タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えているパラメータは人力抽出この3点はヤバさのハッピーセットなんやが、未だにknoa氏を有難がろうとしてる連中は、それが分からんのやろなーって思ったわ。 こんなもんをそこそこの理系大学で卒業研究として出そうとしても、担当教授に卒業可能な研究成果として認められない程ハチャメチャなんや。 再検証性がある数理モデルが公開されてないこれは何度も指摘されてる訳やが、予測モデルが存在しなければ誰にも再検証できないし、予測の尤もらしさが検証できない。例えばや、毎日我々が参考にする天気予報にも、当然やが予測に用いた数理モデルが存在する訳や。 それを元にスパコンで計算して過去の例と付き合わせ、予測精度や誤差まで検証したうえで、「こんな感じの精度のモデルをつこうてるから、参考にすべきところは参考にしてな」って予報を日々公開してるんやな。 可笑しいと思っ
どうぐや🌇 on Twitter: ""各年の中程度知的障害の発生 率は，数理モデルを適用することにより母の平均年齢と出生時体重の 2 要因だけで，ほぼ完全 に説明される。" https://t.co/leXLxH49Ez ガチの暗黒情報やんけ！ https://t.co/XDSV0hJDoX"
"各年の中程度知的障害の発生 率は，数理モデルを適用することにより母の平均年齢と出生時体重の 2 要因だけで，ほぼ完全 に説明される。" https://t.co/leXLxH49Ez ガチの暗黒情報やんけ！ https://t.co/XDSV0hJDoX
お詫びと訂正 本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。 このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。 私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。 申し訳ございません。 感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。 また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。 さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。 お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ
Hiroshi Nishiura on Twitter: "そうですか、困惑はお詫びします。しかし僕は今後も数理モデルによるデータ分析と見通し提供に力を注ぎ続けます。この流行で、これまでご法度だった予測が、茶の間で「当たった」「外れた」と言及可能になり、対策との兼ね合い議論にまで到達。「次… https://t.co/RBclCzIptz"
そうですか、困惑はお詫びします。しかし僕は今後も数理モデルによるデータ分析と見通し提供に力を注ぎ続けます。この流行で、これまでご法度だった予測が、茶の間で「当たった」「外れた」と言及可能になり、対策との兼ね合い議論にまで到達。「次… https://t.co/RBclCzIptz
新型コロナウイルスのような新たに出てきたウイルスがどう進化していくか、総合研究大学院大学などのグループが数理モデルと呼ばれる手法で分析したところ、しばらくの間は重い症状を引き起こすウイルスが流行するおそれがあるとする試算結果を発表しました。 この試算は総合研究大学院大学の佐々木顕教授らのグループが行いました。 グループでは、ウイルスの変異やヒトの免疫の状態などを数式で分析する数理モデルと呼ばれる手法を使い新たに登場したウイルスがどう進化するかを試算しました。 ウイルスは、ヒトが免疫を獲得すると押さえ込まれますが、その後、変異を繰り返して免疫をすり抜けるようになります。 今回の試算では、この際、短期間で大量に増殖するウイルスの方が変異が起こりやすく、免疫から逃れて感染を広げるのに有利になるという結果になったということです。 ウイルスの増殖力が高まると症状が重くなるとされることからグループでは
