裏 RjpWiki

Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

COVID-19, TOKYO 2020/04/16

2020年04月16日 | ブログラミング

東京都のホームページ https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/ は,テレビニュースより遅い。

あとで,修正されるのかもしれないけど。

驚くべき事ではないが,

https://www.news24.jp/articles/2020/04/16/07626757.html

なんてのも,出たぞ??

追記:
> 首相は宣言発令に先立ち、専門家でつくる「基本的対処方針等諮問委員会」に、追加する40道府県が
> 緊急事態に当たるかどうかを諮問した。諮問委は該当すると判断する見通し。首相は衆参各院の議院運
> 営委員会での事前報告を経て、16日中にも発令する予定だ。

さっさとやればよかったのに...
諮問委も,最初っから,全国を対象とすべしといえばよかったのに。
アベへの逆忖度だったのか?(そんな余裕はなかったはずので,げすの勘ぐり)。
命運尽きた。これで,アベ政権は終わったな。
次が麻生復活というのは,もっと恐ろしいけど。

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COVID-19, TOKYO 2020/04/15

2020年04月15日 | ブログラミング

「何にも対策を立てない限り,42 万人が死ぬ!」との話だが,こんなレベルが続く限り,眉唾に感じてしまうのだが??

モデルパラメータの設定次第で,どのような結果(値)でも出るんじゃないか?どのパラメータ設定がもっともらしいかに依存するんだなぁ。

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COVID-19, TOKYO 2020/04/14

2020年04月14日 | ブログラミング

過去のデータが,プログラム時点と現在で違うところがあったので,アップデート(何らかの理由でコッソリと修正されたのか?それとも,集計がいい加減だったのか)

それはともかく,まあ,分母がわからないので増えているのか減っているのかさえわからないというのは,あいかわらず。

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COVID-19, TOKYO 2020/04/13

2020年04月14日 | ブログラミング

なんともはや,言いようがない。

緊急事態宣言の御利益か?

関係者に対しては酷な要求だとは思うが,コロナウイルスには土日も祝日もないんだから,PCR 検査もなんとか平日通りやってほしいものだなあ。

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COVID-19, TOKYO 2020/04/12

2020年04月12日 | ブログラミング

いや,もう,これは明らかに PCR 検査の実行能力が限界に達している(あるいは,何らかの思惑で検査数を抑えている)ことの証明でしかない。
たぶん,ここ数日は 160〜200 近辺の数字になるしかないのだろう。もはや,数学的予測はできない(というか,単純に誰もが思うことが予想値(予測値ではない)になる)

#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78,
#   4/1   2   3    4    5   6   7    8    9   10   11   12
     66, 97, 89, 117, 143, 83, 80, 144, 178, 189, 197, 166)

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COVID-19, TOKYO 2020/04/11

2020年04月11日 | ブログラミング

東京都で実施できる CRP 検査は 350 件前後とか。
ここしばらく陽性数が頭打ちなのは,分母となる CRP 検査数が足かせになっているのか?
考えてもわかるけど,陽性数は実施できる検査数より少なくなるのは当たり前。

#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78,
#   4/1   2   3    4    5   6   7    8    9   10   11
     66, 97, 89, 117, 143, 83, 80, 144, 178, 189, 197)

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COVID-19, TOKYO 2020/04/10

2020年04月10日 | ブログラミング

昨日分(04/09)は 178 であったと訂正が入った(なんなのだ)

今日は,189

#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78,
#   4/1   2   3    4    5   6   7    8    9   10
     66, 97, 89, 117, 143, 83, 80, 144, 178, 189)

 

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COVID-19, TOKYO 2020/04/09

2020年04月09日 | ブログラミング

増えたね

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COVID-19, TOKYO 2020/04/08

2020年04月08日 | ブログラミング

案の定,昨日,一昨日の反動。

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COVID-19, TOKYO 2020/04/06

2020年04月07日 | ブログラミング

pdf("covid-19.pdf", 360/72, 240/72, family="Japan1")
old = par(mgp=c(1, 0.5, 0), mar=c(2.5, 3, 1.5, 1), las=1, tck=-0.01, bty="l")
#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31 4/1   2   3    4    5
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78, 66, 97, 89, 117, 143, 83)
x = seq_along(y)
df = data.frame(x, y)
ans = nls(y ~ a*b^x, start=list(a=1, b=1))
ly = length(y)
x2 = 1:(ly+5)
df2 = data.frame(x=x2)
pred = predict(ans, newdata=df2)
plot(y ~ x, data=df, pch=19, xlim=range(x2), cex=0.7, col="red",
 ylim=range(pred), ylab="", xaxt="n", xlab="", cex.axis=0.7)
lines(x2, pred)
today = Sys.Date()
param = ans$m$getPars()
for (i in 1:4) {
 #lines(c(ly+i, ly+i, 0), c(0, pred[ly+i], pred[ly+i]), col="gray", lty=3)
 points(ly+i, pred[ly+i], pch=19, col="gray", cex=0.7)
 text(ly+i, pred[ly+i], round(param[1] * param[2]^(ly+i)), pos=4, cex=0.7, col="gray")
}
begin = today-length(x)+1
label = substr(as.Date(begin:(today+5), origin="1970-01-01"), 6, 10)
label = gsub("-", "/", label)
axis(1, at=seq_along(x2), labels=label, cex.axis=0.7)
title("COVID-19 新規感染患者数の推移(東京都)04/06")
mtext(sprintf("1 日あたり %.1f %% 増加", (param[2] - 1)*100), side=3, line=-1)
par(old)
dev.off()

