◎正当な理由による書き込みの削除について： 生島英之 とみられる方へ:数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス ☆2 YouTube動画>3本 ->画像>57枚
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過去数週間β(t)が減少し続けているという実態があるのに、
SIRモデルの解析解。
>>4 続き
・SIRモデルのβ(t)を感染症から
化学反応で類推すれば、
dI/dt=βSI⇔化学反応⇔自由分子の
気体衝突.
β(t)⇔σ<u>=反応断面積×平均速度
σの1次近似が弾性衝突で一定。
しかし平均速度が遅い.静止でも
唾を飛ばし近接した会話などは
反応断面積が極めて大きいし
マスク着用は小さくなる。
・天気予報の基礎方程式.
ナビエストークス方程式は
低気圧の発生発達乱流まで予測する
が、大域的なSIRモデルは
局所的に発生するクラスターを
予測できない。
クラスターの予測には
具体的な感染例を分析し類推とも
比較しシンプルなβ(t)の個人行動
感染モデルを構築する必要がある
と思う。
パーコレーションも参考になる?
>β(t)は今後数週間減少しつづけると想定
>>6 引用文となんの関係があるんだよ。
あんた頭おかしいわ。
偽陰性が増加なら形式上β(t)は減少し続けますね
>>6 朝に検査をしてるが検査前にうがいはしていない
一晩経っての結果だから案ずる必要は無い
口腔内のウイルス細菌が身体に与える影響は大で口腔内から減少すると増殖率が大幅ダウンするよ
体内のウイルスが変わらないというのは根拠が無い
歯茎から細菌とかが入って血管を通じて体内に広がるという話は聞いたことあるな
さっさと政府や自治体は、簡易計算でいいから実効再生産数を毎日発表しろよ
>>11 >検査前にうがいはしていない
根拠がない
>>14 朝に検査する前にうがいをしてない事は発表してる
イソジンうがいは感染者が飛沫感染で他の人に移すのを防ぐのに効果がありそうに思うが、予防効果がある訳ではないと発表をした
あくまで重症化率を下げる可能性があるという発表だった
口腔内の消毒で体内のウィルスが少なくなるわけがないというのが一般的な常識だと思われるが
夜に口腔内のウィルスが唾液と共に肺に入る可能性があるので軽症者から重症化率を下げるのではないかという発表だった
他の医師の見解によると誤嚥性肺炎は口腔内ケアをすると発生率を抑えられるので、そのようなメカニズムが働いている可能性も否定はできないとの事
ただ検査対象数も少ないし、二重盲検も出来てないだろうから信憑性は劣る
>>15 あくまでイソジンによるうがいですね。
>夜に口腔内のウィルスが唾液と共に肺に入る可能性があるので軽症者から重症化率を下げるのではないか
歯磨きや水他によるうがいと比較したの
可能性なら
陰性証明が問題になっているこの時期は
イソジン悪用の可能性も大きい
>>11 確かに。
特に舌に多いと言われるACE2受容体にとりついて増殖したウィルスを
減らせば、回復が早まっても不思議はないね。新型コロナにのみ効く
やりかたかもしれん。研究の価値はありそ。
>>12 ふむふむ。口腔内で増殖したウィルスが血流に入り込み、血管壁にとりついて
血栓ができるという悪い流れにも予防効果があるかもね。
理屈の上ではメリットがあっても不思議はない。
> 研究の価値はありそ
悲報
イソジンうがい薬の効果とは
大阪府のあのK値を絶賛する
京都大学ウイルス再生医科学研究所
宮沢孝幸准教授にまで「あまり期待
しない方がいい」とまでいわれる始末
https://news.yahoo.co.jp/articles/26722f19444ec5ad1cb549084eaf79e7dc0f5ac0 あまり期待してないけど、効き目がないとも言い切れないからね。
>被験者の数が少ないということも
会見の直後に放送された「辛坊治郎ズームそこまで言うか！」(2020.08.04)の解説が秀逸
>>23 >>>確かに喉にいるウイルスを殺すことは可能だろうが、
影響が大きいのは喉じゃなくて、舌だろうね。
しかし、誰も「確かな事実だ」なんて言ってないのに
必死で叩きたがるあんたの気がしれんわ。
なんだよ、信者ってｗ
あほはお前だ。
ちゃんと治験して調べてみりゃ白黒つく話。
>>25 >確かに喉にいるウイルスを殺すことは
可能だろうが、
>しかし、誰も「確かな事実だ」なんて言ってないのに
上はK値信者のの宮澤京大准教授の 発言だよ
宮澤京大准教授とあらそってくれw
京大でもイソジンの対照実験を
したのね
イソジンでアレルギー反応をする
人も多いなあ、
イソジン信者にはわからんだろうが
βのはなしの前に
>>28 発想することは否定しないけど信じるアホが多いのが関西かなぁ？
>>27 ＞上はK値信者のの宮澤京大准教授の 発言だよ
おまえ、とんでもない低能だな。
宮澤は「ヨードうがいでコロナが軽症化する」ことを
確かな事実だなんて言ってないだろ。その逆で、懐疑的
だろ。単に、「確かな」っていう文言が一致してるだけじゃん。
おまえ、どんだけ間抜けなんだよｗってか、キチガイだなｗ
>>28 関西でひとくくりにする馬鹿はコロナにかかって死んだほうが
いいんじゃない？馬鹿は死ななきゃ治らないっていうからね。
しかしこの話題数学板でやっても答えなんか出るハズもなし
>>31 なんだ
おまえさんは野蛮なお維ソ新の可能性
が大だなあー
トンデモK値の宮澤京大准教授にまで
「科学論文として成立しない」と
言われる始末
>>35 維新に投票したことなどないわ、ヴォケ。
誰が論文として成立するかどうかなんて話してんだよ。
ピンボケもいいとこだよ。
おまえは、単に維新嫌い、関西嫌いで、ただただ
貶したいだけのゲス野郎にすぎん。
関西が好かれる要素なんてそれこそどこにあるんだ？。
>論文として成立するかどうかなんて話してんだよ。
コロナでバタバタ人死んでるのに
>>39 別に査読論文に投稿する前に発表したっていいだろうし、
そうでないとまったく信用できないっていうような、
STAP細胞なみに荒唐無稽な話でもないからな。
まあ、PCR検査逃れに使われると困るけど、そんな手合は
ごく少数だろう。バレたら袋叩きに合うし。
>PCR検査逃れに使われると困るけど、
>>37 トンデモK値を絶賛したが、一方で
イソジンうがい「効果」ではごく普通に
評価した宮澤准教授は関西の京大だ。
>>44 だからなんなんだよ。
お前は宮澤もディスってるだろうが、関西だからってことで。
専門がイソジン生産なんだ
経済重視にするには、クラスター対策がしっかりできる範囲内に感染者数を抑えるのが必須
>>51 もうクラスター潰しではおっつかないほど拡がっちゃってるからね。
ロックダウンも事実上不可能だし、経済を回しながら感染を抑える
ためには、屋内でのマスク着用義務化くらいしかないだろうな。
飲食のときもマスク着用を義務化して、口に食べ物、飲み物を放り
込む時だけマスクを外してすぐに戻すようにさせるべき。
これが広まれば、感染は間違いなく抑え込める。
（犬、猫間での感染もあるから、完全収束は難しいだろうけど）
水のうがいでも飛沫感染を低減できる効果があると検証できたら外食でのクラスター化はだいぶ減らせそうではある
マスクを過信しすぎ。
>>54 飛沫感染しかしないならそうかもしれんが、おそらく飛沫感染だけではない
もちろん直接、関節接触感染もあるし、噂されてる空気感染もあるだろ
残念ながら全感染経路のどれくらいをそれぞれの感染経路で起こってるかなんて相当病理学的データが揃わないとわからないから数学的に推定などできようもないが
>>56 ＞マスクを過信しすぎ。
軽んじすぎるよりはいいだろ。
マスクがツバの飛散を防ぐ効果は絶大だぞ。布マスクでも9割
がたは減らせるだろ。不織布（医療用マスクじゃないよ）だと
99%くらいいくんじゃね？（根拠薄弱ｗ）
とにかく口からツバを飛ばさないという目的に特化してマスク
をさせるのはそんなに難しくはないはず。それで感染はかなり
防げるはず。
クラスターなんてもう増えすぎちゃって、いまさらつぶすった
ってどうやんのよ？無理、無理。
>>57 空気感染で拡がるなら満員電車でとっくに蔓延してるはずだよ。
手洗い励行はあたりまえの話で、これはもうすでに実行されてる。
マスクをすれば手洗いしなくていいって話ではないよ。
>>59 それはよくある誤解
別の板ならともかくココでさすがにそのレスは笑われる
>>60 何言ってんのあんた。笑われてんのはあんただよ。
>関節接触感染
言い忘れたが、これもないだろうなｗ
>>62 バカだねぇ
どうやって現時点でコロナの感染経路についてそれぞれがどのくらいであるか定量的に評価できんの？
そんな事できるはずないでしょ？
なんでマスクのみで再生産数が一未満に抑えられるなどという結論が導けるんだよ
君がそういう仮説を信じたいなら信じとけばいい
しかしココは数学板、証明可能でないものを断定する者などいない
それから50台のガン患者がコロナに感染してると知っててフィリピンパブに行ってホステス感染させたのが関節接触感染だよ
感染を100％防がなくても、感染をある程度防いで、実効再生産数を1未満にするだけで勝手に収束するんだよ
>>64 だから収束するには仮に今実効再生産数を1.5だとすれば、再生産数を33%強減らせは均衡状態になり、40%減らせば実効再生産数は実効再生産数は0.9となり収束へ向かう
なので本当に「マスクをすれば収束する」というには「マスクをしていれば防げる感染が33%より大きい」と証明しないとダメでしょ？
そんなのどうやって証明するの？
できるわけないやん？
自分の願望を語りたければいくらでも語ればいいけど、それは願望に過ぎない
科学だというなら証明しなよ
現時点で我々がコロナについてわかってる事なんかほんの少ししかないやろ？
>>63 疫学的な証拠がなきゃなんの証明もできないのは当たり前だよ、馬鹿。
数学以前の問題。
否定する証拠も肯定する証拠もないってだけの話。
空気感染の可能性が低く、接触感染はすでに手洗いで抑えられると
すれば、飛沫を飛ばさないマスク装着の有無が最重要ファクターに
なりうるのは馬鹿でもわかるだろ。信じる信じないってレベルの
話じゃなくて、蓋然性の問題。
しのごのいわずに社会実験してみりゃ間違いかどうかはすぐに答え
がでる。それだけのこと。
>>66 オレが否定してるのはマスクや手洗いなどを徹底すれば再生産数を必ず1以下にできるとなんの根拠もなく断定している点
その可能性は否定するつもりはないが、必ず1以下にできるなどと断定できるハズがない
もうそのレベルでわからんならこの板で書き込む資格ないよ
松江市で91人感染
>>67 >なんの根拠もなく断定している点
断定できるわけないのは自明なんだから、レトリカルな
表現に噛み付いてもしょうがないだろ。子供の喧嘩じゃ
あるまいし。
>>69 激しく同意するわ。
情報幾何も数理統計も数理モデルも
>>68 結構な感染力だな。教員も感染してるってことは、
生徒との接し方を検証すべきだろうね。お互い、
飛沫を受ける状況にあったのか、なかったのか。
常時マスクして会話してたのなら、マスク有効説も
疑わざるを得なくなるが、まあ、してないだろうな。
>>70 なんで断定できるのが自明なんだよ
今誰がコロナの感染経路のうちマスク、手洗いで防げる経路の割合をpとしてpの値がわかるんだよ？
アホか
なんか前スレと比べて質落ちてない？
これではねぇ
>>75 数式も何も出さないレスしか出てこないんだもん
関節接触感染w
島根90人クラスターあっても、
>>77 なんか、1人のおかしな人が乱入しただけでスレが崩壊する例が見られたな。まさに感染病。
>>83 スルースキルのない瞬間湯沸かし器みたいな人がいるとそうなる。
>数学統計に詳しい人が語るコロナ
>>73 ＞なんで断定できるのが自明なんだよ
「断定できるわけないのは自明」って書いたんだけど？
アホなのはあんただろｗ
>>85 じゃあ、もうこんなスレは放置で、あらたに、
「数学統計に詳しい人が語る株価予測」
でスレ立て願います。
>>87 イソジンと株価予測なら
インサイダー疑惑が指摘されている。
>>89 そういうこと書いて名誉毀損で訴えられても知らんよ。
>>91 テレビ番組のコメンターの発言を
報道したからね、
調査するかは知らんけど
>>92 うっかり引用すれば、コメンテータと同罪で有罪になるよ。
今月の数学セミナー、西浦がK値を痛烈に批判してるな。いやK値とは一言も書いてないが、読めばまあ分かる。
数学セミナーってまだ生きてるんだ。
>>96 役に立つ情報ありがとうございます。
早速、アマゾンで注文しました。
高校数学程度の知識で理解できるかな？
Rとstanくらいは使えます。
＊感染症数理モデル元年に機構と外挿の狭間に立つ……西浦 博 8
>>98 いや、K値の数式を出してここがダメだ、みたいな記事じゃないから、期待するものとは違うかも。
喧嘩を売ってるわけでもないが、まあK値批判だろうなと分かる感じ。
数セミ9月号を買ってはじめの記事
>>101 本文
「言い換えると2次の時間項を含む指数
関数がAIDSの流行曲線であり、この式
はAIDSの流行曲線が正規分布に従う
と想定していることにほかならない」
>>1 アラビア人の操った嘘だよ
学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ
http://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
>>102 本文 追加
「特に、リアルタイムで流行が進展
する中で、幼弱な政治に巻き込まれる
形で、不完全な数理モデルがあたかも
流行を確実に記述した法則のように
流布され、放置すると人の命に
かかわってしまう場合には科学的に
妥当な議論をして介入し、より適切な
未来へ導かないといけない」.