注：この記事は、有識者個人の意見です。日本医師会または日本医師会COVID-19有識者会議の見解ではないことに留意ください。 今回の新型コロナ流行（COVID-19）は，100年前のスペイン・インフルエンザや90年代におけるエイズ流行に比肩しうるパンデミックであるが，とくにワクチンが開発されない段階における非薬剤的流行制御に関しては，感染ダイナミクスを記述・分析する感染症数理モデルの活用が世界的に広まり，その果たす役割が非常に大きいことが認識されるようになった点に特徴がある。 しかしながら，緊急事態宣言や行動自粛政策の影響はあまりにも大きく，国レベルにおける社会経済的環境との相互作用も十分に検討されていなかった。理論・数理分析の結果をいかに有効な政策に結びつけるかに関しては多くの問題が残されている。 一方で，COVID-19の数理モデル分析によれば，緊急事態宣言や自粛行動は一定の成果をあげ
トップページ ニュースリリース 目先のことを過大評価してしまう人間の行動を分析し最適な介入を導出する数理モデルを開発～シミュレーション実験の計算コストをかけずに、個人の目標達成の成功を支援～ 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、目先のことを過大評価してしまう人間の、長期的な目標達成行動を分析し、さらにそのような人間の目標達成のための最適な介入を求めることができる数理モデルを開発しました。このモデルを用いて導出した適切な介入を適用することにより、健康や教育などにまつわる個人の目標達成の成功を支援することができます。なお、本成果は2024年2月20日から27日までカナダ・バンクーバーで開催された、AI分野の最高峰国際会議 The 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI 202
感染症数理モデルをどのように受け止めるべきか？ 数理科学からみた新型コロナ問題 稲葉 寿 東京大学大学院数理科学研究科教授 今般、編集部から「感染症数理モデルの専門家のひとりとして」今回の新型コロナ問題に思うことを書くように依頼を受けた。困ったことに、私の場合、「感染症数理モデルの専門家」かと問われると、イエスでもありノーでもある。私は学位研究において感染症数理モデルの関数解析的研究をおこなってから、30年以上感染症数理モデルの数学的研究に関わってきたから、専門家といわれれば否定はできないのだが、リアルデータの統計解析や流行予測・推計をおこなう感染症数理データサイエンティストではない。実際、共同研究の場合を別として、私の論文には数字や図表はまったくでてこない。概念と論理による定理の証明が仕事である。 しかし一方、機会あるごとに、感染症対策における感染症数理モデルの実践的意義を主張してきたし
営業自粛と外出自粛要請により、日本の風景は様変わりした（5月28日、新宿）PHOTOGRAPH BY HAJIME KIMURA FOR NEWSWEEK JAPAN ＜新型コロナ対策で接触機会の「8割削減」を提唱し、数理モデルによる「42万人死亡説」が悲観的すぎたと一部で糾弾された西浦博・北海道大学教授。予測はどのようにしてはじき出されたのか。称賛と批判の渦中にある教授が本誌に特別寄稿。本誌6月9日号「検証：日本モデル」特集より＞ 2020年５月21日、日本政府は4月7日に発出した緊急事態宣言を特定警戒都道府県の関西３府県で解除し、25日には東京を含む残りの5都道県でも解除した。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の第1波を乗り越えつつあることを受けての決定であり、日本は欧米のような感染爆発を免れた。 外出自粛要請や休業要請が約1カ月半に及ぶなか、その途上では「自粛の要請で大丈夫
「富の不平等は必然的に生じる」と数理モデルで証明可能
By anankkml アメリカのタフツ大学経済学部のブルース・ボゴシアン教授が、経済そのものが持つ原理によって「貧富の差は必ず生じる」という事実や「現実の経済では何が起きているのか」という問題に関して、数理モデルを使ってわかりやすく解説しています。 Is Inequality Inevitable? - Scientific American https://www.scientificamerican.com/article/is-inequality-inevitable/ 何かを購入する際、運よくお得な値段で買えることもあれば、高値で買ってしまうこともあります。ボゴシアン教授の解説によると、「得」と「損」がある取引が無限回行われると、必ず富は1人に集中するとのこと。 By amenic181 ボゴシアン教授は、富が1人に集中することの証明に「ゲーム」を活用しています。例えば、コイン
