家庭内など比較的固定した集団内での感染経路に比べて、会食など動的に変化する集団内の感染経路では追跡できる割合が低い可能性を考慮してモデルを修正します。発症した陽性者は感染経路不明者として観測される感染者数に数えられますが、無症状者は未確認…

時間の経過とともに実効再生産数も当初に比べてかなり変わって来たので、陽性者数と感染経路不明者の割合の7日間の移動平均のグラフを使って、パラメータの時間的変化を見て行きたいと思います。まず最初の頃の減少傾向のグラフですが、無症状者の割合0.32、…

前回に引続き予測結果について振り返ってみたいと思います。まずは以下のグラフが前回の p=0.33 で計算した予測値と実績値を突き合わせたグラフになります。 予測値と実績値の確認(2) 週末と祝日の検査数が少ない影響により時々値が外れていますが、それなり…

前回の予測結果について振り返ってみたいと思います。 まずは以下のグラフは実績値と突き合わせたグラフになります。 予測値と実績値の確認 感染経路不明者の割合は予測のように上がらず50%からほぼ変化していません。また陽性者数は予測値に比べやや低くな…

緊急事態宣言が出て新型コロナウィルス第三波の東京の感染者数もようやく少し減ってきました。前回計算した式を使って今後の陽性者数を予測してみたいと思います。計算するためには最初にパラメータを決める必要があります。第三波は12月末に感染者数が急激…