>>105 それって、西浦さんが書いた文章なの？
思い上がりもはなはだしいな。駄目だこりゃ。
単純な数理モデルでたいして個体数も多くない複雑系を扱って、
正確な予測なんかできるわけもなし。科学的に妥当な議論を
つきつめれば、なんにも決定できないよ。
>>106 数セミ9月号を読んでください
以後レスは不要です
数セミにはシンプルなモデルSIRと発展.
>緊急事態宣言中に接触率が86パーセント削減され
前スレよりコピペ（備忘録)
数学セミナーで西浦は
数セミ9月号
ところが、このウィルスはペットの犬猫にも感染する。
物理学だと経験式にあとから理論が追いついて
数学セミナーの記事読んでて、理論易学者の認識なんてこんなもんなのかと失望したわ
こんなスレあったんだな
>>121 前スレよりコピペ
SEIRモデルに再感染(免疫を失ってR からSへの変遷）があるとしてグラフ化してみた。
1万人に1人の感染者と9人の保菌者がいるとして、
再感染率０％のとき
再感染率０．１％（１０００人に１人の割合で免疫を失う）場合
再感染率０．１％で外出自粛等で接触が８割減になった場合
だいたい3ヶ月で免疫無くなるって話聞いたけど時間経過でR→Sになる式とか難しそう
>>124 R2とか作って2段階にするだけで良い。3、4段階目も要るかも知れんが。
>>124 >123が準拠したモデルはこれ
SEIRS MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t) + rho*R(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(t) + nu*S(t) - rho*R(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)
rho:再感染率(R->S)
数値計算は計算機に任せた。
基本のSIRモデルの定理。
数学統計に詳しくないんだが、日本は少ない検査ながらもせっせと聞き取り調査をやって濃厚接触者を特定し陽性者を発掘するという丁寧緻密な事をやっているっていうのに、その一日千数百人の陽性者の発掘がどれだけ再生産数を押し下げているのか、試算すら無いのは残念だ。
>>128 統計学的には既に日本の感染は収束期に入ってる。
以下のグラフからも明らか。
https://imgur.com/a/yezEiuc 理由はいくつか考えられるが、
感染可能な人の中では
すでにある程度感染してしまっている、
ということになると思う。
この「感染可能な人」というのは、抗体、抵抗力、
社会的行動などいろいろ考えられるということ。
なんで数式使うつもりないのに数学板に書き込もうとするんだろう
数式さえあれば内容がある十分条件になるわけないだろカス
受験偏差値操作に詳しくても疫学的エビデンスにならんしな
家族という集団を最小のクラスターとして、職場、学校、地域と
もうネタは出尽くしてんだよ。
前スレまだ見てないから気になるな
少し前に東京と大阪で重症者の定義が違うって話あったけど、それをパラメータにしてる人いたらたまったもんじゃないのだろうか
>>136 エージェントモデルでミクロ的にやってみるのもいいんじゃないかな
詳しいことはしらんが
将棋盤みたいなマスのなかで人をごちゃごちゃ動かして、接触したら感染or変化なしでやるとか
第3回大阪府新型コロナウィルス対策
本部専門家会議
オブザーバー 中野貴志
大阪大学核物理研究センター教授
第二波の解析結果に基づいた新しい
波の探知について
投げ上げ運動と感染者数推移を対比させている。
投げ上げ運動の原因は物体と地球間の重力相互作用であり、感染は感染者可能者.集団と感染者.集団間のウィルス相互作用だが、K値は感染概念も感染率もない。
http://www.pref.osaka.lg.jp/attach/37375/00366623/12%20siryou6.pptx K値は凄いモデルだよ。感染者数のピークの日にちさえ分かれば、いつ感染者数が下落に転じるのかを100%予測できるから。
外挿・内挿ほど、誰でも使うことは出来るが適用可能かどういう問題があるかなど基本的なことを誰も知らないテクニックはないよな
そうそう。相手次第なんだよね。
>>152 いやらしい記事だな。
アンチ維新がみえみえで、知事の足を引っ張る気まんまんｗ
変に知事を持ち上げている記事のほうがいやらしい記事に見えるよ。
>>154 だから、それがミエミエなのがダメだってことだよ。
偏向報道が多すぎ。バカかと思うわ。バカだけどｗ
是々非々で批判なり称賛なりすればいいのに、ウガイ
薬を紹介したことにそこまでケチつけなくてもいいだろ。
ただの風邪でもやることなんだから、covidでも効きめ
がある可能性がないとはいえない。
K値は失敗も含めて数周遅れのトップ
400円で250円買ったらお釣りはいくらのスレニュー速に立ってるけど
公式のコロナ死者数をさっぴいたら、結局は誤差の範囲なんだろ？
1245
学コン・宿題ボイコット実行委員会@gakkon_boycott 9月1日
#拡散希望
#みんなで学コン・宿題をボイコットしよう
雑誌「大学への数学」の誌上で毎月開催されている学力コンテスト(学コン)と宿題は、添削が雑で採点ミスが多く、訂正をお願いしても応じてもらえない悪質なコンテストです。(私も7月号の宿題でその被害に遭いました。)このようなコンテストに参加するのは時間と努力の無駄であり、参加する価値はありません。そこで私は、これ以上の被害者を出さないようにするため、また、出版社に反省と改善を促すために、学コン・宿題のボイコットを呼び掛けることにしました。少しでも多くの方がこの活動にご賛同頂き、このツイートを拡散して頂ければ幸いです。
https://twitter.com/gakkon_boycott/status/1300459618326388737 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
>>160 有用な情報ありがとうございます。
Rのコードには自分の使ったこともないlibraryが記載されていてハードルが高そう。
数セミ9月号
高校入試にも類題が出題されたが、
米Ｊ＆Ｊ、コロナワクチン治験中断 参加者が原因不明の病気
>>
同社は９月、新型コロナワクチンの治験の最終段階に当たる第３相試験に着手したと発表。最大６万人を対象に安全性や有効性を確認するとしていた。
<<
https://www.jiji.com/jc/article?k=2020101300367& ;g=int
一方、
>>
ロシアのワクチンは旧ソ連の人工衛星にちなみ「スプートニクＶ」と名付けられた。
ランセットに掲載された論文によると、７６人を対象に第１相および第２相の治験を行ったところ、全員が新型コロナウイルスに対する抗体を獲得したという。
...
<<
https://www.cnn.co.jp/world/35159183.html 76人に中ワクチン投与による致死的副作用は０らしい。
J&Jの治験が再開されて6万例でこの奇病1例だけと仮定して発生割合を1/60000とする。
ロシアのワクチンではこの奇病の報告はないから発生割合は0/76
ここで問題 ：
奇病発生率1/60000と0/76では、どちらが奇病発生が少ないといえるか？
定量的に結論を示せ。
>>165 χ二乗検定では有意差でないな。
> prop.test(c(30,40),c(100,150))
2-sample test for equality of proportions with continuity correction
data: c(30, 40) out of c(100, 150)
X-squared = 0.18601, df = 1, p-value = 0.6663
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.08934679 0.15601345
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.3000000 0.2666667
>>165 有意差はでないが、リスク比（ネットジャンキーになるリスクｗ）やリスク差をグラフにすると
リスク１が中学生。７割り程度の信憑性で中学生の方が利用が多いと言える。
イーロン・マスクが検査受けて2回陰性、2回陽性だったそうだ。ベイズ的に言って陽性の確率は・・・
https://srad.jp/story/20/11/17/1829236/ 偽陰性が出る確率のほうがはるかに高いはずだから
ＳＩＲみたいな微分方程式モデルは何の役にも立たない
今日の新コロナ感染者数が2586と記録更新とのこと。コロナは只の風邪かを死者数から計算してみた。
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data-all/ によると、
日本のコロナ死亡者数/感染者数=1976/130941=0.01509077で約1.5%
全世界だと1372182/57564083=0.02383747で約2.4%
数が多いのでこれくらいの差でもカイ二乗検定で有意差がでる。
X-squared = 414.56, df = 1, p-value < 2.2e-16
日本での死亡率が1976/130941として、本日の感染者2586の39人が死亡する計算になる
95%信頼区間を求めてみた,、どの計算式でも３７〜４１程度という結果になった。
> data.frame(method=method,lower=lower*x,upper=upper*x)
method lower upper
1 agresti-coull 37.35312 40.76990
2 asymptotic 37.31710 40.73235
3 bayes 37.33211 40.74723
4 cloglog 37.34536 40.76098
5 exact 37.33503 40.77027
6 logit 37.35338 40.76965
7 probit 37.34889 40.76477
8 profile 37.34155 40.75695
9 lrt 37.34141 40.76518
10 prop.test 37.34385 40.77959
11 wilson 37.35351 40.76950
2019年の交通事故による死亡者の数は前年比317人減の3215人で、3年連続で統計が残る1948年以来の最少を更新した。
https://www.nippon.com/ja/japan-data/h00625/ ということなので、このペースが続けば 年間の死者は14244.(95%CI 13627 14881）なので交通事故の死亡者の4.43倍という計算になるな。
大ざっぱに、日本の人口1億2400万。近年は、毎年約90万人生まれ、約130万人子房しているようだ。
>>166 0/0⇒1/2 ぽぃから
1/60000⇒2/60002 ∴約30000分の1
0/76⇒1/78 ∴78分の1
結論、モピロン
0/76 ＜ 1/60000
定量的でなくヤマ感でも直ぐに解るが
>>173 感染してから死亡まではせいぜい数週間だろうから、
>コロナ氏とされる約2000人のうち、約1000人は、非コロナ的子房と考えるのが妥当。
の1000人は多過ぎではないかな？
>>166 ロシアワクチンの奇病発生率をＲＳ
米Ｊ＆Ｊワクチンの奇病発生率ＪＪ
としてリスク比ＲＳ/ＪＪ分布を図示（乱数発生させて計算）すると
99.7％の確信でＪＪの方が奇病発生が少ないと言える。
>>176 Rで1000マンコのβ分布乱数を使って計算
> mean(rbeta(1e7,1,77)/rbeta(1e7,2,60000)>1)
[1] 0.9974359
今週日曜日で東京の陽性数は391という。今週の陽性数の平均値の予想をしてみる。
東京コロナ 日 月 火 水 木 金 土 計
06/28の週 060 058 054 067 107 124 131 0601
07/05の週 111 102 106 075 224 243 206 1067
07/12の週 206 119 143 165 286 293 290 1502
07/19の週 188 168 237 238 366 260 295 1752
07/26の週 239 131 266 250 367 462 472 2187
08/02の週 292 258 309 263 360 461 429 2372
08/09の週 331 197 188 222 206 389 385 1918
08/16の週 260 161 207 186 339 258 256 1667
08/23の週 212 095 182 236 250 226 247 1448
08/30の週 148 100 170 141 211 136 181 1087
09/06の週 116 077 170 149 276 187 226 1201
09/13の週 146 080 191 163 171 220 218 1189
09/20の週 162 098 088 059 195 195 270 1067
09/27の週 144 078 212 194 235 196 207 1266
10/04の週 108 066 177 142 248 203 249 1193
10/11の週 146 078 166 177 284 184 235 1270
10/18の週 132 078 139 150 185 186 203 1073
10/25の週 124 102 158 171 221 204 215 1195
11/01の週 116 087 209 122 269 242 294 1339
11/08の週 189 157 293 317 393 374 352 2075
11/15の週 255 180 298 493 534 522 539 2821
11/22の週 391 *** *** *** *** *** *** 0391
前週の土曜日より減っているから今週は減少トレンドだという主張と日曜日で過去最高だから上昇トレンドという主張があったのでこんな処理をしてみた。
このデータの、日曜日の陽性数を横軸にその週の平均値を縦軸にとって線形回帰直線を描く。
相関係数はMultiple R-squared: 0.6577, Adjusted R-squared: 0.6397 とあまり高くはないが、
日曜日の陽性数が391であったときの平均値の
予測値と95%信頼区間は
fit lwr upr
404.671 335.0596 474.2823
他に何かいい方法あるかな？
>>178 たとえ上昇傾向でも、２階微分がマイナスならピークに近づきつつ
あるってことで、減少トレンド（？）にあると言えなくもない。
一週間の移動平均の対数グラフの傾きをみるとよくわかる。
現状では、まだピークに近づいてはいなさそう（傾き一定のまま）？
https://web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan.html?y=0 0/76と1/60000の比較だと
>定量的でなくヤマ感でも直ぐに解る
と仰せの通りなので問題を変えてみた。
米Ｊ＆Ｊ、コロナワクチン治験中断 参加者が原因不明の病気
同社は９月、新型コロナワクチンの治験の最終段階に当たる第３相試験に着手したと発表。最大６万人を対象に安全性や有効性を確認するとしていた。
https://www.jiji.com/jc/article?k=2020101300367& ;g=int
一方、
ロシアのワクチンは旧ソ連の人工衛星にちなみ「スプートニクＶ」と名付けられた。
ランセットに掲載された論文によると、７６人を対象に第１相および第２相の治験を行ったところ、全員が新型コロナウイルスに対する抗体を獲得したという。
...
https://www.cnn.co.jp/world/35159183.html 76人に中ワクチン投与による致死的副作用は０らしい。
ここで問題
J&Jの奇病は100例集計時点での報告と仮定すると発生割合は1/100
ロシアのワクチンではこの奇病の報告はないから発生割合は0/76
このままでは、
J&Jの方が奇病発生確率が高いと判断されてしまう。
あと何例の奇病発生なしの治験者を集めればロシアのワクチンと奇病発生の確率は同等と主張できるか？
平均値は一つの指標にすぎない。
>>179 レスありがとうございます。
２階微分、つまり、加速度で判定するということと理解しました。
１週間の移動平均とその対数をグラフにしてみました。
>>180 ベータ分布での期待値が等しくなるには総治験者数が154になればいいのだが、
リスク比が１以上になる確率が0.5になるのはJ&Jの治験者総数が185のときという結果になった。
リスク比の確率密度分布を図示すると
>>182 そのグラフだと移動平均になってないと思いますよ。
あと
>>179 で言ってる２階微分は対数の２階微分です。すみません。
真数値では下に凸（２階微分も正）でも、対数値だと上に凸みたいな。
>>185 レスありがとうございます。
根本的な理解が誤っているかもしれないのでご教授お願いしたいのですが、
1週間の移動平均はi日目の陽性者数をa[i]とすると
a[1]+a[2]+a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7])/7 ,(a[2]+a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7]+a[8])/7, a[3]+a[4]+a[5]+a[6]+a[7]+a[8]+a[9])/7, ...