再現性の確保のために「因果関係」を理解する Facebook Japanの中村淳一です。第１回・第２回が好評だったようで、連載の延長が決まりました。皆さまのおかげです。ありがとうございます。 第１回では相関ではなく、特に売上や利益を伸ばすための因果関係を理解することが再現性の確保につながるというお話をさせていただきました。 続く第２回では、データ分析に使われるデータの質の良し悪しが、結果としてアウトプットの良し悪しにつながる「ガベージイン・ガベージアウト」についてお話をさせていただきました。 今回は、第１回でお話しした「因果関係」について、もう少し掘り下げていければと思います。このテーマを書こうと思ったきっかけは、SNSのダイレクトメッセージ経由でDeNAの西村マサヤ氏から、次のような質問をいただいたことでした。 「先日のAgenda Noteに書かれていた『常に再現性確保のために、単体の
柴田 直幸（物理学専攻 博士課程2年） 吉岡 信行（現：理化学研究所 特別研究員／研究当時：物理学専攻 博士課程大学院生） 桂 法称（物理学専攻 准教授） 発表のポイント 直感に反して熱平衡化しない「量子多体傷跡状態」と呼ばれる状態を持つ新たな数理モデルを、無限に構成する方法を発見した。 乱れがあり対称性の低いモデルでの量子多体傷跡状態を初めて厳密に示し、より一般的な状況でも傷跡状態が生じうることを明らかにした。 本研究は、今後の量子多体傷跡状態に関する研究について新たな方向性を開拓するだけでなく、量子系の熱平衡化に関する本質的な理解を促進する。これにより、物性論から工学まで幅広い応用をもつ統計力学の基盤の理解を深めることに寄与することが期待される。本研究成果は、Physical Review Letters 誌に掲載決定され、さらにEditors’ Suggestion に選ばれた。 発
東京大学(東大)は5月30日、自然言語をある決まったルールに従って確率的に文字列を生成する系として単純化した「Random Language Model」(RLM)と呼ばれる数理モデルにおいて、同モデルで不連続にそれまでとは系の振る舞いが変わる「相転移」が起こる(幼児が言語を獲得すると解釈されている)と予想されていたのに対し、今回の研究において、相転移は実際にはなく、連続的に変化していくだけであることを証明したと発表した。 同成果は、東大大学院 総合文化研究科 広域科学専攻の中石海大学院生、同・福島孝治教授らの研究チームによるもの。詳細は、米国物理学会が刊行する物理とその関連する学際的な分野を扱うオープンアクセスジャーナル「Physical Review Research」に掲載された。 地球上には7000とも8000ともいわれる言語が存在し、それぞれ多様な特徴を持つ。しかし、どんな言語で
カール・フリストン教授「ドイツ人には何らかの免疫があるのかもしれない」.....UnHerd-YouTube ＜イギリスで科学的な見地から新型コロナウイルス感染拡大防止策への助言を政府に行っている非常時科学諮問委員会を代替するために、独立機関が作られ英国政府に代替仮説を提示している......＞ イギリスでは、医療や学界の専門家からなる非常時科学諮問委員会（SAGE）が科学的な見地から新型コロナウイルス感染拡大防止策への助言を政府に行っているが、その活動は公にされておらず、透明性に欠けるとの批判もある。 政府の専門家委員会を代替する独立機関が設立され仮説を提言 2000年から2007年まで政府主席科学顧問官を務めた英ケンブリッジ大学のデイビッド・キング名誉教授ら、科学者や医師12名は、2020年5月4日、非常時科学諮問委員会を代替し、科学的根拠に基づく提言を英国政府に行う独立機関として「イ
サイエンスフィクションをはじめ、物語の世界では、ある一時点の選択をきっかけに異なるストーリーが展開していく様がときどき描かれる。たとえば映画『スライディングドアー』では、主人公が発車間際の地下鉄列車に乗り込めた世界と、そうでなかった世界の両方が並行して描かれていく。乗車という選択の時点で世界はいわば２つの世界に枝分かれし、両者はクロスすることなく異なる結果に向かう。ほかのSFでは分裂した２つの世界を横断する旅行者が登場してやんやと話を盛り上げる場合もある。とはいえ多くの物語は、枝分かれしたもう片方の世界を私たちがけして見ることができない点をほのめかすものだ。この「分裂する世界」をヒントにこのたびの感染症問題を考えてみたい。 このたびの新型コロナウイルス感染症は世界中に大きな混乱を招いており、これにどのように対処すべきかの議論が紛糾している。2020年原稿執筆時点（2020年6月）の日本では
感染症数理モデル；Sequential SEIR model - 北海道大学 大学院医学研究院 社会医学分野 医学統計学教室
