944 名無しさん@1周年 2020/03/14(土) 02:46:11.07 ID:S3at8A5h0
イタリアは3日ぐらいで倍の死者数になってるっぽいな
来週の23日月曜日には500人/日に
26日木曜日には1000人/日になってしまうが……
この手のデータって、風邪とかインフルエンザとかとの比較になってないと
意味ないよね。
コロナなんてなくたって、平常運転でも人はバンバン死ぬわけなんだから
インフルエンザの致死率は医療の整っている国で0.01%〜0.03%、医療が不十分な国を含めても0.1%未満とされている
コロナは現状高いところでは10%などといった数字も出てるが感染者の母数がハッキリしてない以上は憶測でしか物を言えない
0006132人目の素数さん2020/03/18(水) 23:15:12.82ID:MEgwVr4X
>>5
今年のアメリカでは2000万人がインフルエンザに
感染して1万人以上死んでるから0.05%だな。 感染症の時間遅れ微分方程式なんて典型例なのに誰も書ききれないこの板のレベル
数学板に来る人って数理モデルとかやってなさそうだもね
0011132人目の素数さん2020/04/02(木) 22:59:15.59ID:n2D7T7eS
俺計算の世界の感染者数
10日おきに3倍くらいのペースで増えてる
7月までには収束するやろ
細かいところは修正していくわ
3/1 10万
3/10 10万
3/30 25万
4/2 82万 (今日)
4/10 240万
4/20 720万
5/1 2000万
5/10 6000万
5/20 1.8億
5/30 5.4億
6/10 15億
6/20 45億
0012132人目の素数さん2020/04/04(土) 08:51:29.06ID:Pzrx5w7i
0013132人目の素数さん2020/04/09(木) 19:15:02.17ID:0sdTXnUA
おもちゃモデルを考えてみました。感染した人は、次の三つのいずれかの経緯を歩むこととします。
・感染した日を0日目とし、2日目以降は感染源としての能力を持つようになる。
この状態が、体内に抗体ができウイルスを押さえ込む10日目まで続き、以後感染能力を失い、抗体保有者に 90%
・感染2日目以降感染源となるが、7日目に発覚し隔離。入院10日目(=感染17日目)に完治し退院。以後抗体保有者へ 9.8%
・感染2日目以降感染源となるが、7日目に発覚し隔離。入院10日目以降鬼籍へ 0.2%
最後に、割合を書いていますが、感染した人が1000人いたとすると、100人のみが見つかり入院/隔離され、
この中で二人が死亡するという場合の数値になっています。
n[i+1]=n[i]-x ;非感染者の人数。新たに感染者となった人数 x が除かれる
p_k[i+1]=p_{k-1}[i] ;k=1〜6,8〜10。感染k日後の人数。隔離されたものは除く。k=0,7は下記
p_0[1+1]=x ;xの詳細は別枠
p_7[i+1]=p_6[i]×0.9 ;発覚し隔離された1割が除かれる
q_0[i+1]=p_6[i]×0.1 ;感染七日目に発覚。実際の感染者の1割が発覚という設定
q_k[i+1]=q_{k-1}[i] ;入院/隔離k日後の人数 k=1〜10。
w[i+1]=w[i]+p_10[i]+q_10[i]×0.98 ;抗体保有者人数
d[i+1]=d[i]+q_10[i]×0.02 ;死亡者数
0014132人目の素数さん2020/04/09(木) 19:15:38.00ID:0sdTXnUA
市井にいる人は、非感染者・感染者・抗体保有者に分けられます。入院/隔離された人、死亡者は除かれます。
ここでは、新たに感染者となる人数に注目しているので、、非感染者・感染能力者・非反応者に分けます。
nが非感染者 、p_2〜p_10の和が感染能力者、p_0、p_1、wの和が非反応者で、それぞれ、N,P,Wとします。
市井に N+P+W 人いて、一人辺り一日平均m回濃厚接触があり、一回の濃厚接触で非感染者が感染する確率をαとすると、
mαNP/(N+P+W) 人、非感染者が感染者に移行することになります。(※)
これが、モデル中の x に当たる量となります。
これとは全く別に、「再生産数」という考え方があります。一人辺り何人感染者を増やしたかという指標です。
1人の感染者が、一日に一人の新たな感染者を作っていたとすると、このモデルでは、二日目から六日目までで5人。
七日目から10日目までは、入院の確率があるので、0.9をかけて3.6人。合計8.6人の感染者を生み出していることになります。
一時期、「1.7人」という報道があったので、それに合うような数字をだすならば、一人の感染者は、
一日 1.7/8.6≒0.2人 人の感染者を作っていると考えるとよいことになります。
つまり x = 0.2 * P です。ただし、この式は、現象を説明するための指標であり、固定して使うべき量ではありません。
初期値を求めるときの目安程度と理解して下さい。
なお、今回のモデルでは面倒なので、加えていませんが、入院患者が一定数を超えると、あぶれた分の
死亡率が跳ね上がる等という設定も可能です。
感染の能力をもつ日数や入院日数なども、自由にいじれます。
興味のある方は、適当な初期値などを用いて、走らせてみて下さい。
現時点
国内10361 死亡者161
国外2149700 死亡者145921
日経19897
ダウ24242
ドル円107.52
楽観的すぎる
実際の国内の感染者クソ多いだろうから死亡率もカスやな
0020132人目の素数さん2020/12/25(金) 07:42:03.65ID:KU8IyEtR
女性高校生の自由研究が数学コンクールで優秀賞
「コロナ対策何もしなかったら感染者数は何人?」を計算
https://news.yahoo.co.jp/articles/c2f9a658d80d02d43c78085df476d0ae6f3fdd6c
「感染対策を何もしていなかったら…」
そんな疑問を探った名古屋市の女子高校生の自由研究が、
数学のコンクールで優秀賞を受賞しました。
椙山女学園高校1年生の西川結葉(にしかわ・ゆいは)さんは、
対策をしなかったらどれだけ感染者が増えるのか、
数学の知識を使って計算してみることに。
研究結果によると、感染者1人が毎日1人にウイルスをうつした場合…
「1ヵ月で日本の人口の約半分(6200万人)になりました」(西川結葉さん)
また、教室内でソーシャルディスタンスを、1mから2mに変えるだけで、
感染リスクを減らすことができる、などとしています。
今年の「算数・数学の自由研究作品コンクール(通称MATHコン)」には、
数学を活用して日常の疑問を解消しようと試みる研究作品が1万1397件寄せられ、
その中から西川さんの研究が優秀賞の1つである「日本数学検定協会賞」に
選ばれました。
「第3波で感染が広がっていて心配しているが、
私が計算した莫大な数には至っていないので、
日本人の1人1人が対策できていると感じています。
自分自身も年末年始に向けて気持ちを緩めないようにしたいと思います」
(西川結葉さん)
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はぁ、カワイイ(そこ?!)