感染者数の変曲点と実効再生産数の系統性を使ったピークアウトの予測｜水野義之

2020年9月21日 水野義之（京都女子大学） 要旨： 本稿では、新型コロナウイルスの感染者数が、一度増加に転じた後、ピークアウトする時期を予測するための、簡便な方法について解説する。この方法は統計誤差が小さいことが必要である。このため大都市圏など感染者数が多い場合に使うことができる。事例として2020年8月のピークアウトの予測を東京都、大阪府、神奈川県の場合に、約２週間前にできることを示した。 ただし今後、本稿で想定していない社会変動やメディアの報道姿勢の変化（例えば日本のマスメディアも実効再生産数Rを報道する等）、あるいは国民の行動変容の考え方の変化、等が起こる可能性もある。その場合は本稿の方法は使えない可能性がある。しかし本稿で解説した考え方は、おそらく一部を変更して使える可能性もあることに注意したい。 １．はじめに：感染者数の増加とマスメディア 1.1 感染者の増え方のパターン 2

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数Iレベルの知識でもある程度の予測はできるということだ

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ファクターＸはそこはかとなく漂う雰囲気モデル。Kamikuboモデルよりは尤もらしいが、正しいかどうかは、先の話。

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水野義之氏。

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いろいろ正しいと思いますが、厳密には1.指数関数で増え続けることはない(人口上限飽和)2.感染者数は検査組み入れ基準(検査数)に依存する3.感染者の重症化率、死亡率