北海道大学 大学院医学研究院 社会医学分野 医学統計学教室 Hokkaido University, Department of Biostatistics, Graduate School of Medicine 数理モデルとは新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）流行で、不安な方や、今後どうなるのだろうと気になる方が多いと感じます。感染症分野は、何らかの伝播によって疾病発生が引き起こされるために、数理モデルが有効だと思います。学内でも数理モデルを勉強したいという声を聞きますし、実際にモデルを作られてみると、social distancingの意義も伝わるかと思い、R shinyを利用して、SEIRモデルを実装したwebを作成しました。なお、作成者の横田は疫学の統計的理論を専門のひとつとしていますが、感染症分野や数理モデルについては勉強不足な部分が多いと思います。誤り等ありましたら、
Yuki FURUSE 古瀬祐気 on Twitter: "数理モデルをつかって大学での流行を抑える作戦を練ったけれどうまくいかなったアメリカの研究者「陽性となり、それを知らされた学生がまさか飲み会に参加するとは思わなかった。その可能性をモデルに組み入れなかったのが敗因（意訳）」 https://t.co/hEgjh7d2Kq"
数理モデルをつかって大学での流行を抑える作戦を練ったけれどうまくいかなったアメリカの研究者「陽性となり、それを知らされた学生がまさか飲み会に参加するとは思わなかった。その可能性をモデルに組み入れなかったのが敗因（意訳）」 https://t.co/hEgjh7d2Kq
【特別寄稿】「8割おじさん」の数理モデルとその根拠──西浦博・北大教授（ニューズウィーク日本版） - Yahoo!ニュース
新型コロナ対策で接触機会の「8割削減」を提唱し、数理モデルによる「42万人死亡説」が悲観的すぎたと一部で糾弾された西浦博・北海道大学教授。予測はどのようにしてはじき出されたのか。称賛と批判の渦中にある教授が本誌に特別寄稿。 営業自粛と外出自粛要請により、日本の風景は様変わりした（5月28日、新宿）PHOTOGRAPH BY HAJIME KIMURA FOR NEWSWEEK JAPAN ※本誌6月9日号「検証：日本モデル」特集より 【西浦博（北海道大学大学院医学研究院教授）】 【動画】マスク姿のアジア人女性がNYで暴行受ける 2020年5月21日、日本政府は4月7日に発出した緊急事態宣言を特定警戒都道府県の関西3府県で解除し、25日には東京を含む残りの5都道県でも解除した。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の第1波を乗り越えつつあることを受けての決定であり、日本は欧米のような感
新型コロナウイルスとの格闘が続く中、人類が築き上げてきた感染症学の盲点が見えてきた。感染の全容をつかむのに重要な数理モデルは活用法の未熟さが目立ち、感染抑制のカギを握る免疫研究は継続性への不安が再燃する。コロナ時代には感染症学の新たな進化が求められている。数式を駆使しながら病原体の広がりを推し量る数理疫学は、感染症学の代表的な成果の一つだ。感染症の特徴に応じて数理モデルを作り、具体的な感染防止
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、一躍国民の関心の的となった感染症数理モデル。一部メディアでその信頼性を疑問視する報道がなされるなど、日本での議論には混乱が見られた。感染症数理モデルの成り立ちや活用の意義、そして議論の混乱の背景について感染症などの数理モデルの開発・解析が専門の稲葉寿教授（東大大学院数理科学研究科）に語ってもらった。 （寄稿） エイズ危機で発展 今回の新型コロナウィルス感染症（COVID―19）の流行は、流行規模とその社会的影響からすると、1918年のスペイン・インフルエンザ、1980年代のエイズ以上になるであろう。一方で、流行に対抗する手段は非常に進化しているともいえる。スペイン・インフルエンザの場合は病原因子すら特定できなかったし、感染回避行動の数量的評価もできなかった。折から第一次世界大戦中であって、感染情報すらなかった。その70年後のエイズ危機となると、生命科学の