で計算したのですが、間違っていますか？
>>185 プログラムを見直したら初歩的なミスがありました。
ご指摘ありがとうございます。
移動平均を描画しなおしてみました。
1週間移動平均の自然対数をグラフにすると、
移動平均の一日毎の差を計算して、その値の一日毎の差を計算してグラフにしてみた。
どう解釈すればいいのかわからないなぁ。
>>189 レスありがとうございます。ご助言に沿って平滑化してみました。
これでみると、いまは横ばいという判断みたいです。
>>188 day＞125頃から直線的に増加してる
対数とって、直線的増加のようだし、
無限回微分して0でもやはり、
指数関数的に増加してるような
気がする。でもそろそろ減るかな
先週は割と温かい。からその
影響が今週位に現れるとみる。
>>190 2階微分がゼロってことだとしたら、横ばいではなく、１次関数的変化。
対数が時間の１次関数ってことは、倍加時間が一定の指数関数的増大中って
ことでしょ。
>>192 なるほど今は自然の成り行きってことですな。
自然の成り行きというか、
あいまいな言葉ではあるけど、 勢いが横ばい といわれるとなんとなく納得。
助けてください
>>196 えっ？
シミュレーションしようと思ったけど
それ以前に問題文の意味が多様で不明
とはいえ、反例を示すと
a=0.5
b=0.6
c=0.7
d=0.8
e=0.9
という5つの異なる実数は存在する。
モチロン小数も100％実数だと思われる
by 読解力の練習できた。ありがとう
>>197 a=0.5
b=0.6
で
a<=bなら2a<=bである
が成立しないから反例になっていないのでは？
次の２つの命題を満たす互いに異なる５つの実数は存在しないことを示せ
> sim(c(0.5,0.6,0.7,0.8,0.9))
バグ発見
>>200 flg=FALSE
while(!flg){
x=runif(5)
flg=sim(x)
}
が無限ループに入ったので、どうやら成立するみたいだな。
>ID:nTBSTLPq
>>203 プログラム組んで体感するのが楽しいんだね。
収束することが証明されていてもグラフを書いて収束するのがみたい。
**分布に従うとか言われてもヒストグラムに分布曲線を重ねたくなるのと同じ。
中に何があるかわかっていてもタンクトップをずり下げたくなるようなものｗ
>>205 近隣の職場でクラスター発生したりして、ピークアウトした実感はないな。
むしろ、ますます、近づいてきたという印象。
>>178 https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/cards/number-of-confirmed-cases に、データが出たので線形回帰での予測と比較してみる
11/22の週 319 314 186 401 481 570 561 2832
> 2832/7
[1] 404.5714
予測値が
予測値 95%CI下限 95%CI上限
404.671 335.0596 474.2823
うまくあたっているなぁ。
>>206 あんたの近傍だけの話をされてもなぁｗ
現状はほぼ横ばいだろ。ピークに達した感がある。
GOTOトラベルだと
>>208 全国各地でクラスター発生が報道されてきたようにおもうが。
>>218 数値で示さないと無意味。印象論だったらなんとでも言える。
すでに全国的に感染が蔓延している状態なので
>>211 >現状はほぼ横ばいだろ。ピークに達した感がある。
も印象論では？
>>210 警戒レベルを引き上げる自治体が増えてきているよなぁ。
>>213 グラフみろよ。現時点では間違いなく横ばい。
実行再生産数もほぼ１。
ただ、これが踊り場ですぐまた上昇に転じる可能性もあるので、
ピークアウトかどうかは単なる印象。
>>215 同業者の職場でも新コロナが発生してきて徐々に身近に迫ってきたなぁと実感している。
およそ科学的ではないな。
西浦 博 他4名
https://www.ama zon.co.jp/dp/B08P9Z3N7K
こんな本がでるようだ
>新型コロナからいのちを守れ!
今年のインフルエンザの確率はほぼ
西浦さんによるK値の批判はあるけど
SIRモデルも、K値も、どっちもハズレ
続編
普通の風邪のコロナウィルスのやっかいさと同じなのでは？
消息不明の怪情報だと、
有り得る話だけどな。
【新型コロナウイルスは割と安全】
ストリームじゃなくてストームだろｗ
ご指導ありがとう。
ウィルス干渉説が本当なら
新コロに比べてインフルは感染力低すぎて不可能じゃね？
コロナが流行してるのは、
新型コロナよりインフルエンザの方が感染力高いことはすでにわかっている
>>238 Timeline: How The U.S. Reached 200,000 Deaths From COVID-19
トランプは２月の段階で
It's also more deadly than your, you know, even your strenuous flus.
と発言して正しい認識をしたたなぁ。
ダウンロード＆関連動画＞＞ VIDEO ;feature=youtu.be&t=75
１分１５秒辺りから
東京 日 月 火 水 木 金 土
06/28 060 058 054 067 107 124 131 計0601
07/05 111 102 106 075 224 243 206 計1067
07/12 206 119 143 165 286 293 290 計1502
07/19 188 168 237 238 366 260 295 計1752
07/26 239 131 266 250 367 462 472 計2187
08/02 292 258 309 263 360 461 429 計2372
08/09 331 197 188 222 206 389 385 計1918
08/16 260 161 207 186 339 258 256 計1667
08/23 212 095 182 236 250 226 247 計1448
08/30 148 100 170 141 211 136 181 計1087
09/06 116 077 170 149 276 187 226 計1201
09/13 146 080 191 163 171 220 218 計1189
09/20 162 098 088 059 195 195 270 計1067
09/27 144 078 212 194 235 196 207 計1266
10/04 108 066 177 142 248 203 249 計1193
10/11 146 078 166 177 284 184 235 計1270
10/18 132 078 139 150 185 186 203 計1073
10/25 124 102 158 171 221 204 215 計1195
11/01 116 087 209 122 269 242 294 計1339
11/08 189 157 293 317 393 374 352 計2075
11/15 255 180 298 493 533 522 539 計2820
11/22 391 314 186 401 481 570 561 計2904
11/29 418 311 372 500 533 449 584 計3167
12/06 327 299 352 572 602 595 621 計3368
12/13 480 305 460 678 821 664 736 計4144
12/20 556 392 563 748 888 *** *** 計3147
1日の感染者数にベンフォードの法則*)が成り立つかを試したみた。
先頭の数字の頻度は
x
1 2 3 4 5 6 7 8 9
59 54 20 11 15 7 7 5 2
成立しているようにみえる。
*)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87 ベンフォードの法則（ベンフォードのほうそく、Benford's law）とは、自然界に出てくる多くの（全てのではない）数値の最初の桁の分布が、一様ではなく、ある特定の分布になっている、という法則である。
>>241 しかしχ^2検定でp=0.000356。
まあ、時系列値だから仕方ないか。
>>241 ペンフォードの法則が成立するという事は
人為的な操作がされていなそうという解釈でいいんだよな？
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/ ベンフォードの法則
不正検出目的では2桁以降も使うって書いてある
>>241 横軸に日曜日の陽性者数、縦軸に1週間の総数をグラフにしてみた。
今日（１２/２７日曜日）の感染者数708人で線形回帰すると
今月の総数の予測は
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 5779.214 5196.727 6361.701
各曜日の予測を計算してみると
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 507.6391 458.0591 557.219
火 fit lwr upr
1 593.0795 489.3003 696.8586
水 fit lwr upr
1 904.2954 763.8492 1044.742
木 fit lwr upr
1 996.9032 842.5825 1151.224
金 fit lwr upr
1 1000.532 873.6893 1127.375
土 fit lwr upr
1 1068.765 948.5815 1188.948
1000人を超えるのは金曜日と出た。
来週になったら、どのくらいあたったか検討してみよう。
>>245 一連の数値nで始まる数に遭遇する確率＝log10(1+1/n)を使って2桁目をグラフにしてみた。
棒グラフが実測値、黒線がベンフォードの法則での値
2桁めで一様分布に似てきた。
>>241 (今月→今週に訂正)
横軸に日曜日の陽性者数、縦軸に1週間の総数をグラフにしてみた。
今日（１２/２７日曜日）の感染者数708人で線形回帰すると
今週の総数の予測は
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 5779.214 5196.727 6361.701
各曜日の予測を計算してみると
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 507.6391 458.0591 557.219
火 fit lwr upr
1 593.0795 489.3003 696.8586
水 fit lwr upr
1 904.2954 763.8492 1044.742
木 fit lwr upr
1 996.9032 842.5825 1151.224
金 fit lwr upr
1 1000.532 873.6893 1127.375
土 fit lwr upr
1 1068.765 948.5815 1188.948
1000人を超えるのは金曜日と出た。
来週になったら、どのくらいあたったか検討してみよう。
>>241 日曜日と各曜日の回帰直線をグラフ化。
縦の破線は日曜日=708
今日は481人か
目的論的解釈からウイルスは生存と拡散を目的に弱毒化する方に変異すると言われるんだが、
>>251 東京都 新型コロナ 856人感染確認 火曜日の発表として最多更新. 2020年12月29日 16時08分 新型コロナ 国内感染者数
線形回帰での予想数の95%信頼区間を越える増加だなぁ。
>>253 予想を外したので曜日別の相関係数を計算してみた。
> for(i in 2:7) cat(day[i],' : ',summary(LM[[i]])$r.squared,'\n')
月 : 0.9042094
火 : 0.7020253
水 : 0.7968849
木 : 0.76971
金 : 0.8385985
土 : 0.8681291
>>254 感染モデルもいろいろあるが、どれもたいがい指数関数的変化
が卓越するので、線形予想じゃだめなんじゃね？
>>254 プログラムおじさんことウリュウのジジイさっさとGO TO HELLキャンペーンやってまーす♪
http://2chb.net/r/hosp/1607687111/ >>256 無職で生活できたらいいなぁ。
最近は基幹病院ですら救急搬送を断るのでうちみたいな個人病院への救急搬送が増えた。
今月は救急受け入れの歩合給だけで10万円を越えたのでクリスマスにT-boneステーキを買って家族で食べた。
まあ、一見さんの発熱は断れと院長から指示が出ているから何でもかんでも救急を受けなくていい。
>>257 レスありがとうございます。
データを対数化して線形回帰した方がいいということでしょうか？
素のデータでやった>207でよくあたっていたから自分でもびっくりした。
>>259 みんなが貰えた給付金10万円に追加で医療従事者の給付金ってのもあったよね。
>>264 データを対数化して>249相当の値をだしてみた。
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 472 378 590
火 fit lwr upr
1 524 376 730
水 fit lwr upr
1 836 573 1222
木 fit lwr upr
1 831 620 1115
金 fit lwr upr
1 885 686 1142
土 fit lwr upr
1 922 737 1153
>>263 うちは、コロナ非対応病院だから、給付金５万円。
夏場に防護服着ての内視鏡検査は体力を消耗した。
そうなんだ。
>>266 対応病院じゃなくても20万貰えた人いましたけどね。
やっぱりエセ医者かな？
曜日ごとのばらつきが大きいから一週間平均で予測したほうがいい。
>>268 コロナ病院にバイトに行っていたら２０万でたはず。
>>265 対数化しないほうが当たるような印象。
日 fit lwr upr
1 708 708 708
月 fit lwr upr
1 508 458 557
火 fit lwr upr
1 593 489 697
水 fit lwr upr
1 904 764 1045
木 fit lwr upr
1 997 843 1151
金 fit lwr upr
1 1001 874 1127
土 fit lwr upr
1 1069 949 1189
明日は997人 95%CI [843-1151]の予想。
>>271 12/3からの4週間分の木曜データを使って、エクセルで指数近似させると
明日の予測値は1100と出た。線形近似だと1033。ってか、日毎の予想
なんかしても意味ないよ。曜日ごとの変動が大きすぎる。
一週間の移動平均値をデータとして12/28までの19日分を使うと、
そもそも大本営発表みたいなデータが信用できないから予測もへったくれもないと思いませんか？
絶対値ではなく、変動量を見る目安として使うことに問題ない。
>>250 のグラフ見てみたので、
感想文を書いてみたぁぁ。
新規、新規の、新規感染者数が
時間経過で、ほぼ線形的増加だ。
ぢゃ、入院患者も線形的増加となるか
自問自答してみた。
入院期間は定数 2week とおくと
d入院数/dt = k*t ∵kは定数∵線形増加
d退院数/dt = k*(t-2)
∴d入院患者/dt = 2*k = K （Kも定数)
入院患者 = K*t^2 (積分定数は無視）
どうやら、二次関数的に増加するハズ
もし、新規感染者が指数関数的なら
さらに不味いけどどうにかなるだろう
>>277 の訂正
あれ、間違えた 改訂
入院患者数は、
✕ 二次関数的に増加する
○ 線形的増加に増加する
でも、その内に無限大になるな
でも、誰かどうにかするだろう
>>273 直近一週間ぐらいで増加率が大きくなってるな。
このままいくと、1/4には7日移動平均が1000人
を超える。20日で倍増のペース。
数学科の脳足りん共
>>246 今月の総数の予測は
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 5779.214 5196.727 6361.701
の結果をみてみると
今週の総数は
> thisweek=c(708, 418, 856, 944, 1337, 783, 814)
> sum(thisweek)
[1] 5860
日曜日の陽性数でわりとその週の総数が当たるみたいだな。
今週のデータを加えて、日曜日の総数と週の総数の相関係数を計算してみると
Residual standard error: 349.7 on 25 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9296, Adjusted R-squared: 0.9267
よい相関関係にあるな。
グラフにして相関を実感してみる。
>>284 相変わらずタイプミスだらけだな爺さんよ。
さすが非医だね。
日曜日の数と週の総数の関係だから対数をとっても
短期変動予測なら二次以上の項を無視した一次関数近似で
>>287 レス、ありがとうございます。
一次関数でなくて、ラグランジュの補完多項式（外挿に使うのは邪道ではあるが）を使って近傍なら近似できるかと思って
最近2週間のデータを使って13次関数を作ってみた。
これで今日(day 15)の値を外挿してみると、
627185
になって、全く役に立たないことが判明したｗ
モデル関数を適当になんの理論的根拠もなく選んでも意味はない
>>288 ばらつきの大きな統計量を近似するのにパラメータを増やしていく
のはいかがなものか。補間多項式を使うなんて論外でしょ。
>>289 が言うように、あらかじめ理論的なモデルを想定するか、
