ウィルス感染算

ここで紹介するモデルは100年近く前に提唱されたもので 単純ですが感染拡大の傾向と対策を考えるうえで非常に有効だと思います。 多くの人がこの新型コロナウィルス(COVID19)について 正しく理解して行動することが早期終息につながると思い、 元々自分の理解のために作ったものですが公開しました。 なお、専門家ではないので間違いなど多々あると思います。 参考にならないかもしれませんがご理解の上ご覧いただければ幸いです。
Contents
1:感染者数推移の基本再生産数による変化
2:現実とモデルの比較
3:現実とモデルの比較(Global)
4:行動制限の効果(東京)
5:行動制限の効果(Global)
6:活動再開の時
Appendix
A1:ジョンホプキンス大(JHU CSSE)のデータのグラフ化
 世界各地の感染者数の推移
 世界各地の死亡者数の推移
 感染者数と死亡者数の関係
A2:SIRモデル、SEIRモデルについて
感染者数推移の基本再生産数による変化
市中感染者数や罹患率が基本再生産数R0によってどのように変化するのか、 モデルを使って計算します。 このまま何の対策もしないとR0=2.5で最悪42万人の方が亡くなるという試算の発表がありましたがどうなのでしょうか。
現実とモデルの比較
実際のCOVID19の東京都のデータとモデルを比較してみました。 データと比較すべきものは何なのかを少し考えてみました。
現実とモデルの比較(Global)
実際のCOVID19の世界主要国のデータとモデルを比較してみました。 国によってR0に多少の違いがありますが日本だけは特殊なようです。 どの国も対策の効果によりモデルからずれていく様子が見られます。
行動制限の効果(東京)
行動制限がかかった時に東京都の感染者数がどのように変化するか計算しました。 中途半端な対策は終息までの時間を延ばし先が見えない状態になりかねません。
行動制限の効果(Global)
感染者数が行動制限時にどのように変化するか計算し世界主要国の実際のデータと比較しました。
活動再開の時
ピークアウトしたのだから緊急事態宣言を解除すべきという意見もありますがどうなのでしょうか。
参考
東京都新型コロナウィルス感染症対策サイト
ジョンホプキンス大学システムサイエンス、 エンジニアリングセンター(CSSE)COVID19データレポジトリ
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