古瀬祐気 ウイルス・再生医科学研究所 特定助教は、サンタクロースがクリスマスイブに感染症にかかっていた場合、どれだけの人が病気をうつされるのか差分方程式を用いた数理モデルによって解析しました。 本研究では、サンタクロースが子どもたちに病気（インフルエンザと麻疹）をうつす確率を記述し、さらにその結果としてどれほどの被害が人口全体に生じるかをシミュレーションによって解析しました。 解析の結果、インフルエンザについては、サンタクロースと子どもたちとの間での感染伝播効率が「通常の大人から子どもへ病気がうつる確率と同じ」である場合には、流行規模が12%増大することが分かりました。一方で、前者が後者の1%である場合には、流行規模は増大しませんでした。また、麻疹については、前者と後者が同じ確率である場合、100%の確率で大規模な流行が起こりました。一方で、同じく1%の場合には通常の大人によって流行が引き
稲葉寿氏 感染症数理モデルとCOVID-19 | 日本医師会 COVID-19有識者会議｜大量検査と隔離。普遍性大量検査は流行抑止に有効な手段(2020.12.21作成)
h■m■■k■(秘密保護中･反戦争法案) @ytkhamaoka 日本医師会 COVID-19有識者会議) 稲葉寿 感染症数理モデルとCOVID-19 covid19-jma-medical-expert-meeting.jp/topic/3925 大量検査の流行抑止手段としての有効性に関しては、國谷・稲葉[4],[19] が、定常的な検査による隔離政策の効果を数理モデルで検討した 2020-12-18 19:33:02 h■m■■k■(秘密保護中･反戦争法案) @ytkhamaoka 検査率がもともと低い集団で検査率を高めることに大きな効果があるという示唆が得られる。さらに、社会距離拡大政策を同時に行うことで、流行制御に必要となる臨界的な検査率の値を実用的な水準まで低くすることができることに注目すべきである｡ オープン論文) aimspress.com/article/10.393… 2
Hide Comments (–) Share Hide Toolbars
人から人へのウイルス感染を封じ込めるイロハとなるのはいつの時代も「検査と隔離」である。広島県が4月、誰もが何回でもPCR検査を無料で受けられる独自の新型コロナウイルス対策を始めた。関西を中心に「第4波」が到来するなか、流行の火種となるクラスター（集団感染）を「見つけて潰す」のではなく「そもそもつくらない」。日本と中国の数学者がコロナ禍の1年を振り返り考案した数理モデルに基づいている。数理工学の手法を利用
Noguchi Akio on Twitter: "稲葉寿氏の「感染症数理モデルとCOVID-19」という記事が話題となっています。その中でも「普遍的大量検査をおこなうことは、非常に有効な制御手段であると考えられる」との見解に賛同する人が多いものの、根拠として示されたグラフがよく解… https://t.co/dWBECM0K1W"
稲葉寿氏の「感染症数理モデルとCOVID-19」という記事が話題となっています。その中でも「普遍的大量検査をおこなうことは、非常に有効な制御手段であると考えられる」との見解に賛同する人が多いものの、根拠として示されたグラフがよく解… https://t.co/dWBECM0K1W
By byrdyak Microsoftとマサチューセッツ工科大学(MIT)が株式市場を分析する応用数学の分野である数理ファイナンスから着想を得て、共同でクラウドサービスのトラフィック効率を改善して、可用性を維持したままクラウドコンピューティングの使用率を高める数理モデルを作成しました。 TEAVAR: striking the right utilization-availability balance in WAN traffic engineering https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3341302.3342069 Using Wall Street secrets to reduce the cost of cloud infrastructure https://techxplore.com/news/2019-08-wall-stree
(Image by Naeblys/Shutterstock) 新型コロナウイルスのオミクロン株には、ヒトの細胞に結合するスパイクタンパク質と呼ばれる部位に、原株に対して30以上の変異があります。他の変異株の変異は10前後以下であるのに比べて、オミクロン株だけに多くの変異が発生した原因が議論されています。これまで、①モニタリングされていないヒトの集団で変異を繰り返した、②ヒトから動物に感染し、そこで変異を繰り返した後、ヒトに再感染した、③免疫不全の患者の体内で免疫逃避の変異を繰り返した、という３つの仮説が提唱されていましたが、いずれの仮説も、十分に説明ができない点がありました。 本研究では、オミクロン株のスパイクタンパク質に含まれる同義変異（アミノ酸を変化させない変異）と非同義変異（アミノ酸を変化させる変異）の比率に着目し、変異の平衡を仮定した数理モデルを用いて、オミクロン株に見られる29