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COVID-19, TOKYO 2020/04/07

2020年04月07日 | ブログラミング

 

4/6 は日曜日の影響
4/7 は緊急事態宣言発表をおもんぱかってからか,作為的な数字
信頼に耐えないデータだなぁ
このデータが本当なら,緊急事態にあるとは思えない状態(^_^;)
本当なら,もう収束傾向にあるんじゃないか(^_^;)

pdf("covid-19.pdf", 360/72, 240/72, family="Japan1")
old = par(mgp=c(1, 0.5, 0), mar=c(2.5, 3, 1.5, 1), las=1, tck=-0.01, bty="l")
#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31 4/1   2   3    4    5
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78, 66, 97, 89, 117, 143, 83, 80)
x = seq_along(y)
df = data.frame(x, y)
ans = nls(y ~ a*b^x, start=list(a=1, b=1))
ly = length(y)
x2 = 1:(ly+5)
df2 = data.frame(x=x2)
pred = predict(ans, newdata=df2)
plot(y ~ x, data=df, pch=19, xlim=range(x2), cex=0.7, col="red",
 ylim=range(pred), ylab="", xaxt="n", xlab="", cex.axis=0.7)
lines(x2, pred)
today = Sys.Date()
param = ans$m$getPars()
for (i in 1:4) {
 #lines(c(ly+i, ly+i, 0), c(0, pred[ly+i], pred[ly+i]), col="gray", lty=3)
 points(ly+i, pred[ly+i], pch=19, col="gray", cex=0.7)
 text(ly+i, pred[ly+i], round(param[1] * param[2]^(ly+i)), pos=4, cex=0.7, col="gray")
}
begin = today-length(x)+1
label = substr(as.Date(begin:(today+5), origin="1970-01-01"), 6, 10)
label = gsub("-", "/", label)
axis(1, at=seq_along(x2), labels=label, cex.axis=0.7)
title("COVID-19 新規感染患者数の推移(東京都)04/07")
mtext(sprintf("1 日あたり %.1f %% 増加,%.1f 日で 2 倍になる ", (param[2] - 1)*100, log(2)/log(param[2])), side=3, line=-1)
par(old)
dev.off()

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COVID-19, TOKYO 2020/04/05

2020年04月05日 | ブログラミング

quartz("covid-19", 5, 5*0.667)
old = par(mgp=c(1, 0.5, 0), mar=c(2.5, 3, 1.5, 1), las=1, tck=-0.01, bty="l")
#   3/18 19  20 21 22  23  24  25  26  27  28  29  30  31 4/1   2   3    4    5
y = c( 9, 7, 11, 7, 2, 16, 17, 41, 47, 40, 63, 68, 13, 78, 66, 97, 89, 117, 143)

x = seq_along(y)
df = data.frame(x, y)
ans = nls(y ~ a*b^x, start=list(a=1, b=1))
ly = length(y)
x2 = 1:(ly+5)
df2 = data.frame(x=x2)
pred = predict(ans, newdata=df2)
plot(y ~ x, data=df, pch=19, xlim=range(x2), cex=0.7, col="red",
 ylim=range(pred), ylab="", xaxt="n", xlab="", cex.axis=0.7)
lines(x2, pred)
today = Sys.Date()
param = ans$m$getPars()
for (i in 1:4) {
 #lines(c(ly+i, ly+i, 0), c(0, pred[ly+i], pred[ly+i]), col="gray", lty=3)
 points(ly+i, pred[ly+i], pch=19, col="gray", cex=0.7)
 text(ly+i, pred[ly+i], round(param[1] * param[2]^(ly+i)), pos=4, cex=0.7, col="gray")
}
begin = today-length(x)+1
label = substr(as.Date(begin:(today+5), origin="1970-01-01"), 6, 10)
label = gsub("-", "/", label)
axis(1, at=seq_along(x2), labels=label, cex.axis=0.7)
title("COVID-19 新規感染患者数の推移(東京都)")
par(old)
dev.off()

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