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『qiita.com』

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  • 「K値による予測を使うべきでない理由」へのコメント - Qiita

    3 users

    qiita.com/BMJr

    ##K値による予測を使うべきでない理由 先日、東京海洋大学准教授 勝川俊雄先生が K値による予測を使うべきでない理由 と題して御自身の公式サイトに投稿されました。 内容の要約は以下の通りです。 K値による COVID-19 感染者数予測は、実際にはゴンペルツ曲線である。 世界各国の感染者推移をみるとゴンペルツ曲線に近い挙動を示すこともあるが、当てはまらないことも多い。 過去のデータから導いたゴンペルツ曲線が現在始まりつつある第二波にも当てはまるとは限らない。 仮に第二波がゴンペルツ曲線に従うとしても、流行初期のノイズの多いデータからピークを推測することはできない。(わずかなパラメータの差は、初期の傾きは重なってもピーク値に大きな違いを生じさせる。) ゴンペルツの減衰係数は人間社会の行動変容の影響を受けて変動するはずである。しかしメディアに「何もしなくても、勝手に新規感染者が減少する」という

    • テクノロジー
    • 2020/07/29 11:00
    • ゴンペルツ曲線とは何か?(1) - Qiita

      4 users

      qiita.com/BMJr

      はじめに Gompertz 曲線(信頼度成長曲線)はプログラムの残存バグ数推測に使われます。 私は職業プログラマではありませんが、数年前にC型肝炎ウイルスと Gompertz 曲線の関係1について研究していたことがあり Qiita 読者の皆様にも参考になると思い投稿させて頂きます。 指数関数的増加・減少 Gompertz 曲線の解説に入る前に、指数関数的増加・減少について説明します。 高校の数IIIで使った「微分・積分」の教科書を思い出してみましょう。(本稿の内容は高校生レベルです。) ある一定の倍加時間(a)で分裂して倍増する細胞があるとします。10個の細胞が時間 a 経過すると20個、100個あれば時間 a 経過すると200個になります。10個あった時の単位時間あたりの増加速度は10/a 、100個あった時の単位時間あたりの増加速度は100/a となります。つまり増加速度は、その時に存

      • テクノロジー
      • 2020/04/02 08:59

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