大阪のコロナの死者数はインドより多いのか - ネットロアをめぐる冒険
今日はこの記事が気になりました。 「政府の会議の資料に人口100万人あたりの死者数のデータがあるのですが、大阪は19・6人（5月5日時点、以下同）。インドの15・5人、メキシコの16・2人、米国の14・5人より上回っており、惨状というほかありません。兵庫県も9・0人、愛媛県11・2人、和歌山県7・6人など関西は高く、東京は１・4人と意外にも低い水準です」（厚生労働省関係者） 【独自】大阪の100万人あたりの新規死亡者数がインドを上回る 「まるで姨捨山」とまらない医療崩壊〈dot.〉（AERA dot.） - Yahoo!ニュース もやっとしたのが、大阪という一都市と、インドという国全体を単純に比較してよいのか？という点だったので、そこらへんを揃えてみました。短い内容なので、ツイートでもよかったのですが、数字が出てきてわかりにくかったので、記事にしました。 【目次】 19.6人という数字 イ
新型コロナ 国の感染者データ集約システム 入力が現場の負担に | NHKニュース
国が求めるデータの入力が現場に負担をかけています。 新型コロナウイルスの感染者のデータをリアルタイムで集約する国の新しい情報システムで、患者が急増する北海道では医療機関などが入力作業に対応しきれず、先月のデータのおよそ3割が入力できていないことが関係者への取材で分かりました。 専門家は「ひっ迫する現場に負担をかけるべきではない」と運用の見直しを求めています。 「HER-SYS」は、新型コロナウイルスの感染状況をリアルタイムで把握しようと、国が5月に導入を始めた情報システムで、全国の医療機関や保健所は感染者のデータを直ちに入力するよう求められています。 ところが関係者によりますと、北海道では医療機関や保健所が急増する患者の対応に追われて入力作業に手が回らず、先月、感染が確認された5600人余りのデータのうち、およそ3割が今月10日の時点でも入力できずにいるということです。 このため北海道によ
西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum
先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE）を使ったMLE版（Sungmok Jungさん作成）と 、ベイズ推定版（Andrei Akhmetzhanovさん作成）があります。どちらもコンセプトはほぼ同じで、実装が若干異なります。この記事では、ベイズ推定版（以降、元コードと呼びます）の流れを簡単に説明し、その後でその拡張を試みます。 ベイズ推定版の流れ 大きく分けて「データの集計」「back projection」「実効再生産数の推定」の3つの部分からなります。 データの集計 まずは日付ごとの
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
新型コロナウイルス感染症（COVID-19） 統計情報 リアルタイム更新サイトまとめ｜森あざらし
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染情報統計をリアルタイムで更新し、グラフやマップなどでグラフィカルにわかりやすくまとめているサイトの一覧です。(Last update: 2020-05-24) ⚠️各サイトの情報は各サイトごとのデータ集計ポリシーに基づいており、必ずしも正確とは限りませんので、参照の際は充分ご留意ください。また、この記事中の画像は記事作成時点でのスクリーンショットで、最新の情報ではありません。 凡例： 📊グラフ 🗾🗺マップ 🔢数値統計 📰ニュース 🗂Index 🏛政府公式・公的機関等 🔬医療機関・組織 🇯🇵日本全国の統計 📊🗾 新型コロナウイルス 国内感染の状況 by 東洋経済オンライン
How To Tell If We're Beating COVID-19
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cakes（ケイクス）