COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月16日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月16日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 16, 2020]

東京都が本日7月16日に発表した感染者数は286名でした。確定日別のデータは15日が243名です。14日分は161（+31 ）名，13日分は154（+10 ）名，などへと遡って増えました。

先週の木曜日と同様に感染者数が大幅に増えま，発表日ベースでも確定日ベースでも最大の数です。棒グラフの"日別obs"は大きく変動していますが，綠の実線の"日別calc"はよく追随しています。

グラフの見方

感染確定日データの日別の感染者数の累計が，"累計obs"です。ただし，最新の値で割って，最大値が1となるようにした"累計obs'"をグラフにプロットしています。

累計obsに合致するようにロジスティック関数を最適化し，最適化した関数による計算値が"累計calc"です。この値を最新の累計obsで割った"累計calc'"をプロットしています。

"日別obs"は，日別の感染者数です。最適化した関数から計算される日別の感染者数が"日別calc"です。

最適化した関数から計算される内的自然増加率 r から計算される実効再生産数が，"τ×増加率"です。ここでの τ (tau) は，感染者が感染させてしまう平均日数で，値は7を採用しています。初期の頃の"τ×増加率"に１を加えた数が基本再生産数に対応すると考えられ，第1波では2，第2波では1.55程度です。

日別の感染者数から見積もることができる，"τ×増加率"に相当する値について，素のデータが曜日ごとのばらつきが大きいため，7日間の移動平均をとった値が"τ×平均"です。第1波について"τ×平均1"，第2波について"τ×平均2"としています。最新の3日間では7日間移動平均が適用できませんが，動向を把握するために，最新日は実際の値そのもの，前日では3日間の，前々日では5日間の移動平均を採用しています。

これら"τ×平均"は関数モデルが妥当ならば，"τ×増加率"に次第に合致するはずです。"τ×平均1"は第1波の"τ×増加率"によく沿っていて，"τ×平均2"は第2波の"τ×増加率"に沿い始めました。

"累計calc'"，"日別calc"と"τ×増加率"は日付を指定すれば計算できるので，数日後の値もプロットしています。

日別感染者数がピークに達するとき，"日別calc"と"τ×増加率"は変曲点に来ます。変曲点に来ると"τ×増加率"が初めのころの値の1/2となります。"τ×増加率"と"τ×平均"が次第に小さくなって，半分となる時期が感染のピークです。

"日別calc"はピークを挟んでグラフでは左右対称となります（偶関数です）。ピークの前と後では日別感染者数，および，その累計はほとんど同じ値になります。

Fig. 1. 7月16日発表の東京都の確定日別データ（7月15日まで）に基づいています [クリックで拡大]

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。
　 
"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。