてみた。 https://i.imgur.com/VosPLlv.png [] [ここ壊れてます] 738 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 13:07:27.70 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 13:24:20.56 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 21:54:44.89 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/16(火) 22:19:18.40 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 06:59:24.38 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 07:14:15.69 ID:Sjc3FLqU.net] >>699 https://www.magojibi.jp/928/ https://www.magojibi.jp/920/ 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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 10:20:29.77 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 10:23:14.49 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 16:40:39.13 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/17(水) 18:20:14.90 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/18(木) 11:44:36.30 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/18(木) 12:50:29.49 ID:+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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/18(木) 20:20:41.28 ID:+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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/19(金) 15:35:57.95 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/20(土) 14:39:39.05 ID: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 https://www.mbs.jp/news/kansainews/20200617/GE00033506.shtml >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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/20(土) 15:18:10.16 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/20(土) 19:20:16.10 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/20(土) 20:58:51 ID: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 名前：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 [] [ここ壊れてます] 757 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/20(土) 21:56:40.97 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/21(日) 21:48:59.46 ID:oYQHWaj+.net] 岩手は、やはり抗体も検出されず https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200620/k10012477771000.html 759 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/24(水) 17:52:58.44 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 07:15:26.87 ID: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。 https://youtu.be/y6W83Y85zJ 27分30秒辺りから 761 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 07:18:54.51 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 07:36:35.39 ID:HSIVZLVa.net] 金子勝ってまだ生きてたのか 763 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 08:06:57.85 ID: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。 https://www.forth.go.jp/moreinfo/topics/20190605.html 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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 09:22:31.83 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 11:35:22.28 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/06/30(火) 11:36:33.02 ID:ouOildtQ.net] >>717 金子勝ってだけで見る気がせんわ。アホすぎ。 767 名前：１３２人目の素数さん [2020/06/30(火) 11:40:04.49 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 11:46:44.85 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/06/30(火) 13:16:14.51 ID:vzuOiySp.net] >>716 こっちの方が再生できるようだ。 ://www.youtube.com/watch 770 名前：?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】 [] [ここ壊れてます] 771 名前：１３２人目の素数さん [2020/06/30(火) 13:48:18 ID:b0dQmLIf.net] アラビア人のついた嘘だ 数学掲示板群 ttp://x0000.net/forum.aspx?id=1 学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ ttp://x0000.net 数学 物理学 化学 生物学 天文学 地理地学 IT 電子 工学 言語学 国語 方言 など PS 連続と離散を統一した！ ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3709-0 微分幾何学入門 ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3694-0 772 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 01:23:32.12 ID:DYGsod0z.net] 新規感染者が増えかかっているがどう見る？ 773 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 02:35:31.91 ID:90y63y3Z.net] >>727 西浦氏が再評価される。 774 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 10:13:27.22 ID:hNK4yhyJ.net] https://egg.5ch.net/test/read.cgi/sisou/1593487605/133-135 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？ https://himorjp.blog.fc2.com/blog-entry-179.html 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。 https://pbs.twimg.com/media/Eb7GF0JUMAEnVH-.png https://pbs.twimg.com/media/Eb7GHp4U4AEvAyt.png 775 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 10:13:49.21 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 10:16:46 ID: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 名前：に改名したほうがよろしい。 [] [ここ壊れてます] 778 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 21:04:53.02 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 21:52:40 ID:UvmxXx4m.net] https://forbesjapan.com/articles/detail/32245 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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 22:04:30.84 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/03(金) 22:05:15.79 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 22:45:08.73 ID: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。 https://web.archive.org/web/20090915203236/https://www.terumo-taion.jp/fever/pandemic/06.html 783 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 22:47:39.63 ID: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 https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspa.2020.0376 Identifying airborne transmission as the dominant route for the spread of COVID-19 https://www.pnas.org/content/early/2020/06/10/2009637117 https://www.pnas.org/content/pnas/early/2020/06/10/2009637117/F3.medium.gif 飛沫の可視化 https://youtu.be/UNHgQq0BGLI 784 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 22:56:23.10 ID:90y63y3Z.net] >>729 ここのK値というのも、意味が理解できなかった。 https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1593743783/ 「（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 https://www.dailyshincho.jp/article/2020/07020603/?all=1 https://www.dailyshincho.jp/article/2020/07020603/?all=1&page=2 785 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/03(金) 23:50:48 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/04(土) 07:13:01 ID:kFD5yPDP.net] >>739 直線でに線形回帰みたいなもの？ 787 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/04(土) 07:55:47.68 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/04(土) 08:21:47.85 ID: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. https://i.imgur.com/SJ6QS3b.png https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.03.20028423v3.full.pdf 789 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/04(土) 13:22:16.78 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/04(土) 20:49:26.54 ID:kFD5yPDP.net] >>716 https://www.youtube.com/watch?v=xWT3g-oGFkY 15分辺りで２キットの検査の違いを解説している。 791 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/04(土) 21:33:00.37 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 08:07:43.49 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 08:09:26.87 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 11:21:40.50 ID: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。 << https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200705/k10012497081000.html 795 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 11:25:37.47 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 13:11:55.13 ID:rpUuAKzr.net] >672のデータ https://www.researchsquare.com/article/rs-29548/v1 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 名前：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 [] [ここ壊れてます] 798 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/05(日) 20:02:50.90 ID: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 https://i.imgur.com/ApDSW1J.png 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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/08(水) 05:37:59 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/08(水) 11:05:25 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/08(水) 20:15:37 ID: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 名前：,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。 [] [ここ壊れてます] 803 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/09(木) 22:44:44 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/10(金) 02:12:10 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/10(金) 03:23:48.78 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 06:03:42 ID: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。 https://pubpeer.com/publications/2D5A3D7BC3C6E9EAF6F7FEF9563C8B 807 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 08:20:42.04 ID:++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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 10:04:28 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 17:37:19.00 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 17:46:44.67 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 18:08:08.15 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/10(金) 20:04:48.04 ID: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 名前：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。 [] [ここ壊れてます] 814 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 20:22:08 ID: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” https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200710/k10012508491000.html 西浦先生は正しかったからな 815 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/10(金) 20:39:56.75 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 20:42:04.82 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:08:25.69 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:09:32.25 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:14:22.02 ID:NckxUv6S.net] >>768 そのいいとこ取りの解ってどんな解？ 820 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:32:40.79 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:35:03.25 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:46:21.32 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/10(金) 21:50:12.89 ID:osz7X9Cr.net] >>773 他所でやって 824 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/11(土) 01:47:29 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/11(土) 09:11:06.67 ID: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 https://www.asahi.com/articles/ASN7430PVN72UBQU00B.html 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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/11(土) 09:25:46 ID: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 https://i.ytimg.com/vi/UNHgQq0BGLI/default.jpg 827 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/11(土) 12:05:53.64 ID: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 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/11(土) 16:32:55.60 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/12(日) 06:05:28 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/12(日) 10:18:36.16 ID: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 名前：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 　 [] [ここ壊れてます] 832 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2020/07/12(日) 10:41:01.76 ID: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 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/12(日) 10:57:43 ID:JrtRNErT.net] >>782 K値は根拠不明 834 名前：１３２人目の素数さん [2020/07/12(日) 14:27:41.83 ID: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。

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