初めに 感染症数理モデルの勉強を少ししたので、モデルの概要とPythonによる実装を紹介する導入的な記事を書きました。当方は当該分野のプロではありません。そのため、誤り等があるかもしれませんが、そこはお許しください。また、誤りがある場合ご指摘をいただけると幸いです。 感染症数理モデルとは 感染症の流行を評価するために微分方程式を用いたモデルが感染症数理モデルです。そのうち今回は最も単純なSEIRモデルについて記載していきます。 SEIRモデルでは、すべての人口を次の集団に区分して、その時間発展を微分方程式で表現します。 - S(Susceptible):免疫がなく感染しうるもの - E(Exposed):感染源に接触しているが、潜伏期にあり未だ発症していないもの - I(Infected):感染症が発症しているもの - R(Recovered):発症から回復し、免疫を得たもの 各集団の説明
もしも1,000人の村で新型コロナウイルス感染症が起きたら＜SEIR数理モデルから見えてくること＞【COVID-19】【新型コロナウイルス】【SARS-Cov-2】 - 勤務医開業つれづれ日記・３
はじめに 世界各国で新型コロナウイルスが流行しております。もしも1,000人の村で、1人がコロナウイルスに感染した場合を考えてみたいと思います。 この村は新型コロナの襲来に持ちこたえることができるのでしょうか。村はそのとき、一体どんな事が起きるのでしょうか。 理論ベースは数理モデルであるSEIRモデル、そして以前紹介させてもらった岩田先生の論文記事をベースにして検討したいと思います。 なお数理モデルの場合は人数が増えた場合には感染症の動態も変わります。1,000人の村の1万倍が東京1,000万と同じ、ということではありませんのでご注意ください（1）。 1,000人の村に新型コロナ感染症が発生 世界各国で新型コロナウイルスが拡散していましたが、1,000人の村は平穏でした。まったく人の動きがないため、外から感染症が来ることが極めて少なかったのです。 村は高度に医療が発達していました。1,00
nao @parasite2006 「新型コロナウイルス感染者の発症から隔離（プラス接触者の検疫）までの時間間隔が3日まで延びると感染の抑え込み（実効再再生産数<1の実現）に失敗する」「感染者の発症から検査までの時間間隔が3日に延びると感染終息が望めなくなる」これは海外数理モデル論文の結論togetter.com/li/1564332 2020-08-07 16:33:50 nao @parasite2006 「新型コロナウイルス感染を終息に向かわせること（実効再再生産数<1の状態を維持）ができる対策は複数の手段の組み合わせである。すなわち感染者の隔離+接触追跡（人手&接触確認アプリ）+他人との接触機会の制限」これも海外数理モデル論文の結論togetter.com/li/1564332 2020-08-07 16:44:46 nao @parasite2006 twitter.com/pa
なぜ数理モデルがコロナで外れるのか：永江仮説を分かりやすく説明するのでこれ以外の仮説があれば聞きたい – Global Energy Policy Research
感染症の数理モデルは完全に間違っていた 最近では「何もしなければ42万人死ぬ」の西浦先生を真に受ける人も少なくなりました。西浦先生は1月5日のNHKでこういっています。記事になったのが1/5なのでおそらく取材は1/4とか1/3でしょう。 東京の感染者数シミュレーション十分に減少させるには 現在の感染状況から、東京都の実効再生産数はおよそ1.1となり、仮に新たな対策をせずにこの状態が続くとすると2月末時点での新たな感染者数は1日およそ3500人、3月末にはおよそ7000人まで増えるとみられるということです。 3月末には東京の感染者数は7000人どころかその20分の１ですし、そもそも こんなにはまったくならずに、それどころか取材を受けた1/4には発症ベースでピークアウトしまして こうなりました。 医クラの中には「西浦先生は何もしない場合42万人死ぬ」を「なにもしないという前提を付けていた」とい
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