パラメータを最小限にとどめた初等関数を使うのが筋なのでは？
フィボナッチ数列15個からラグランジュの補完式を求めてグラフにしてみたら、
当然、解離しているのだが、16個目は割と近似していたので、新型コロナの陽性数でやったら翌日の近似ができるだろうか、計算させてみたが失敗に終わるの巻。
>>286 日曜日最多の816だったので、今週の感染者総数の予想とその95%信頼区間
> predict(lm,new,interval = 'confidence')
fit lwr upr
1 6680.85 6139.249 7222.451
あんまり、当たらない曜日毎の予想（まあ、競馬の予想程度に思っていただきたい）
>>293 こうやってグラフにすると、大晦日(木曜日）の1337の値に回帰直線が引っ張られているように見える。
これは外れ値として処理するべきか？
>>292 最初の1は1行めを表すRの仕様。
予想は約6681人。
>>288 過剰適応、オーバーフィッティングになっているんだろうと思う
標本誤差=経験誤差を小さくすると汎化誤差も小さくなるけど
過剰に経験誤差を小さくすると汎化誤差は大きくなってしまう
機械学習辺りではよく知られていること
機械学習辺りでは標本データの空間から
本質的なモデルを導き出すためにデータを基にしているんだろう
>データから事情を説明するモデルを導き出す
>>300 複数ある仮説からどの仮説が適切かを選ぶ事になる
標本データを基にして
統計的ばらつきが大きいデータを使うという大前提を
せやね
東京都のここ３週間の7日間移動平均のデータをみると、
いや、年明けの数値は年末年始の検査人数の減少による
>>304 ベイズ統計の考え方だと新しいデータを得られたら分布を更新する
モデルの形が違っても結果的に同じ分布を得られたら問題無いのでは？
例えば、あるモデルは別のモデルの特殊な形だったり
>>307 アホか
どんどんデータ更新されて行くなら理論予言性ゼロやろ？
それでK値も批判されてるんやろがな？
上の方でもおんなじ事言われてるやん
ニューラルネットワークはどんな関数も表現できると言われている
>>308 データ数100で推定したパラメータと
データ数1000で推定したパラメータと
どちらの方を真の値として採用したい？
標本数は関係するんじゃないか？
あとそれまで測定していなかった変数を測定したら結果に影響することがわかったらモデルを更新するだろう
>>310 そんな事言ってるんじゃないよ
統計量は多いほどいい
しかしパラメータは少ないほどいいんだよ
そもそもパラメータとかわかってないやろ？
統計の教科書読まないで統計の話についてこれるわけないやん？
>>311 母数だろう
正規分布だと平均と分散
分布を記述するのに必要最小限のパラメータ数はどうやって求めるの？
>>312 そんなもん理詰めだけで決まるわけないやん
たくさんの統計量でパラメータ減らせば信頼度は高まるけどモデルを単純化し過ぎてるとそれで合わなくなるし、考慮するパラメータを増やせば数値は“フィット”するようになるけど逆に表現力が増え過ぎて理論予言性が無くなる
当たり前
じゃあどのくらいがいいのか、なんて実際のフィールドワークやってみんなで考えながらいい塩梅のとこを探って行く
回復率と感染率と言う二つのパラメータのモデルもそう言う長い議論で磨かれてきた理論
しかしさりとてベストではない感染症もあるやろ
そんなもん数学の机の上の議論だけで決まるはずがない
金融トレードのテクニカル分析でもテクニカル指標は２〜３、その指標のパラメーターも少なけらば少ない程ロバストとされてるな
AICとかが参考になるんだろうか？機械学習だとデータを学習用と評価用に分けるとかするけど
>>315 学習用と評価用に分けることで
学習用から経験誤差を推定する
評価用から汎化誤差を推定する
経験誤差を小さくすることで汎化誤差も小さくなるけど
過剰に経験誤差を小さくすると汎化誤差が大きくなる
→オーバーフィッティング、過剰適応、過剰学習みたいに言われる
情報量基準って日本人が創始者になった分野だから
>>316 だから更新できる＝理論予言性がないって事やろ
お前以外全員わかってでお前だけ話通じてないのわかる？
それがわかるならアレ？なんでだろとか思わん？
深い話どね。数学に答えは見つからない
現状のまま感染が広がれば、一ヶ月たらずで新規感染者が倍になる。
>>319 何を更新する？
データを元にモデルや仮説を更新すると言っているんだけど
>>322 もういいよ
他の人には全部伝わってるし
一人で悩んでなさい
先週までのデータを使ってどの曜日での総数予想があたるかをみようと
おまけ、今週の日月のデータから週の総数を線形回帰で予想してみる。
ついでに曜日毎の予想を計算するように拡張して、今日、火曜日の予想をしてみた。
>>324 漢字の方がみやすいな（泥タブと違って文字化けしなかった）
日 月 火 水 木 金 土 計
日 1 0.905 0.795 0.859 0.841 0.834 0.851 0.927
月 0.905 1 0.691 0.823 0.761 0.869 0.871 0.893
火 0.795 0.691 1 0.872 0.927 0.705 0.727 0.886
水 0.859 0.823 0.872 1 0.929 0.855 0.883 0.966
木 0.841 0.761 0.927 0.929 1 0.783 0.806 0.942
金 0.834 0.869 0.705 0.855 0.783 1 0.969 0.923
土 0.851 0.871 0.727 0.883 0.806 0.969 1 0.939
計 0.927 0.893 0.886 0.966 0.942 0.923 0.939 1
一連の書き込み、まったく意味ないと思うんだが。
>>327 スレが汚くなるだけなので、ほどほどに願います。
意味ないっていうのは、曜日以外にも休日かどうかという
緊急事態行動ωωω
>>329 ＞曜日以外にも休日かどうかという
＞大きくデータを左右するはず
数値化よろしく。
>>311 一概には言えないとおもう。
長方形の全周長と面積の関係を統計モデルで示すという
a bit silly but makes an important point
の解説が、統計の教科書に書いてある。
データをいくら増やしても
lurking variable(ここではアスペクト比)に気づかない統計解析が無意味だという好例。
乱数発生させて、実験したみた結果がこれ。
青線は正方形のときの値でこれが上限になっている。
>>332 話にのポイントはそこやないって言ってんのに？
なんで他の人全員がわかってるのに自分だけが話から置いてかれてるのをおかしいと思えないんかね？
だからいつまで経ってもダメなんだよ
>>331 できりゃぁ誰も苦労しない。
本質的にできないことをやろうとしても意味がないと言ってる。
>>333 何か間違っているか？
さて、明日の予想。
日曜日データから水曜日の予想
fit lwr upr
1 1065.917 935.0589 1196.775
月曜日データから水曜日の予想
fit lwr upr
1 1667.556 1408.003 1927.11
火曜日データから水曜日の予想
fit lwr upr
1 1604.5 1398.906 1810.094
そんな予想はまったく無意味だと何度言えばわかるのか
>>335 過去の気温データだけから明日の気温を予想するようなもの。
馬鹿馬鹿しくて話にならん。
>>333 もちろん間違ってる
と言うか自分以外の全ての人がオレの話理解できてて自分1人取り残されてるのが何故わからん？
>>336 いや、第三波は来ないという予想が堂々と流布されていてそれを信奉していた人がいるわけだし。
体育の日は、過去のデータから晴れが多い日として選ばれたとかあるからね。
>>338 第三波が来ないなんて予測はこれっぽっちも聞いたことないが、
たとえそんな予測があったとしても、あなたの超短期予報が
まったく無意味だということとは関係ないよ。
単に勉強不足で素頭は悪くないわけではなく、そもそも素頭が悪いんだな
>>333 自分に反対する人は全員同じに見えるのか？
>>342 わからないかなぁ？
君以外全員理解できて同意してるレスついてるやん？
意見もへったくれもない
数学なんだから
わかるかわからないかしかない
>>343 いや違う人だから
事実が判らないのかな？
>>344 さよけ
ならいいわ
ともかく数学的に考えて全然意味ないことやっててそれを他人に指摘されて全く理解できない
もうウリュウは数学から足洗った方が身のためやと思う
全く才能がない
>>340 >207に書いたけど自分でも驚くほどあたったんだなぁ。
それで２匹めの泥鰌狙い。
>>343 種々の 交絡因子を組み込んでいるであろうグーグルの予想もかなり外しているし、単純な線形回帰とさほど差はないようにみえるな。
>>347 いまのところ、ここ一ヶ月くらい続いている倍加
時間が約25日の指数関数的増加でだいたい合ってる。
このくらいのスパンをとると1次関数近似よりは
指数関数の方がよくフィットしてることがわかるよ。
短期間なら線形近似でわりとよく合うのは、テイラー
展開の一次の項を見てると思えば当たり前の話かと。
過去の実績から未来を予想するのは普通するだろ。
>>350 ゴルゴ13は３０年ぶりで仕事をする、現在の年齢は８０歳。
一方、ゴルゴ14は現役ばりばりで、それはこの１年間の実績。
さあ、どうする？
>>351 御託はいいから医者であることを証明せよ。
>>353 アンカー間違いか？俺は医者じゃないよ。
明らかに条件が違う事がわかってるのに、手持ちのデータだけを
比べて確率を議論しても意味がないってこと。
感染者数のミクロな変化を推計する無意味さを諭してる。
>>334 祝日を交絡因子に組み込んで回帰するだけじゃねぇの？
想像だが、Googleの予想はそれくらいは組み込んでいるだろうと思う。
それで予想数が当たる確率が増すとは思えないから手間をかける気にならん。
>>351 医師板ででた、模範解答はこれ、
＞そんなもん、ゴルゴ14にいくら欲しんか聞いたらよろしんでんがな。
>327に依拠すると、
>>273 ,280
７日間移動平均が1000人を越えた。
結局、指数関数近似で中間の1/6だったか。
とりあえず陽性者数の上限を言ってみてくださいよ
>>357 東京都 新型コロナ 1591人の感染確認 過去最多に
2021年1月6日 15時05分
予想が
fit lwr upr
1604.5 1398.906 1810.094
だったから、わりと近似したな。
明日の予想
決定係数が高い水曜日データを使って
木曜日の予想
fit lwr upr
1881.525 1712.185 2050.864
>>363 狙撃実績1/1のゴルゴ15も合わせてベイズの手法で計算すると面白い。
ペイズの理論はおろか普通の統計の教科書すら読んだこともない
>>366 医師免許の画像はネットに溢れているらしいから
医師会のネクタイピンの画像を開業医スレにあげておいたよ。
>>367 それが証明になると思ってるのが笑える。どっかから拝借してきた奴だろ？姑息な真似するね。その発想がまさしく非医の証拠。
週内変動の影響を除去するのが７日間移動平均なら
＜新型コロナ＞東京都で新たに2447人が感染 過去最多を大幅更新
>>369 どこから拝借してくるって、盗人の発想だね。
いつもそういうことやっているから思いつくのだろうな。
>>372 ネクタイピンが証明になるとでも思ってるのか？笑
さすが非医だね。となると本人の物じゃないから、どこかから拝借したものになる。つまりお前が盗人。
ずいぶんこれ見よがしに挙げたけど本人の物という証拠はあるの？
>>370 >週内変動の影響を除去するのが７日間移動平均なら
そういう理由もあるけど、一週間より短いタイムスケール
で論じる意味がないからってこともあるでしょうな。
潜伏期間が一週間前後と長いし、幅もあるので、数週間単位
での変化予測ができれば十分。
ここで東京の検査人数を見ると、毎週土日に平日より
格段に減るのが分かる。これが日曜、月曜の陽性者数
の値を左右している。
https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/ 年末年始にはこの検査数減少が4日間続いた結果、1/1-1/4
の数字が低くなったと思われる。検査数が復活した1/5以降の
3日間だけをみると一週間で倍増という急激なペースで拡大を
していることになり、緊急宣言の必要性が理解できよう。
年末の酒盛りが原因かもしれんね。
それでいつまで感染者増えるの
増え方がどう変化するかだろうな。
あんたは何して食ってんの？
>>376 **分布とかまさにカーブフィッティングだと思う。
>>380 私？ただの医療関係者ですよ。
他人のものを拝借してるのはあなた。ピンバッジはどこから持ってきたの？w
2万人の被験者の半数にはワクチンを、半数には偽薬を
>>385 事前確率を一様分布として乱数発生させてリスク比を計算。
> va=rbeta(k,1+100,1+9900)
> pl=rbeta(k,1+500,1+9500)
> rr=pl/va
> summary(rr)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
2.911 4.626 4.973 5.010 5.352 8.725
> quantile(rr,c(0.025,0.975))
2.5% 97.5%
4.041304 6.183432
>
>>385 このワクチンで一人の感染者の発生を抑制する為には何人に接種する必要があるか？95%信頼区間とともに求めよ。
正規分布で近似した公式を使うより
>>385 このワクチンが感染リスクを1/10以下にする確率を求めよ、とかも
乱数発生にさせてなら簡単に計算できる。
r1=100
>>386 別スレで質問したら、感染者数を正規分布で近似すると、
Fieller-Hinkley分布っていうもので表されるらしい。
ここに解析的な結果が示されている。
https://nshi.jp/contents/doc/nrd_ci/121030_nrd_ci.pdf めんどくさいので、まだ計算してないｗ
ワクチンで感染確率が1/5未満になる確率もこの程度
>>391 乱数発生させるなら偽薬と実薬の投与数が異なっていても計算できる。
Rのfmsbというパッケージに
https://rdrr.io/snippets/ で実行してみた
library(fmsb)
riskratio(500,100,10000,10000)
Disease Nondisease Total
Exposed 500 9500 10000
Nonexposed 100 9900 10000
Risk ratio estimate and its significance probability
data: 500 100 10000 10000
p-value < 2.2e-16
95 percent confidence interval:
4.041158 6.186345
sample estimates:
[1] 5
乱数発生にさせた結果とほぼ同じ。
>>386 リスク比の分布は対称じゃないので
最頻値に近い順に95%CIを出すと信頼区間幅が狭くなる。
誰にも相手にされず10連投なんて虚しくないのかねぇ？笑
>>397 それは医師コンプのあんただろう。
医学部落ちたのか？
>385のようなデータはいずれ出てくるだろうから、自分が受けるかどうかの判断に使える。スパイク蛋白をコードするmRNAで作った抗原に対する抗体がADEを起こす可能性はないのか不安だね。
医療従事者優先は先行の人柱だから考えものだな。
>>393 どんな分布の乱数を発生させたらいいかが判っていないと結果が妥当なものにならないんじゃないか？
>ID:/MrggCE/
いろいろ計算ありがとう。
元ネタはこれ。
https://www.bmj.com/content/bmj/372/bmj.n124.full.pdf 陰性群の感染者が14173人中404人で、陽性群の再感染者が
6614人中44人。「修正」オッズ比が0.17（95%信頼区間が0.13
から0.24）。
実は、これでオッズ比がなんで0.17になるのかと思って（
普通に計算したら0.23）、分布入れてちゃんと期待値を
求めればそうなるのかしら、と思ったんだけど、なんか
違うみたいだね。なんらかの修正を加えた結果のようだ。
にしてもおかげさまで勉強になりました。
fmsbのoddsratioを使ってもその値にはならないなぁ。
>>398 非医はお前のほうだよ？
医師免許はよ。
感染数は二項分布に従うとして乱数発生させてオッズ比の信頼区間を求めると
>>402 医師免許の画像はネットに溢れているらしいから
医師会のネクタイピンの画像を開業医スレにあげておいたよ。
医師会加入したら贈られてくる。
昔は医師政治連盟の会員に自動的になったけど今は辞退できる。
>>404 それが証明にならないからネットで溢れてないんだろ？？
有症者の方の数字もadjusted odds ratioと乖離した。
>>405 どこから拝借してくるって、盗人の発想の奴には何を示しても無理だろね。ところで医学部落ちたの？
いつもそういうことやっているから思いつくのだろうな。
>>400 ロジスティック回帰の係数で求めたのがadjusted odds ratioらしい。
https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/138745_69f9cf4d1d8b41d781aa5f3ac4d84e35.html#contingency-table Adjusted Odds Ratio
This is also known as model based odds ratio.
