東京都の感染収束傾向は4月下旬には推測できた?

東京都の感染収束傾向は4月下旬には推測できた?

（2020年5月16日）

Logistic Growth Model for COVID-19 Pandemic in Tokyo, Japan (As of May 16, 2020)

東京都は"PCR検査陽性者の発生動向（確定日別による陽性者数の推移）"のデータを公開し始めました。

そこで，"COVID-19感染者数へのロジスティック関数の最適化"を5月14日までのデータを用いて行いました（私の以前のblogページは，報告日別のデータしか公開されておらず，そのデータを使用）。

報告された日別データは，曜日に著しく依存する傾向が見られましたが，最適化された累計のカーブ（calc）の一致度は改善されています。

Data source: 東京都公開データ https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/
　　2020/5/15 19:15 更新の5月14日までのデータ

感染収束の傾向を推測する

この公開データを用いて，もし4月13日確定日までのデータだけを用いてロジスティック関数を見積もるとどのような結果が得られるかを調べました。さらに，4月15日，20日，25日，30日，5月5日，5月10日，14日(最新)の時点までのデータでも見積もりました。

結果は，カーブの変曲点の4月13日の後の，4月15日以降のほぼすべての時点でよく合致したロジスティック関数が得られました。

この結果を見ると，4月下旬には収束をかなりよく推測できたと考えられます。

得られた r (内的自然増加率)は0.15～0.16の値で，最近のデータによる値0.1455に近いものです。

感染からPCR検査確定までの日数を，潜伏期間4日間，発症から検査まで4日間，検査から確定まで1日間とすると，感染させる状況の期間は7日間程度と想像され，これに r を乗ずると1に近い値となります。これは実効的な患者1名の感染増加率として考えることができます。

実効的な感染増加率は，最初は内的自然増加率に対応した最大値，時間の経過とともに（1-N/K）に比例して小さくなります。 変曲点(4月13日）では N=K/2 なので0.5程度，4月27日頃には0.25程度まで低下していたことを示唆します。

感染の推移，収束の傾向をより早く，確実に見通せるならば，経済，社会，各人の心構えに計り知れないメリットと希望をもたらすと期待されます。