自主的に行っているもので予測等の為には行っていません。
危機感を持たれる方、数学は苦手な方にはお薦めしていません。
解釈が可能でないと予断に繋がり兼ねません。
と言うのも反省が含まれての経験からです。
縦軸等間隔 棒グラフ
3月24日位境にカーブが違うのが見て取れます。
これを明確にしているのが前日との差でそれ以降70以上増加しています。
縦軸対数軸 折れ線グラフ
相変わらずS字カーブの先端が傾きも変わらずに伸びている印象です。
対策の効果を打ち消してしまうような学生コンパによるクラスターや
クラスターからの転院なとで予測した対策をするのも非常に難儀です。
前日の差 折れ線グラフ
増え方はあまり規則性が有りません。
個々にクラスターが発生したり、地域毎の事情でデータもバラツキます。
前日との日 折れ線グラフ
等比級数1.1で1週間で倍になるペースのままです。
個人的なミクロ分析を書きます。
東京の684が突出して多く1日の感染者も97人でした。
次に大阪の311で1日の感染者は33人で大阪のこれまでで2番目に多かった。
人口が多く、移動が激しければ感染する確率は高いと言われています。
それに歓楽街の感染も噂されていますから要注意です。
このシミュレーションのような訳には行きません。
単純化しても増えないだけなら数は水平線ですし、
まして現実には市中に無症状感染者が残っています。
回復はそんなに早くないのも梃子摺る理由です。
ですが、グラフは別にしてこの制限が出来たらかなり有効なのは同意します。
おそらく、前日との比で感染が広がる等比級数の値が下がります。
例えば、今の1.1が1.05に下がっただけで期間が倍に伸びその分遅らせます。
また下記の検査の要否の検討もテーマです。
これで少しでも疑わしいのは検査に回せば取り残しは減るはずです。
それに加えて予防処置として潜在感染者の発見に繋がるような
検査を優先順を付けて更に計画的に実施すれば市中に居る感染者の
待機要請で増えるのを抑えられるはずなのですが。
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