Jun Makino on Twitter: "科学 5月号掲載予定の「3.11以後の科学リテラシー」に新型コロナウイルスの流行の数理モデルによる現状の理解と必要な対策についての文章 https://t.co/1HZt9w8YmO を臨時公開していただきました。"
科学 5月号掲載予定の「3.11以後の科学リテラシー」に新型コロナウイルスの流行の数理モデルによる現状の理解と必要な対策についての文章 https://t.co/1HZt9w8YmO を臨時公開していただきました。
2023年12月2日に行われたJapan.R 2023での発表資料です https://japanr.connpass.com/event/302622/
数理モデルからみる意外なFactorXの正体とは？〜本格的な第2波到来に備えを〜｜安川新一郎 BRAIN WORKOUT〜人工知能（AI）と共存するための人間知性(HI)の鍛え方〜
”ひょっとしてFactor Xは存在しないのではないか” ノーベル賞受賞者山中教授の名付けたFactor Xを否定する、その大胆な仮説を理解するためには感染拡大の数理モデルを少しだけ理解する必要がある。 1.指数関数的に拡大する感染症〜実行再生算数とは〜2020/2/6（大昔に感じる）の私のnoteでも書いたが感染症は指数関数的に広がっていく ”NY Timesによると 新型コロナウィルスは特に制御してない限り1人あたり1.5〜3.5人に感染すると研究者は推定しており仮に2.6人に感染するとすると5人→18人（2次）→52人（3次）→140人（4次）→368人（5次）と感染が広がる。”細かく補足するとR=2.6はクラスター仮説が正しければ、1人が2.6人に伝播させるのではなく、例えば10人いると20%の2人のスプレッダが20人に、残りの8人が6人に伝播させるという意味だが、ここでは単純化の
いいね！Hokudai - #143 数理モデルを利用して感染症を制御せよ！（１）〜流行を予測し、社会の政策につなげる〜
#143 数理モデルを利用して感染症を制御せよ！（１）〜流行を予測し、社会の政策につなげる〜 2019年09月23日 感染症予防、どれくらいの人が予防をすれば、流行を食い止めることができるか。なんと数式で導くことができます。「医学」という言葉を聞くと、多くの人は、近所の内科の先生や、手術をする外科医の先生のことを思い浮かべるでしょう。こうした皆さんがよく知っている、患者さんの治療をするのが目的である医学の事を「臨床医学」といいます。一方で、社会の中で病気の原因となっているものを探り、それを無くすことが目的である医学を「社会医学」といいます。 今回、私たちはそんな社会医学の一つである「疫学」の第一人者、西浦博さん（北海道大学大学院医学研究院 教授）にインタビューしました。西浦さんの研究内容、医学の道に進んだきっかけ、愛してやまない趣味など多くの話を伺ってきました。 【種田 陸人・総合理系1年
[R] とパンデミックの数理モデル 新型コロナウィルス(COVID-19)研究を例に - ill-identified diary
第84回Tokyo.Rの発表資料です. 前回言ったようにrmarkdown使用中なので本体は Rpubs に上げた. 感染症の流行を表す数理モデルに, SIR, SEIRといった古典的なものがある. これらのモデルの特徴について説明し, Rで計算する方法にも言及した. さらに最近流行しているCOVID-19の研究を上記の古典的なモデルの拡張でやっている2つ見つけたので, それについても説明した. speakerdeck.com 以下は詳細な原稿 rpubs.com ソースコードもほぼ全てRpubsに上げたのでこっちはあまり見なくてもいい GitHub - Gedevan-Aleksizde/tokyor_20200229: 幻の Tokyo.R #84
![[R] とパンデミックの数理モデル 新型コロナウィルス(COVID-19)研究を例に - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4361c20dd423f419cf012e69551459c02296d6e7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F12921228815716290232%2F26006613528087877%2F1602174032)
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えている ..
