けんもねずみさんの華麗なグラフにあこがれてGoogle Datastudioで自分のCovid19の実データ、感染毒度、感染モデルと実データの比較等をグラフ化してみた。これはすごい。
ちなみに、このモデル予想についてどこかで説明はしないととは思ってきた。ので、一応。あくまで素人芸。必要に迫られてやっている。
本来はSEIQRモデルにすべきなのだが、せいぜいSEIR(or Q)くらいのモデル。潜在感染者、接触、感染、隔離もしくは回復をスプレッドシートでモデル化した。
https://medium.com/@mmcat/seiqr-model-evaluate-the-effectiveness-of-contact-tracing-fa58c80f4e5f SEIQR model Evaluate the effectiveness of contact tracing
https://medium.com/@mmcat/seiqr-model-evaluate-the-effectiveness-of-contact-tracing-fa58c80f4e5f
井戸水をバケツリレーで汲み出すようなモデル。微積分も自信がないし、Pythonで書くほどのスキルも時間もないのでスプレッドシート。考え方は、１日目(Day1)で存在した潜在感染者(Day1 Group)が１日何人の人と会って、何パーセントの人に感染させるかでモデル化。最初んい、Day1 Groupの潜在感染者が感染させたのがDay2 Groupの感染者となる。そして、Day1 GroupとDay2 Groupの合計で次の感染をさせたのがDay3に感染したDay3 Groupとなる。以下同様に進む。ただし、Mangoose catさんの図のInfectious period（感染させうる日数）マイナスアルファをの期間を経て、段階的にDay-n Groupが隔離、回復等により感染させなくなる。
このバケツリレーモデルと現在の実データが一致しているモデルのパラメーターは、2/8時点での現感染者（その時点で感染力を持っている感染者、つまり感染者マイナス退院者等の数）を7人、1日平均5人と会い、一回の接触で2.85%の確率で感染させ、11日後から30%ずつ離脱（隔離、回復、・・・）してくとしている。
元にもどってこのモデルとここ2週間あまりの現感染者の数がほぼ一致しているとなるのが、最初に示したDatastudioで作ったレポートのグラフとなる。このままいくとあと一週間程度で感染者は１万人を超える。本当に安倍首相がおっしゃっていたように８万人の感染者、５万人以上の現感染者が生じうる。
希望も示さないといけないので、減少モデルも作った。４月１日緊急事態宣言開始だと思っていたのでその時点でのデータに基づく。