でも、既往の有無という変数１つだから単純にオッズ比を計算と同じになるのではと思った。
やってみた。
'
感染有 感染無
既往有 44 6570
既往無 409 13764
'
covid=
cbind(
replicate(44, c(1,1)),
replicate(409, c(1,0)),
replicate(6570, c(0,1)),
replicate(13764, c(0,0)))
COVID=t(covid)
colnames(COVID)=c('infection','history')
COVID19=as.data.frame(COVID)
glm=glm(infection~.,data=COVID19, family=binomial)
or=exp(glm$coef)
round(cbind(or, exp(confint(glm))),3)
やっぱり同じ。0.17にはならないな。
or 2.5 % 97.5 %
(Intercept) 0.030 0.027 0.033
history 0.225 0.163 0.304
年齢、性別、人種とかを含めてロジスティック回帰したのかも知れんが、元ネタの論文をみても明確でないな。
>>408 拝借なんて思いつくのはお前の盗人根性の反映だよ。
明日のバイト先にはautofocusの機種があるんだが0.3mm太いので使いにくい。focusがあうのに時間が微妙にかかるのでゆっくり動かさないと微小病変を見逃す。
他の医師も使いたがらないと言ってたな。内視鏡の洗浄が間に合わないときは時々使っている。
経鼻は鼻出血のリスクがあるのでコロナの時代には避けたい。
経鼻を経口でやっても苦痛は同等なので希望者には経口でやっている。ただ、拡大機能がないのとクリップが使えないので不便。
先週は月曜日が祝日だったので明日は件数が多そう。
autofocusの出番かな。
>400の元ネタのおかげで
>>411 事務員さんお医者さんのフリするのに必死だね。
そもそもお前のバイト()の話なんざ誰も聞いてないんだけど。医師免許はよ！
>>411 そもそも俺はお前が医者だなんて微塵も思ってないからな。自分のものではないとなるとどこからか持ってきたものに決まってるだろ。身内か何か知らんが。他人の威を借りるとはとんだ不届き者だな。
医者かどうか関心ないが
まあ、匿名掲示板で身分を云々することほど不毛なことはないからね。
>>417 むしろプロおじは決定的におかしなことしか言ってないから否定されるんですよw
イヤ、ブロおじが馬鹿にされるのは純粋に数学的にクソだから
>>416 検査前確率を考えるのは臨床判断のイロハ。
臨床医学は確率事象を扱うからね。
>>418 どこがおかしいのでしょうか？
>>419 数学的なことならあれこれ批判するのはむしろ建設的ですが、
身分の真偽など、まさにどうでもいいことですよね。
>>420 そんな寝言を言ってるのが非医である何よりの証拠。
広島市80万とか120万とか無作為に検査したら
相撲取りの無作為検査でも1％未満だったのに、10%もいくわけ
>>424 アメフトの件あったけど、接触するスポーツだから庶民よりも気をつけてたと思うよ。
市中はもっと高い
接触するスポーツだから感染機会も多い。
>>424 歴史的な愚策GOTOで大幅に上昇していると思う。
>>416 検査のカットオフ値によって判断が変わるんだよな。
ROCくらい描けた方がいいね。
ピロリ抗体の高値陰性患者の扱いをどうするかのときに考える。
>>427 まあ、思うのは勝手だからな。
俺もおまえはIQ80くらいの馬鹿だと思ってる。
統計なんか知ってるわけない
>>400 何が勉強になっただよ。プロおじの自作自演だろ。
i｀i
なんか、キチガイに触っちゃったみたい...
プロおじってほんとに5chしかやることがないんだね…
コロナ終末時計
出典：英・某私立大
https://www.lboro.ac.uk/news-events/news/2020/march/coronavirus-doomsday-clock-how-close-to-midnight/ 感染進行率＝（回復者数＋死者数）／感染者数
終末までの秒数（秒）＝（1−感染進行率）×60
進行率100％、残り秒数0秒で
全国民が死者もしくは感染経験者となる
感染が終息しても値は100％となるが、
ここでは考えない
回復者数のデータがない場合
潜伏期間2週間＋闘病期間2週間＝1か月
または
潜伏期間2週間＋軽傷者の闘病期間1週間＝3週間
とおいて
感染進行率
≒［総感染者数−死者数−（潜伏・闘病者数≒直近1か月の感染者数）］／総感染者数
≒［総感染者数−死者数−重傷者数−（潜伏・軽傷闘病者数≒直近3週間の感染者数）］／総感染者数
で近似できる
>>428 今日、抗体価が６で旧基準だと陰性だけど新基準だと高値陰性のケースに内視鏡施行した。
犬猫を飼育していないか問診してから施行。
活動性胃炎の所見はなかったのでハイルマニも否定的だった。
>>442 ピロリ抗体高値陰性で内視鏡所見は活動性胃炎のときに
鞭中ピロリ抗原を検査して陽性で除菌した経験ない？
>>424 力士の検査はGOTO前だから今とは感染状況が違うと思う。
俺の居住地でも３つの病院がクラスター化した。
新型コロナで死亡者数ってポアソン分布に従うだろうか？
>>444 はあ？初場所前の検査で今年に入ってからやったはずだが。
GOTO前だと７月だぞ。何言ってるの。
クラスター化した病院だと感染者が患者の場合約20%が死亡するらしい。
>>446 今、相撲取りに全員検査したら前回とは大きく異なると思う。
>>446 日本相撲協会は7日、親方や力士ら全協会員に新型コロナウイルスのPCR検査を実施すると発表した。
過去に全協会員への抗体検査を実施しているが、PCR検査は初めて。1000人規模となる。
GOTO前に抗体検査しているというぞ。
>>449 だからどうした？
直近のPCR検査で1%未満なんだが。
>>447 永寿とかもそうだが、入院患者の多くは高齢者で基礎疾患あり
だから、20%の致死率はそんなもんだろうな。
>447(自己レス)
>>450 サワシリンアレルギーの患者のピロリ菌除菌やったことないの？
抗原検査キットはクリニックレベルまで不急しているから、ぽつぽつと陽性がでる。
>>457 >>435 ,437を書いた俺は識者でも指揮者でもないけど、
>>450 とは別人だし、彼と意見が同じわけでもない。
↑
いけね、
>>450 じゃなくて、
>>454 とは別人
>>458 医者が羨ましいとはね。接客業が賤業と気づいたときには時遅しだったな。
近隣の病院が３箇所クラスター化しているし、内視鏡も防護服を着ての施行。
明日は我が身。
>>462 別に移ったっていいだろ。お前がどうなったって社会は何一つ変わらない。
>>463 通勤のタクシーチケットも支給される優良職場はなかなかないんだな。
去年は内視鏡休診でも全額給与が支給されたし。
昔、研修にいっていた急性期病院でもクラスター発生の報道に接した。
アクティブな病院ほどリスクが高い。
>>464 日本語通じてないぞ。患者として病院行けジジイ。
>>464 積極的にコロナ診療していた民間病院のホームページから
(quote)
地域の皆さん、患者さん、ご家族の皆さん
非常事態を宣言します。
新型コロナウイルスの感染が急拡大し、極めて身近に
なってきました。院内での感染も多く認められるように
なりました。感染経路が追えなくなってきています。
救急外来も止めざるを得ません。
>>445 都道府県別の死亡者数がここにあった
https://www3.nhk.or.jp/n-data/opendata/coronavirus/nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv 東京のデータだけ、抜き出すと
> TYO
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[26] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
[51] 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1
[76] 7 0 0 2 5 7 0 1 4 1 4 0 2 0 5 6 3 7 5 3 6 4 0 6 6
[101] 7 0 6 2 9 3 6 15 4 5 0 5 5 11 9 0 9 7 7 9 7 11 7 4 3
[126] 3 9 7 8 9 8 4 4 3 3 2 1 0 1 0 1 2 2 0 0 0 0 0 2 1
[151] 0 0 2 1 0 3 0 0 1 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[176] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 2 0 0
[201] 1 0 0 0 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 3 3 1 2 0 0 2 2 2 0
[226] 2 0 2 3 1 0 1 4 0 0 3 6 1 0 1 2 0 2 2 3 0 1 0 0 1
[251] 0 1 3 4 1 0 6 1 1 1 0 2 0 2 1 2 1 4 0 0 0 2 2 2 4
[276] 3 2 0 1 2 3 3 0 2 3 1 0 2 2 0 0 4 0 0 2 0 0 0 1 3
[301] 3 2 0 0 0 2 4 0 0 1 1 1 0 0 3 3 3 0 0 1 5 5 2 8 2
[326] 0 6 6 5 2 5 0 0 3 9 10 0 4 5 0 1 1 10 9 10 10 0 6 5 4
[351] 5 4 0 1 2 14 8 11 7 8 3 4 2 13 3 10 3 5 3 16 10 7 9 9 3
[376] 14 13 18 20
ヒストグラムにすると
>>469 Rのfitdistrplusを使って平均値＝実測となるポアソン分布を重ねると
goodness of fitnessを算出させると
Chi-squared statistic: 15037.22
Degree of freedom of the Chi-squared distribution: 6
Chi-squared p-value: 0
Goodness-of-fit criteria
1-mle-pois
Akaike's Information Criterion 2184.220
Bayesian Information Criterion 2188.157
ポワソン分布には従ってないみたい。
>>469 理由はさっぱりわからんが、負の二項分布を当てはめると
なんとなく、分布が近似している。
Rのコード
library(fitdistrplus)
fTYO=fitdist(TYO,'nbinom')
summary(fTYO)
gofstat(fTYO)
plot(fTYO)
> gofstat(fTYO)
Chi-squared statistic: 8.525185
Degree of freedom of the Chi-squared distribution: 5
Chi-squared p-value: 0.1295687
ポワソン分布の時と違って、
負の二項分布に従うという帰無仮説は棄却されない。
>>471 おいジジイ
いつになったら医師免許晒すんだよ
>>471 大阪府のデータを使って負の二項分布で近似させてみると
> gofstat(fOSK)
Chi-squared statistic: 5.835746
Degree of freedom of the Chi-squared distribution: 4
Chi-squared p-value: 0.2117552
Goodness-of-fit criteria
1-mle-nbinom
Akaike's Information Criterion 1463.302
Bayesian Information Criterion 1471.177
東京よりも当てはまりが良好
ちなみに東京のAICとBICは
Goodness-of-fit criteria
1-mle-nbinom
Akaike's Information Criterion 1470.136
Bayesian Information Criterion 1478.011
>>472 医師免許証の画像ならネットにいくらでも転がっているらしいぞ。
医師会のタイピンの画像はないだろうから、開業医スレにアップしておいたよ。
良識派の感想
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス ☆2
http://2chb.net/r/math/1596506253/435 435 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2021/01/21(木) 01:21:45.49 ID:wnrMDA5R
↑
なんだか頭のおかしな人が...