新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定 - 四谷ラボ公式ブログ
新ウイルスは重い症状で流行繰り返すか 数理モデルで分析 | NHKニュース
感染症数理モデルとCOVID-19 | COVID-19有識者会議
目先のことを過大評価してしまう人間の行動を分析し最適な介入を導出する数理モデルを開発～シミュレーション実験の計算コストをかけずに、個人の目標達成の成功を支援～ | ニュースリリース | NTT
感染症数理モデルをどのように受け止めるべきか？ - 稲葉 寿｜論座アーカイブ
【特別寄稿】「8割おじさん」の数理モデルとその根拠──西浦博・北大教授
マーケティングの「数理モデル」の理解が、ビジネスを飛躍的に成長させる
量子の世界に「傷跡」を残す数理モデルを無限に構成する方法を発見 - 東京大学 大学院理学系研究科・理学部
自然言語の数理モデル「RLM」では言語と非言語の境界で相転移は起きない、東大が証明
感染症流行の数理モデル「SEIRモデル」は限界 英国政府に代替仮説を提言する科学者たち
自己破壊する予言――感染症数理モデルの行方/日比野愛子 - SYNODOS
感染者数予測は難しい？ 数理モデル活用へ道半ば コロナ時代の感染症学（上） - 日本経済新聞
【論説空間】コロナ禍で理解は進むか 感染症数理モデルの活用 - 東大新聞オンライン
数理モデルにより感染症伝播を解析 －サンタクロースが病気になると、何が起こるのか－
RPubs - Rとパンデミックの数理モデル 新型コロナウィルス(COVID-19)研究を例に
感染の連鎖を断ち切る 数理モデルが導いた「広島方式」 編集委員 矢野寿彦 - 日本経済新聞
MicrosoftとMITがクラウドの効率を改善する数理モデルを開発
オミクロン株の変異プロセスを数理モデルで評価 | テクノロジー・材料 - TSUKUBA JOURNAL
感染症数理モデル事始め PythonによるSEIRモデルの概要とパラメータ推定入門 - Qiita
接触確認アプリは接触追跡にどの程度役立つか：数理モデルで検討した論文を読んでみた
Amazon.co.jp: データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために: 江崎貴裕: 本
『再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えている ..』へのコメント
Amazon.co.jp: 多モデル思考:データを知恵に変える24の数理モデル: スコット・E・ペイジ (著), 椿広計 (監修), 長尾高弘 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: 数理モデル思考で紐解く RULE DESIGN -組織と人の行動を科学する-: 江崎貴裕: 本
データ不足に数理モデルで立ち向かう / Japan.R 2023
www.bun-ichi.co.jp
nogizaka46.u-ff.com
gendai.media
times.abema.tv
www.yomiuri.co.jp
note.com/tuduku_06650f0e