感染症学会の分析による、コロナ大流行の犯人。傾向と対策
動画が公開されました 昨日、一昨日と、Twitterでコロナ脳をちぎっては投げ、ちぎっては投げしましたが、共通していえることが とにかく知識がない!!! ということで、本日は簡単ながら現在分かっているファクト、つまり事実について誰が言っているのかを含めて書こうと思います。コロナ脳の洗脳を解くためにご活用下さい。ただし中には漢字が読めない、数字が分からないという方もいますので、「これを読んどけ」じゃなくて丁寧に説明してあげることが大事です。 子供は感染しづらく感染しても重症化はほぼ稀で、しかもウイルスを放出しない これは先日の日本感染症学会、つまり政府の専門家会議の皆さんのカンファレンスからの引用です。かなり長時間でしたが全部見ました。 まず、会見の冒頭では「子供たちがウイルスを媒介するといったのは間違いだった」的な謝罪からはいりました。これがその資料です。 ウイルス排出量は重症度ではなく高
新型コロナ：BCG仮説と個体免疫 --- サトウ・ジュン
前の記事の補足的な分析です。補足ですが、同じ国でBCGワクチン接種を受けた人と受けていない人の差を数値で表した世界初の分析なので重要です。 イタリア、スペイン、ポルトガルでは、BCGワクチン政策は異なるが同じBCG デンマーク株を使用しているので、この3か国の年代別比較は面白いはずです。各国のBCGワクチン政策を振り返り、掘り下げてみましょう。 イタリア：一度もBCG義務化なし スペイン：BCGアトラスによれば、1965年から1981年まで、新生児にBCG接種を義務化していた。しかしBCGアトラスの記述は不十分で、1965年から1976年まで、6歳から14歳までの学童もワクチン接種を受けていた*。また1956年から1965年まで、5歳から14歳までの学童の80％がワクチン接種を受けていた**。 -> 39歳から78歳までのスペイン人はBCGワクチン接種を受けている。 ポルトガル：BCGアト
クラスター分析
クラスター分析 Last modified: Aug 28, 2015 似通った個体あるいは変数のグループ化を行うための分析手法である。 クラスター分析の結果は，図 1 のようなデンドログラム（樹状図）として表現される。 個体が似通っているかどうかの判定基準としてはいくつかあるが，取り扱いが容易なユークリッド距離を用いる。 個体のクラスター分析を行う場合には，解析に用いるデータを正規化する場合としない場合では結果がかなり異なることがある。 解析に使用する変数が異なった単位で表されているときには，正規化した方がよいかもしれない。しかし，ある変数が決定的な性質を持つ場合には，正規化することは他の変数と同格に取り扱ってしまうことになるので正規化しない方がよいかもしれない。 $n$ 個の個体について，$p$ 個の変数 $X_{i1}, X_{i2}, \dots X_{ip}\ (i =
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