日本のパンデミック予測～コロナウィルスのデータサイエンス（その20）

3月28日までの日本の感染者データです。29日は169人（30日に修正した数字）ですが、プロットしてありません。

データソースは以下です。

東京都のデータは、サンプル数が少ないので、日本のデータもプロットしてみました。

このデータは、感染経路の違いは反映されていません。ただ、今までは、感染経路不明の感染者数は少なったので、その点は勘案する必要があります。

3月10日以降、韓国のように、増加が止まっているとすれば、緑線になります。

一定比率で増加していると考えると赤線になります。

これは、東京都のグラフでは、緑線にほぼ対応していると思われます。

2週間後の4月11日に東京で300人/日、全国で、500人/日になってしまう可能性は高いと思われます。

これは、爆発的な拡大が起こらない最低ラインのシナリオで、アウトブレークがおこるとこれより上のラインに来ます。（4月1日追記）

これは、（その１９）の最悪シナリオの10万人、クラスター対策班の75万人よりは小さな値で、増加が止まらなければ、たぶん最善シナリオと思われます。

最初の記事は29日19:00の感染者数を記載しましたが、29日の確定感染者数が出たので、差し替えました。また一部見直しました。

感染モデルでは、Shinyを紹介していますが、理論は西原他の次をみてください。

実際の計算法は次がくわしいです。

なお、（その19）でクラスター対策班のシミュレーションを示しましたが、これは、仮想10万都市の計算であって、感染者の多い3大都市圏のシミュレーションが公開されるべきと思います。

不正確な表現を追記修正しました。