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回帰分析を用いた簡易的な“全数把握見直し”モデルをつくってみる

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まずはお約束(ディスクレーマー)

私は統計学者でも感染学者でもなく、ただのゆるふわデータサイエンティストです。
ここに書いてあることは「ふーんそんな考え方もあるのかな」くらいの気持ちで鼻くそほじりながら読んでください。
本記事は何らかの行動を促すものでは全くありません。
あくまでも、数理モデルとPythonプログラミングに関する資料の一環としてご覧ください。

モチベーション

今日はもう眠いので明日書きます…💤

数理モデル

今日はもう眠いので明日…💤

実際にやってみた。

新規感染者数

image.png

人口

image.png

省略閾値と予測精度のトレードオフ

image.png

東京モデル

予測結果(時系列)

image.png

予測結果(散布図)

image.png

東京都+11道府県モデル

予測結果(時系列)

image.png

予測結果(散布図)

image.png

回帰係数(掛け目)

image.png

まとめ

今日はもう眠いので…💤

Pythonコード

Google Colabで作ったので適宜ご覧ください。

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