1月5日の東京都の新規感染者数が、1278人と2番目に多くなりました。ただし、筆者は日変動には全く関心がないので、データは7日間移動平均で主にみています。7日移動平均でみると、今のところ図1のように、12月30日版のGoogle予測データがよく合っています。この予測では、1月6,7日は、移送平均の値があまり動かず、8日(金)から再び、感染者数が増大することになります。なお、この予測は、12月30日バージョンで、最新のものではありません。
さて、隠れ陽性者の推定モデルとモデルのチェックの話をしてきましたが、考えてみれば、モデルのチェックでは、経路不明感染者数の割合を、隠れ陽性者として計算したのでした。この仮定で考えれば、経路不明感染者数の割合rがわかれば、隠れ感染者数の推定ができます。
今、感染者数をx、隠れ感染者数をp*xとします。
経路不明率r=隠れ感染者数/(感染者数+隠れ感染者数)
と仮定すれば、
r=p*x/(x+p*x)
から
r=p/(1+p)
となります。この式からpを求めます。
r*(1+p)=p
r+r*p=p
p*(1-r)=r
従って、
p=r/(1-r)
表1にこの式で、pを計算しています。最近の値は1.9でモデル式の値によく合っています。
つまり、発表されている新規感染者数の約2倍の隠れ感染者がいると思われます。
図2に、12月1日から1月3日までの、陽性率と経路不明感染者比率を示します。この陽性率は東京都がHPで発表している7日移動平均ではなく、各日の値です。最近の陽性率は20%になっています。
表1 経路不明者を検査漏れと考えた場合の隠れ陽性者比率
date | yousei_ritsu | fumei_r | p |
---|---|---|---|
12月1日 | 6.806673 | 58.09249 | 1.386207 |
12月2日 | 6.715967 | 56.86275 | 1.318182 |
12月3日 | 6.352172 | 55.74273 | 1.259516 |
12月4日 | 6.264501 | 53.91221 | 1.169772 |
12月5日 | 6.507156 | 53.29965 | 1.141312 |
12月6日 | 8.094145 | 53.64109 | 1.157083 |
12月7日 | 6.28168 | 55.25457 | 1.234865 |
12月8日 | 7.033466 | 55.61761 | 1.253146 |
12月9日 | 6.801822 | 55.64827 | 1.254703 |
12月10日 | 7.345651 | 57.29984 | 1.341912 |
12月11日 | 6.675045 | 57.16001 | 1.334268 |
12月12日 | 7.80365 | 58.31354 | 1.39886 |
12月13日 | 9.250243 | 57.28486 | 1.34109 |
12月14日 | 7.036915 | 56.96059 | 1.323452 |
12月15日 | 7.659404 | 57.44154 | 1.349709 |
12月16日 | 7.341347 | 57.89896 | 1.375238 |
12月17日 | 8.388299 | 57.13204 | 1.332744 |
12月18日 | 8.065353 | 58.28784 | 1.397383 |
12月19日 | 8.692337 | 58.4801 | 1.408483 |
12月20日 | 9.094504 | 58.84861 | 1.430052 |
12月21日 | 7.617102 | 59.7493 | 1.484429 |
12月22日 | 7.849911 | 58.89821 | 1.432984 |
12月23日 | 9.036452 | 59.54028 | 1.471594 |
12月24日 | 10.35495 | 60.34748 | 1.521908 |
12月25日 | 9.561863 | 61.56912 | 1.602074 |
12月26日 | 10.877 | 62.38956 | 1.658836 |
12月27日 | 13.76966 | 62.80203 | 1.688318 |
12月28日 | 12.09371 | 60.33327 | 1.521004 |
12月29日 | 10.75949 | 61.82445 | 1.619477 |
12月30日 | 16.49863 | 64.27807 | 1.799401 |
12月31日 | 16.74099 | 65.78643 | 1.922817 |
1月1日 | 18.34028 | 66.09601 | 1.949505 |
1月2日 | 19.63902 | 66.04843 | 1.945372 |
1月3日 | 19.8523 | 66.09341 | 1.949279 |
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COVID-19 感染予測 (日本版) 12月30日版
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NHK特設サイト
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/
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都内の最新感染動向
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/
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Google Mobile Report
https://www.google.com/covid19/mobility/ Accessed: <2021.1.2>2020-12-31version.