怖いわ。
>>471 指数分布で近似しようとしたのだが、やってみたら負の二項分布の方が当てはまりがよかった。
近似した負の二項分布を図示すると
１０人以上の死者がでる確率は
fTYO$estimate
Tsize=fTYO$estimate[1]
Tmu=fTYO$estimate[2]
pnbinom(10-1,size=Tsize,mu=Tmu,lower=F)
で計算できる。
こういう
トレンドを考慮しない計算であるのは当然ではあるけど。
西浦さんの最近出た「gotoがコロナ拡散に影響を与えた」とする論文読んでみたけどさ
https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398 これ殆ど何も示せてなくね
因果を示せとまでとは言わないけど、意味のある相関すらないんじゃないか
旅行関連感染者が増えたって言うけど非旅行関連感染者の方が増えてるし
観光関連感染者が増えたってのもあるけど、そもそもGotoで母集団（全国民）の観光旅行客が爆増してんだからそこ考慮に入れなきゃ意味ないと思うけどそういうのもないし
そもそも時期のチョイスもちょっとおかしいとか色々あるけどそういうの置いておいてもそもそも根本的に疑似相関にすらなってないと思う
データ集めただけですよって言うならわかるけど
これって数学的にgotoと感染との関係を示唆出来てるとは思えんのよね
でもDiscussionにハッキリ、gotoが影響与えた可能性ある、って書いちゃってるし
指数分布近似でのグラフ
グラフの見た目は負の二項分布の方がよさそうだったのだが、
AICやBICは指数分布の方が小さいのでこっちの方がいいみたい。
Goodness-of-fit criteria
1-mle-exp
Akaike's Information Criterion 1369.557
Bayesian Information Criterion 1373.494
eTYO=fitdist(TYO,'exp')
summary(eTYO)
gofstat(eTYO)
plot(eTYO)
Trate=eTYO$estimate ; 1/Trate
curve(dexp(x,rate=Trate),0,30,bty='l')
１０人以上の死亡者がでる確率は
pexp(10,rate=Trate,lower=F)
で計算できる。
指数分布近似の方が確率が高いな。
>>478 人から人へ感染するのだから、人との接触機会が増えれば感染が増えるのは自明だと思う。
スカイダイビングでパラシュートを付けた方が生存率に統計的有意差があるという比較試験はないらしい。
>>479 逆だった。１桁誤認していた。負の二項分布での計算の方が確率が高い。
>>482 二期校時代に現役で合格。
一期校は滑り止めに理一。
どちらも模試での判定がAだったから。
もし判定って過去のデータからロジスティク回帰で計算しているんだろうな。
>>484 ここだったら学歴なんか何言おうと思いのまま。嘘も言い続ければ真になるってか？
それが事実ならここまで歪みきってここで燻ってるはずないだろう。それが分からないのが非医。
可哀想だね。
>>485 ひょっとして俺より低学歴なのかｗｗｗｗ
臨床やっているから、業界ネタはいくらでも語れるぞ。
サワシリンアレルギーの患者にはPPI＋クラリス＋フラジールだと保険査定されにくい。
バイト先で2件経験したので主治医にsuggestion。
2例中１例は除菌成功。あとはグレースビットを含むレジミンだけどこっちは自費になる。
>>487 医師免許見せれば一発なのにどこから持ってきたのか必死だね。
世論
３９００人はどうやって算出したんだろう。
1 孤高の旅人 ★ sage 2021/01/29(金) 23:30:18.25 ID:WTE/oZYZ9
広島の大規模PCR、最大3900人の陽性想定 県が計画案、検査費用10億円盛る
1/29(金) 23:18配信
https://news.yahoo.co.jp/articles/7f222da16d82a489183003c2b751077b10fb2013 新型コロナウイルス対策で、広島県は29日、広島市内4区で取り組む任意、無料の大規模PCR検査の基本計画案を発表した。市の感染者数が減少傾向にある中、無症状者を早く見つけ出し、感染を抑え込むのが狙い。1カ月で約28万人を検査し、最大3900人の感染が判明すると想定する。緊急編成した2020年度一般会計補正予算案に事業費10億3800万円を盛り込み、2月3日開会の県議会臨時会に提案する。
>>489 どうせ拝借したというにきまっているからね。
>>492 実際そうなんだろ？そもそも持ってないんだろ。
>>491 不思議な予測値だね。
広島市の一週間あたりの新規感染者数の最大値が１０万人あたり４０人。
いまは減少傾向で１０人。感染後２週間はPCR陽性が続くとすれば、
２週間以内の新規感染者がひっかかるはずだからピーク値でもせいぜい
８０人。２８万人あたりになおせば２００人程度。３９００ということ
は、潜在的感染者が最大その２０倍はいると見積もってることになるね。
いくらなんでも、それはないと思うが。
２８万人調査したときの陽性者数の95%信頼区間の上限を3900人とすると
>447のコードを流用して二項分布で計算すると
99%信頼区間の上限が3900人としても、想定された陽性率は1.3%程度であまり変わらんな。
>>492 拝借したのはお前だろ。
身内か何か知らんがとんだ不届き者だ。
東京で14000人に「抗体」検査して、その陽性率が1.8%だからね。
>>498 タイピンは使わないから俺の机の引き出しに以前からずっとあるんだよ。
賤業の臨床医が羨ましいなんて医学部落ちたのかよ？
病棟をもっていると夜間休日も電話かかってきて拘束感が半端ない。感染対策委員会とか救急委員会とか会議も多くてうんざりする。
４月から内視鏡バイトをもう１日増やしてくれと頼まれた。
タクシーチケットも支給されるから引き受けた。
ナースが慣れていて仕事がしやすいというのもある。
>>500 同じことしか言わねーな。用意したセリフだろう。
>>499 その頃の東京の一日のPCR陽性者って２桁くらいじゃなかったかな？
>>502 今日は日曜救急当番の代休で１日休み。
昨日から抗ウイルス薬の勉強中。
抗ウイルス薬は配合薬が増えた。
TANGO試験のデータの統計処理を自分で検算したりして遊びながら論文読んでる。
算出方法が明記されていなくて95%CIが合致しないことが多いんだな。
ゾフルーザの95%CIはbootstrap法で算出と明記されていたから、これは合致しなくても納得。
>>499 今、東京で抗体検査したらどれくらいの陽性率になるんだろう？
メラノーマの薬だから覚えなくていいなと思っていたら、大腸がんにまで適用拡大されていた。
おまけに同じ作用機序の新薬がでたり。
ビラフﾄﾋﾞやメクトビは阻害する遺伝子のBRAFやMEKからと分かったがトビってなんだろう？と疑問だった。
新薬のインタビューフォームにgoodを意味するヘブライ語だと記載されていた。
ベルソムラとかだとフランス語由来と簡単に想像がついたが、ヘブライ語なんぞ知らん。
インタビューフォームに薬の由来が書いてあるのを知ったのは有意義であった。
こんな感じでシグナル伝達の動画がyoutubeに沢山あるので文章を読まなくていいので楽ちん。
ダウンロード＆関連動画＞＞ VIDEO アラカンの医者の時代って
ウリュウのジジイはそんな奴らを傍目で見て嫉妬で狂っていたと見える。
日本国内で日本人初の武漢ウイルス感染が確認されたのは昨年の1月29日。 http://www.stat.go.jp/data/jinsui/pdf/202001.pdf http://www.stat.go.jp/data/jinsui/pdf/202101.pdf https://www.asahi.com/special/corona/ 前投稿のデータを用い、2020年1月1日に生きていた12602万人を対象に
おいジジイ
>>513 だから何？感染してなくても1%は死ぬんだから、死亡率1.5%なら
たいしたことないとか？そんな比較しても意味ないでしょうに。
それよか、少子高齢化のため、長年に渡って毎年の死者数は１〜２
万人ずつ増加してるのに、2020年は減少して一昨年のレベルに戻って
んのよ。つまり、コロナで死ぬ人より、感染対策やらなにやらのおか
げで死なずにすんでる人のほうがはるかに多かったってこと。
>>514 平日に毎日働かなくても生活できるからね。
新コロナ前からそういう生活している。
稼いでも税金で持っていかれるだけ。
>>519 12中下旬で東京0.9%
一方、感染者の累計は５万人。ってことで、やっぱりその２倍くらい
だな。無症状、軽症で終わる人の割合がそれだけ多いってことかもね。
そういえば、NHKの番組で、医療現場でマスクつけた従事者でも感染
したけど、９割近くが無症状だったという事例が紹介されてたな。
マスク着用の効果もあるかもしれん。
ついでにいうと、現時点で累計感染者は10万人だから、
＞生保か？
医療事務の分際で医者ぶってるって滑稽だね。
臨床医が羨ましいのか？
リスクの高い賤業だぞ。病棟持ったらプライベートな時間がない。
まあ、バイト先には困らんが。
こういう記述は術者にしか書けんよ。
http://2chb.net/r/hosp/1579701192/548 >>519 ※ この調査では、陽性の判定をより正確に行うため、2種類の検査試薬（アボット社・ロシュ社）の両方で陽性が確認されたものを「陽性」としています。
陽性数を少なくみせたい意図を感じるな。
２種類の検査のカッパ値はどの程度なんだろ？
>>524 何が術者だよ、笑わせんな。
お前は年中無休で5chしかしてない社会と家族のお荷物だろ。
>>525 ４月から内視鏡バイトを増やしてくれと頼まれた。
今と同じくタクシーチケット出るので引き受けた。
まあ半分（ざっと所得税４割住民税１割）は税金で持っていかれる。
んで、あんたこそお荷物じゃないの？
仕事あんの？
>>526 あんたが医者じゃないとか無意味な難癖つけてくる異常者は
放置でいいから、コロナ関連の話をしてくれ。
不毛なやりとりはうんざりだよ。
>>513 武漢ウイルスが直接的原因で無くなった方は、報道されている数字の、27%程。
逆に言えば、新型コロナが蔓延しなくたって、コロナ死と認定された者の73%は、
別の原因での死は免れなかった。
>>528 コロナ患者の退院基準が甘すぎて
「発症日から10日間経過し、かつ、症状軽快から72時間経過した場合に退院可能」だからPCRすらなしで一般病院に押し付けて来るんだなぁ。
俺の勤務先でも受けている。
俺は主治医じゃないけど未だに微熱が続いている。
当直中に発作性心房細動が起こったので呼ばれた。
防護服来て病室に赴いて診察後は風呂に入った。
当直帯はの待機時間が多い勤務だから風呂に入ったりできるけど
コロナ対応の病院はトイレにも満足にいけないという。
HBs抗体があってもde novo肝炎みたいに再活性化することもある。
>>513 ありきたりの計算
> dat
[,1] [,2]
[1,] 233531 3540
[2,] 124410469 1372460
> chisq.test(dat)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: dat
X-squared = 353.87, df = 1, p-value < 2.2e-16
> fisher.test(dat)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: dat
p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.7039544 0.7525420
sample estimates:
odds ratio
0.7277541
>>513 生と死の配置をいれかえたcontingency tableにして感染した場合の死のオッズ比とリスク比を95%CI付きで出してみた。
a=3540
b=233531
c=137.6e4-3540
d=12464.4e4-233531
(dat=matrix(c(a,b,c,d),nrow=2,byrow=TRUE))
chisq.test(dat)
fisher.test(dat)
oddsratio(dat)
rateratio(a,c,a+b,c+d)
> oddsratio(dat)
Disease Nondisease Total
Exposed 3540 233531 237071
Nonexposed 1372460 124410469 125782929
Total 1376000 124644000 126020000
Odds ratio estimate and its significance probability
data: dat
p-value < 2.2e-16
95 percent confidence interval:
1.329178 1.420525
sample estimates:
[1] 1.374092
> rateratio(a,c,a+b,c+d)
Cases Person-time
Exposed 3540 237071
Unexposed 1372460 125782929
Total 1376000 126020000
Incidence rate ratio estimate and its significance probability
data: a c a + b c + d
p-value < 2.2e-16
95 percent confidence interval:
1.324104 1.414398
sample estimates:
[1] 1.368506
>437と>528のように正しい認識の方が複数あらわれたので、統計処理に専念しよう。
>535の計算は二項分布を正規分布近似して信頼区間を算出していると思う。
パッケージfmsbのコードを読むとそうなっている。
Rの
contingencyTableBF {BayesFactor} R Documentation
Function for Bayesian analysis of one- and two-sample designs
を使って乱数発生させてやってみた。MCMCでやったというとカッコいいｗ
死亡数は死亡率に従う二項分布として計算（上段）
死亡数はポアソン分布に従うとして計算（下段）
どれもほぼ同じ数値。カイ二乗やフィッシャーテストの値ともほぼ同じ。
これをもって、COVID-19に感染すると死亡するリスクが３割から４割増すのですよ、と恐怖を煽るのに使える。
問題：
(1) COVID-19感染の死亡寄与率とその９５％信頼区間を求めよ。
(2) COVID-19による死者が１人現れるには何人が感染する必要があるか？９５％信頼区間とともに求めよ。
>>536 二項分布による乱数発生で求めた分布
ポワソン分布による乱数発生で求めた分布
コロナ感染者が250人でるとそのうち1人は1年以内に死亡するという結果になった。
正規分布近似でのリスク差の値
> riskdifference(a,c,a+b,c+d)
equals to zero)
data: a c a + b c + d
p-value < 2.2e-16
95 percent confidence interval:
0.003532353 0.004509443
sample estimates:
[1] 0.004020898
ともほぼ一致。
>>538 >437と>528のように正しい認識の方が複数あらわれたね。
RのパッケージEpiを使うと、リスク比、オッズ比、リスク差まで95％信頼区間付きで出してくれる。
しばらく使ってなかったのでその存在を失念していた。
> Epi::twoby2(dat)
2 by 2 table analysis:
------------------------------------------------------
Outcome : Col 1
Comparing : Row 1 vs. Row 2
Col 1 Col 2 P(Col 1) 95% conf. interval
Row 1 3540 233531 0.0149 0.0145 0.0154
Row 2 1372460 124410469 0.0109 0.0109 0.0109
95% conf. interval
Relative Risk: 1.3685 1.3244 1.4140
Sample Odds Ratio: 1.3741 1.3292 1.4205
Probability difference: 0.0040 0.0035 0.0045
Asymptotic P-value: 0.0000
twoｂｙ2のコードをみるとこれは正規分布近似での信頼区間算出だな。
>>536 コロナの死亡率は年齢依存性が著しく高いので、
全年代を対象に分析してもあまり意味がないと
思う。
たとえば、70歳だと死亡リスクは数倍になるけど、
20歳だと0.1%しか違わないとか（数字はテキトー）。
>>540 まあ、層別に処理しないとシンプソンのパラドックスが出てくるだろうね。
新型コロナの死亡率が１〜２％くらいという話だから、
コロナ感染者が250人でるとそのうち1人は1年以内に死亡するという結果はそれほど的外れでもないと思う。
そもそも６０代後半になれば、コロナに感染してなくても
こういう記述に接すると早速グラフ化したくなる。
"
The proportion (f) of the population that must be vaccinated to end an outbreak equals (1-[1/R0])/E,
where E is the vaccine efficacy to prevent transmission.
