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(How to read the graph/ 予測結果の見方)
・予測結果は以下のような使い方でインタラクティブに国などを選択して表示できます。
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どのように予測しているのか？
以下の模式図に示すように、推定と予測の2つのステップで予測の試算を行っています。
(1) 推定
「推定」ステップでは、Johns Hopkins University CSSE より公開されている各国の累積感染者数のデータを用いて、データに最もよく合う確率的SIRモデルモデルを選択しています。SIRモデルとは、集団の中のある個人は未感染者(S)、感染者(I)、回復者(R)の3種類の状態をこの順に不可逆的に変化する、と仮定する理論疫学の標準的なモデルの一つです。SIRモデルには、新たな感染者が生まれる割合$\beta$と、感染者が回復する確率$\gamma$、そして感染リスクのある総人口$N$の3つの値があり、これが決まれば、一つの感染者数の推移時系列が計算できます。SIRモデルを近似する確率的なモデルからデータが産出されたと仮定し、このデータが最も高い確率で算出されるとみられるモデルを見つけるのが、「推定」ステップです。
(2) 予測
「予測」ステップでは、「推定」ステップで選ばれた確率的SIRモデルを使い、今後の感染者数(100日分)を繰り返し産出し、そのばらつきを含めた起こる確率の高い感染者数の推移を計算しています。従って、この予測はこれまでどおりの社会的情勢や、ウィルスの性質がこのままSIRモデルが仮定する通りに維持されたとする仮定の下で計算されています。新たに大きな変化や、仮定が妥当でない場合(社会的な行動変容や、ウィルスの突然変異、あるいは確率的SIRモデル自体が妥当ではない)、この予測は必ずしも信頼性がないことになります。また確率的SIRモデルは開発中のため、まだ予測精度が十分でない可能性があります。
