日本におけるCOVID-19患者数の公開データに基づく将来予測 - acrophileはじめに 使用データ モデル システムモデル 状態変数 観測変数 状態変数の初期値 状態間の遷移速度 実効感染速度の推移の滑らかさ 定数 状態遷移 観測モデル 実効再生産数 $R_t$ モデルとデータによる推論結果 感染の将来予測の結果 PCR陽性累積報告数 入院または入院待機数 累積死亡報告数 累積退院数 感染性患者の推定数 入院を経ない回復数 推定累積死亡数 これまでの実効再生産数や実効感染速度 実効再生産数 実効感染速度 スカラー値のパラメータの推定結果 各状態に遷移してからの日数に依存するパラメータの推定結果 おわりに はじめに COVID-19(新型コロナウィルス感染症)の感染が今後どのように推移するのかは、ほとんどの人の関心事です。定量的な予測が公開されていれば、個人や企業の意思決定に利用できますが、私の知る限り、今までのところ公開されていません。 また、予測の根拠と過程が公開