If E = 95% (0.95) and R0 = 3, then (1-1/3)/E = 70% of the population that will need to be vaccinated.
If the vaccine actually prevents a smaller proportion of transmissible infections,
or if the virus becomes more transmissible, as the London variant is said to be,
the proportion of the population that needs to be vaccinated is greater.
If the vaccine efficacy to prevent transmission is less than (1? 1/R0),
it is impossible to eliminate an infection solely by vaccinating even the whole population.
https://www.msdmanuals.com/en-jp/professional/news/editorial/2021/01/08/14/02/covid-vaccine-update "
風邪と同じで、ワクチンの効き目が弱い変異株が現れるので、
なぜ社会貢献したキャプテントムが亡くなって社会のゴミのウリュウのジジイがのうのうと生きてるのか
>>543 その頁の
The efficacy 14 to 28 days after a single dose was also roughly 90%
(2 cases in the 983 vaccine recipients and 28 cases in the 1059 placebo recipients.
というデータに日本の再生算数をモード値１．２５、分散０．２５のガンマ分布に勝手に仮定して何割にワクチン接種が必要かをグラフ化。
３割り程度で制御できるという計算になった。
>>544 B型肝炎みたいに中和抗体とされるHBs抗体ができても免疫抑制状態で再活性化されるような振る舞いになれば駆逐されることはないだろね。
人の移動だけじゃなくて、地球温暖化で熱帯地方の風土病（例えばマラリアを媒介する蚊が繁殖するとかもあるんじゃないかなぁと思っている。
今日もトケジのオナニーか
>>547 ようわからんけど、鼻風邪のワクチンをつくれば鼻風邪は
駆逐できるのか、ってことでしょ。インフルエンザがワクチン
で駆逐できないのと同様、無理っしょ。
ある程度重症化が防げれば良しとしなくてはならんのでないの？
>>546 お前こんな誰にも需要のないグラフ作ってルサンチマン喚いて一日終わるのか？
>>549 水疱瘡のウイルスが神経節に残って免疫が低下すると帯状疱疹として発症するようなことが起こりうるのではないかという話。
de novo肝炎の予後は不良。
>>549 ポリオと痘瘡は、ほぼ駆逐じゃないかな。
日本が狂犬病の清浄国でいられるのもいつまでだろうな。
野生のアライグマに噛まれた患者に本人の希望で暴露後免疫でワクチン注射したことがある。５〜６回で合計3万5千円くらいだったかな。
インドすでに3億人感染か
>>552 ポリオは小児しか発生しなくて、発症率が極端に低いことが
大きいんじゃないかな。発症者数をワクチンで一時的に抑え
こめれば大丈夫とか。しらんけど。
天然痘はDNAウィルスだから変異が遅いんじゃね？
>>554 ポリオはＲＮＡウイルスだが逆転写なしでゲノムがそのままmRNA として働くらしいので工程が少なくてすむから変異が少ないのか？
>>549 経鼻インフルエンザワクチン（フルミスト）の方が理論的には注射のワクチンより予防効果が高そうなんだが、
臨床試験すると注射の方が効果が高いという。
理論と臨床が乖離する実例。
CD-28を刺激で免疫が賦活されるはず、という理論での試験がTG1412事件。
刺激じゃなくて抑制因子の抑制のヤーボイは免疫暴走するには至らなかった。
第3波対策の緊急事態宣言は、
このまま実効再生産数1.2超の感染急拡大に入るのか、
ガン細胞みたいに免疫から攻撃されにくいウイルスとか出てくるんじゃないの？
>>544 感染自体は無くならなくても症状が軽ければ実害は少なくなると思う
変異してワクチン効かなくて感染力も強くて毒性も強いと厄介
毒性が強過ぎると感染しにくくなるだろうからウイルス自体の数は減っていくと思う
ワクチン効かない変異ウイルスの毒性が弱ければ対処する必要は少なくなると思う
ウイルスを弱毒化するように変異させる方法があれば解決方法の１つになるかもしれない
ブラジル・マナウス株P1はかなり強毒化してるもよう
イスラエルはほぼ100％接種が進んでるみたいだね。
実効再生産数を0.85と、
今回のワクチンは感染予防というより
プロおじは期待値も分からないゴミ
識者の反応
なんか、一旦下げ止まったからどうなることかと思ったら、
プロおじ自称医者にも関わらず期待値と応召義務が分からないことがバレてしまうww
これ、統計的にどうなんでしょ？
>>572 下のデータでAB型の母比率の信頼区間の上限は
95%信頼区間で11.1%
99%信頼区間で11.6%だから
上のデータは統計的に有意な差があるんじゃね？
人口10万人あたりの新規感染者数の変化のグラフを見ると
人口10万人あたりの新規感染者数
それは指標ではなく、基本データでしょ。
「特性数」の意味で「指標」を使うのは
>>579 指標という用語の誤用かどうかはそのお答えからは
分かりませんね
いずれにせよ
県境を越えた移動が制限されているという状況で
10万人あたりの新規感染者数というものが
多くの県でほとんど同じカーブを描いて
推移していることは
ほとんど見事と言ってよい
そのことを「指標」という言葉を使って
言ってみただけ
いや、日常語としての「指標」としてまったく意味をなさんだろ。
パンデミックにおいて危機的状況の度合いを測るための指標
数値がどうなったら緊急事態宣言を出して
人口あたりの感染者数が緊急事態宣言を判定するための指標になる、
そのばらつきに一定の特性が認められれば
具体的にどういう特性で、それがなんの指標になるのか
それ自体は当然当たり前だが
指標らしい指標にするために
>>588 まったくナンセンス。
注意するもしないも、感染者数は感染状況を示す基本的な
データなんだから、注意するのは当たり前でしょ。
なにわけのわかんないこと言ってんの。
感染者数ではなく
>>591 ここでの感染者数というのは、人口あたりの感染者数の
話に決まってるだろ。
それを10万人あたりにするか
>>594 10万人あたりにしようが、1万人あたりにしようが、１人あたり
にしようが、どれでも同じだよ。なんにもわかってないな。
>>572 こういうのと大差ない気もするんだが。
問題
緊急事態宣言下の都道府県で
「コロナウイルスは、画数が偶数の都道府県で重症化しやすい」という説は正しいといえるか？
危険率0.05で検定せよ。
画数和 重症者数 mod2
東京 16 62 0
大阪 10 287 0
兵庫 17 78 1
京都 19 24 1
北海道 26 47 0
岡山 11 18 1
広島 15 22 1
沖縄 22 89 0
福岡 21 75 1
愛知 21 87 1
感度と陽性的中率の調和平均をとった指標って医学では使われないの？
「ファイザーで139/975万の死亡例、モデルナで0/19万の死亡例らしいですが、統計的にはどちらが安全なんですか？」
>>598 F値は
真陽性/真陽性+偽陽性 だよ
医療統計の基本中の基本
病気の判断は大抵陰性だから脳死で陰性と言っておけば99%当たるわけでそれだと意味ないからね
◆イングランド公衆衛生局の報告書を分析してみると
ＰＨＥは１８日（現地時間）、変異株ウイルス状況をモニタリングした報告書を公表している。この報告書は毎週出されているが、
今週の報告書の中で「接種状態に伴うデルタ株感染患者の応急治療および死亡」（表４）の部分を見ると、英国人４０８７人が接種を完了し、
１４日経過してデルタ（インド）株に感染した。このうち２６人（０．６４％）が亡くなった。反面、未接種者は３万５５２１人が感染し、このうち３４人（０．１％）が死亡した。この表だけを用いて２つを単純比較し、ワクチン接種（完了）者がデルタ株に感染したとき、未接種者よりも死亡率が６倍以上だという結論を出したのだ。
該当メディアはまた、ワクチン接種者の入院比率が未接種者に比べて高いとも主張した。同じ表４でＰＨＥは接種者のうち入院事例は４０８７人のうち８４人（２．１％）、未接種者の入院は３万５５２１人のうち５２７人（１．５％）という統計を作成した。あわせてライフサイトはワクチンの副反応「抗体依存性免疫増強（ＡＤＥ・ａｎｔｉｂｏｄｙ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）」作用を疑っている。ＡＤＥは１回目感染の時に体内で形成された抗体が２番目の感染を防御するのではなくむしろウイルスを助ける現象をいう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/bf95706ab8e1e029e9602dcc10c0a6dc1201c021 >>600 それって、陽性的中率とどこが違うんだ？
>>604 尿瓶洗浄係＝尿瓶ジジイとはあんたのことだよ。
シリツ卒らしいね。
結局pcrはどのくらい信用できるんだろう
>>606 感染の診断確定はPCRで行う以外にあるのか？
症状や画像からコロナを疑ったがPCR３回めでようやく陽性というのもある。俺の勤務先の器械はCt45回までやって陽性判定。
尿瓶洗浄係は何回洗浄してんだろうな。
ホントにワクチン接種が原因で死亡なのか？
>>601 コロナの重症化や死亡率は年齢依存度が極端に高いので、
年齢構成を考えた比較をしないとまったく意味がない。
ワクチン接種者率は高齢者が圧倒的に高いことや、サンプルの
人数が一桁も違うことなど、いろいろ不可解。
間違った記事なんでないの？
>>608 >ちょうど同じ日にタイミングよく重なる確率を求めればいいわけである。
それは間違ってる。前日がワクチン接種日という条件つきで、
「特定の日に死ぬ確率」だけを考えればよい。
接種日を確率事象ととらえて、ある人がある特定の日をたまたま
接種日として指定してその翌日に死ぬ確率というのならそれで
それぞれの確率の積になるが、無意味でしょ。
インフルエンザワクチン接種後の死亡率と比べると有意差はあると思うな。
>>611 何を根拠に？
接種翌日の死亡数は出てるんだから、それと接種人数あたりの
平均的な日々の死亡数を比べればいいだけじゃね？
>>608 いろいろ大雑把すぎる見積もりだけど、急性心筋梗塞による突然死
だけにかぎっても60〜80歳で10万人あたり年間100人くらいになる。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/tokusyu/sinno05/13-4.html ある日ワクチンを接種した50万人のうち、１年以内に急死するのは
500人にもなる。つまり、ワクチンの影響がなくても、毎日1人か2人
はワクチン接種の翌日に急性心筋梗塞で死んでも不思議はない。
インフルエンザワクチン接種後の死亡が10年で20人くらいで
コロナワクチン接種後の死者数は既に500を越えていてびっくりした。
>>618 ロシアでは78人の治験だった。
>>619 尿瓶ジジイとは職種の言えない医療従事者=尿瓶洗浄係のことである。
>>620 母集団の人数もparameterと呼ぶなら母数と言えなくもない。
単に人数でいいと思うけど。
疫学問題
>>621 ＝いちいち自ら反応して証明してるアホ尿瓶ジジイ＝自称医師の穀潰し笑
>>620 騙される人の母数
だから騙される人の人数とか母比率とかなら
騙される人の分布に影響するパラメータになるかな
確率変数を騙される人数として
その分布を変える要因は何か？
統計に関する理解度がその１つって感じのことを言いたいのかな
コレの話やろ
417 卵の名無しさん[sage] 2021/05/23(日) 14:16:36.03 ID:Sd8uxjIO
4週間後に東京は2000人越えとか新聞に出てたけど
ここ一ヶ月くらい綺麗な指数関数的増加で３週間で倍増くらいの
指数関数で予測できる範囲のことなら時宜に等しいと言わざるをえない
反日勢力による集団未必の故意コロナテロ発生中
>>631 だれが予測の話をしてんだよ、バカ。
直近の期間できれいな指数関数的増加をしてるという素直な感想だろ。
いつまでも続かないのは当たり前。
おまえが勝手にそう思い込んでるだけだろ。
>>639 尿瓶ジジイとは職種を言えない医療従事者のことである。どうもシリツ卒らしい。
尿瓶ジジイ＝自称医者だけど証拠は何もない
>>640 俺は尿瓶洗浄は業務じゃないな。
老害とよんで高齢者に経緯を払えない人間って親の愛情を十分に受けなかった気の毒な人間なんだろうなぁと思う。
>>645 誤変換を脳内変換できないからシリツ卒の尿瓶洗浄係なんだろうな。
>>646 そういえば尿瓶も人のタイプミスあげつらってたよな
自己紹介かな？
>>646 尿瓶って脳内変換すらできないからタイポするんだろうな
尿瓶ジジイとは職種を言えない医療従事者のことである。どうもシリツ卒らしい。おまるの洗浄も業務みたいだな。
昨年はコロナ対策のおかげか、前年より死者数が減少するという
月毎の全死亡者数を比較したらコロナ前後で死亡者数の増加は有意なんですかね？
今年は増えてんじゃないの？去年は減ってたけど。
例のイソジンの会見資料にも使われたぐらいの、統計の権威やぞ。
統計学の権威では絶対にないと思うけど、医療統計という分野では
>>61 接種日から死亡日までの統計がこれ
これでも「ワクチンのせいじゃない」と言い張るワクチン推し医とワクチン信者
でもこれ見て医者はさすがに黙ったのに
確率統計習ってない中卒のワクチン信者だけが「医者の報告が接種日から遠のくたび減る、偏ってるからだ」と
自ら『医者がワクチン死を認めず誤魔化してる』と言ってるパラドックスに気づいてない
じゃあホントはもっとワクチン死多いんじゃね？
>>659 ポアソン分布に従っているようにみえるな。
>>659 ワクチン接種した日にご飯を食べているだろうから
ご飯食べてからの日数とかでも同じになるんじゃね？
>>659 ワクチンの反応にて死ぬ人はいるだろう
ワクチンというのは、その利益が不利益より上回ってるから打つわけであって、
そのことを理解しようとしない君のような馬鹿が
世の中をひっかきまわしてるんだよ。わかる？
君はすごーく馬鹿なんだよ。
馬鹿すぎて、自分が馬鹿だってわからないだろ？
1年間の日本のコロナ死は1万人余。ワクチン打ったら死ななかったのが何人いるかね？
>ワクチン死は半年で1155人報告。
>>664 それを言ったらコロナ死もコロナ感染後の死者だよ。
たまたま死んだ人が病院搬送後に感染がわかったケースが含まれている。
どこのスレでもそうだが、ワクチンに疑問を持つ人に対してワクチン推進派の暴言や罵詈雑言が酷いな。
ワクチン接種後の死亡についてほぼ全てについて因果関係が否定されていない。
Prob(接種あり│コロナ感染∧死亡）＜Prob(接種なし│コロナ感染∧死亡）
>>659 接種 0〜5日の死亡数★と
接種 25〜30の死亡数☆の比率、つまり
★÷☆がパッ見10倍位ある感じだ。
然るに
ワクチン接種で死亡確率が10倍以上で
あり、死因（根本的死因）はワクチン
でよるものであるのは自明である。
ワクチン接種で、お無くなりなられた方にお悔やみ申し上げる。
特に接種後二週間は死亡リスクが危険
さらにその後も、ポアソン分布のようにな確率分布で、命が無くなる。
これより、ワクチンの成分は、
生分解されないい異物が血管内でを
グルグルするロシアンルーレットの
状態であろう。
血栓できやすい人が、爆弾抱えて
いつ発症するか分からない
そんな感じである。
>>659 ま、不幸にして死ぬ人はいるよ
でも、だから打たなきゃ死なない、というのも誤りだけどね
ワクチン打たないと言い張ったあげく、コロナにかかって死ぬ
哀れな人が沢山いるからね 調べて見 バイアス抜きで
>>669 >ワクチンの成分は、
>生分解されないい異物が血管内をグルグルする
>ロシアンルーレットの状態であろう。
科学用語使えば妄想も真実になると思う素人ってイタイタシイね
グラフェンは、もしかすると
>>665 そういうトンデモ発言をするからバカにされる。
はっきり感染と因果関係のある死者は認定されてるし、その
占める割合も相当高いんだから同列視はできない。
１か０かじゃないんだよ。
>>666 反ワクチン派の暴言もかなりなものだから比較する意味はない。
そもそも、下品とか上品とか、そんなに気になるか？よっぽど
お上品な育ちでいらっしゃるのねw
>>673 生物学も化学も分かってなさそうな素人の妄想
精神科で診てもらうことを強くお勧めします
>>669 接種後の時間経過が長いとどんどん網から漏れてくだけなんじゃね？
コロナ以外の原因で死んだ人が、ワクチン接種を受けてたかどうか
いちいち確認するとは思えん。
そもそも、毎日一定割合で人が死ぬんだからワクチン接種とは
無関係な死者が一定数つねに発生してないとおかしい。つまり、
平常時の死亡割合から推定される死者数と比較しないと意味ない。
それより統計的に有意に多いかどうかで議論すべき。
>>674 ワクチン死は医者がワクチンと関係ないと思ったら報告しないし報告する動機がない。
コロナ死は死者がコロナ感染していたら報告することになっている。
もちろんコロナ感染者が肺炎などコロナ感染者に見られる症状があればコロナが原因だろうと医者は考える。
同じようにワクチン接種するまで元気だった人が接種後数日で死ねばワクチンだろうと考える。考えばきゃ報告しない。
両方とも偶然じゃなさそうなのがほとんどで、しかし両方とも死因が科学的に確定されてるわけでもない。
ワクチンの感染予防効果は確認されていない。厚労省のホームページにもそう書いてある。
>>681 ワクチンに感染予防効果が全くない、とは証明されていないｗ
むしろ、高齢者の死亡率がロコツに下がってるのは
ワクチンの感性予防効果および症状軽減効果
と考える以外ないｗ
そして、反ワクチンの連中がコロナに感染してくたばるのを見ると
「ワクチンを打って死ぬより、
ワクチン打たずにコロナにかかって死ぬほうが
遥かに確率が大きい」
ということがよくわかる
ま、コロナにかかって悶死したいなら止めないがね
マゾヒズムは変態だが、止める理由はないｗ
>>682 ボクは統合失調症じゃないからな 治るとかいう以前の問題ｗ
>>683 君は重症化予防の話と混同してるようだね。
感染予防効果が確認できないレベルなのは統計データから明らかなんだよ。
実効再生産数の変動にワクチンの影響は検出できない。
検出できない程ワクチンの感染予防効果が低い。あるいは他の影響が大きすぎる。
>>683 コロナ → 肺炎 → 酸欠 → 悶死
と考える人も多いけど、
酸欠でも血中の二酸化炭素の排出が
阻害されない場合には、苦しまない
というワケで、
コロナ → 肺炎 → 酸欠 →安楽死
という可能性もある。
なお、ワクチン接種により、
コロナで死亡したとの情報はないから
モチロン、厚労省の見解は疑わしい
それも極めて特にだ。
WHO 米国CD 武田・モデルナそして
厚労省のデマ情報に騙されるのは
いないとは思うが、未知なるテクノロジ
でワープしたワクチンは未知なる
毒性を如何に隠蔽🉑するか楽しみだ
それにしても、レベル低いな
それは、それとして、デルタ株の
>>685 話は通じてるし、統合失調症
ではないと思うよ。
どっちかというと、厚労省とワクチン
の説明の内容が糖質的な文章だね。
専門用語が多いから判別つかないけど
あ、糖質で閃いた。政府広報TvCM
まあ関連妄想的な台詞だが、
こいつスゲー馬鹿だな。>ID:tJw5/+iI
あ、こいつはもっと馬鹿。>ID:7v/foW4/
期日前投票
おまえ、共産党や立民が政権とって政治が立ち行くと思ってんのか？
そろそろ次の波が始まる頃か。また正月あけにピークだろ。
こういうのって、通常の感染数理モデルでは再現できないよね。
インフルエンザの季節性変動って数理モデルで説明されるんだっけ?
感染拡大から集団免疫獲得して感染収束にいたるという
99%以上の確率でこの感染者数を超えないとかでも準備するリソースの目安にはなるんじゃね？
検査して陽性だとわかった人の中で
>>708 行動パターンも知りたいな
手洗ってないとか
声がでかいとか
>>708 山のようにあるぞ。それで肥満が1番の要因だと判明したわけで。
>>701 それ未接種者間の感染が大半なんだよね
特にアルプス以北は厳寒の冬で、通気が悪い家屋・施設なうえに、ハグやキスが習慣化し、しかも土足で住んでる地域だと、ワクチン以外での感染抑制は難しいな
デルタ株がどうのと騒いでたら、いつの間にかミュー株が
なんだ、ニューとグザイは跳ばしたのかよ。
ガセかも知らんがνは英語のnewとかぶり、ξは習Xiとかぶるから
ξは慣れてないと書きにくいしな。まあοも紛らわしすぎるけど。
>>717 少なくともWHOが最大スポンサーの習菌平に遠慮したのは本当らしい
テドロスはほんとどうしようもないな。
>>722 それくらい、習菌平が世界中で軍事的・経済的な侵略を続け、生物兵器として放った武漢ウイルスは極めて罪深いって事でしょ？
習(近平)→Xi(Jinping)→ξ→クサイ→臭（菌屁）
>>700 自分も同じ見解です
忘年会と新年会で増加しそうですね
再来週から1月中は要注意
マスクせずに会食するからなぁ。一番の感染源はそこだろう。
企業も会社員のワクチン接種を済ませ、会場も貸し切りで対応するようですが、どこまで効果があるのか微妙ですね
そんな中でオフライン忘年会をやろうとする弊社です。
新型コロナの影響で感染拡大の予想が大幅に変わったようです
すでに感染拡大が一週間で２−３倍のペースになってるから、
自民党支持してるネトウヨって経済成長は放棄してるの？
Ａ君、B君、C君のテストの平均は
オミクロンの係数が異常過ぎて恐怖しているいるんだが・・・。
倍加時間が１日とかそんなとこだもんな。
1ヶ月前のAIでの予想よりも新型コロナの感染が広がるタイミングが早く、尚且つ感染率も高いような感じですかね
重症化率が低いってのは確かなんだろうけど、
沖縄県疫学統計・解析委員会は、新型コロナウイルスワクチンの接種回数が多いほど、
どの年代でも入院する割合が低いとの調査結果をまとめた。
入院リスクが高い８０歳以上の感染者を見ると、未接種か１回接種の人は５４・２％（７２人中３９人）が入院していたが、
２回接種では３６・０％（４２０人中１５１人）、３回接種では２２・９％（３５人中８人）だった。
https://www.okinawatimes.co.jp/articles/-/904206#: ~:text=%E3%83%AF%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%B3
英コロナ規制撤廃のニュースを今の日本で放送するのは不味いです。日本の専門家と連携連絡がとれてなかったのかな
『厚労省さん。多すぎる超過死亡の原因を隠蔽ですか？』
://twitter.com/akahiguma/status/1469462333986861059?s=20
国会議員は、打つと死ぬとわかっているのでワクチン接種をしないのですか？
://twitter.com/eGiZm4HfLw1TZX9/status/1478280884013142020?s=20
ワクチン後の長期副反応、後遺症に対しても対策してくれませんか？
健康被害が出ても分からないから国は何もしないよーって。ほんと詐欺にあった気分
https://twitter.com/chaosvice/status/1487153626527059968?s=20& ;t=KHfaWKvYQEdPmth49GP9Kg
母親がワクチン副反応で寝込んでます。もう１ヶ月続いてます。
接種した病院では、うちでは、どうする事も出来ないと言われました。
マスコミ関係の方、どうして、重篤な副反応について報道しないのですか？
亡くなった野球選手についても、軽く報じた程度だし。
://twitter.com/s_hisamax_shi/status/1424357221312303109?s=20&t=epzeOwpC7N7dYA-Id5HF5A
大規模薬害が発生していると疑われる徴候がこれだけ出てるのにすべてデマ扱いのNHK
://twitter.com/Yuta64745343/status/1425525922220756992?s=20
全く報道されないし、おかしいでしょ、せめて報道くらいして欲しい。
://twitter.com/someone5963/status/1420151187098136577?s=20
「コロナで亡くなった場合は繰り返し報道されますが、ワクチン死の場合はなぜかほとんど報道されません。」
://twitter.com/KDystopia/status/1444670342408990721?s=20
こういう大事なのを公表しないで、感染何人だーとか、病床がーとか、止めろよ!!
://twitter.com/2001Kayu/status/1488145997595230208?s=20&t=idsdQFt1H_KhLruikoAa7w
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
(z-z₀)(z-z₀)'=R²
|a+b|≤|a|+|b|
|a+b|≤|a|+|b| 三角不等式
cᵢⱼ=∑aᵢₖbₖⱼ
L=F-λG、
f=a³+b³+c³-3abc、g=a²+b²+c²-1
x²≡a modp
Eulerの規準
第一補充法則
第二補充法則
p、qは互いに異なる奇素数
x²≡a modp
f(z)=(1/2πi)∫Cf(z)(ζ-z)dz
A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C)
A∧(B∨C)=(A∧B)∨(A∧C)
𝔽fe=(f-f'+‥)ex
a+b+1
a×b+1
a+b+a×b
1110
bᶜᵈ、b^cᵈ
n=3の時、、仮定より成り立つ
2乗してx軸対称になる
a²+b²≠0より
sinθcosθよりθ=π/4とすると
rsinθ(cos²θ-sin²θ)=r(s-2s³)→0
rc²s/(r²c⁴+s²)より
x²=yの時、x⁴/(x⁴+x⁴)=1/2
(1-cos(r²))/r²=2sin²(r²/2)/r²
rc²s/(r²c⁴+s²)=rs/(r²c²+t²)
(y/x²)/(1+(y/x²)²)=k/(1+k²)より不連続
dimW1+dimW2=dim(W1∪W2)+dim(W1∩W2)
T: V→V'、φ: V→Kⁿ、φ': V'→Kᵐ
1～2001
17個はmod 5で{0, 1, 2, 3, 4}である。C₀=∅の時、少なくとも1つの類は元を5個含む。C₁～C₄=∅でも同じ。
(n, 1)、…、(n, n/2)
13→36
6C2/7C3=15/85=3/7
49C2=1176
実行する、回転と鏡映
36、
n=3
b=a-(ae1)e1-(ae2)e2-…-(aen)en
x>0、a∈R、
0∈ℝであり、0=0+0
∀x, y∈G: xy∈G
∀x, y∈G: xy∈G
x, y, z∈G: (xy)z=x(yz)
1∈H
∀x∈H⊂G, ∃y∈H⊂G: xy=yx=e(=1)
1∈H∧1∈I
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