PystanでCovid19実行再生産数解析

数理モデルによる実効再生産数推定

ref

• http://statmodeling.hatenablog.com/entry/covid19-estimate-effective-reproduction-number
• https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/blob/master/scripts/B-MLE.ipynb
• https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff/blob/master/scripts/C.%20Calculating%20the%20Rt%20in%20Stan.ipynb
• https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2020/05/2-230.php
• https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/web/19/050800015/051200006/

実効再生産数 Rt とは

あるウイルスが1人の感染者から平均何人にうつるかを示す数値で、ウイルス感染状況の目安、数値が1なら、平均で患者1人が別の接触した1人に感染させることを意味する。

データ集計

Data source https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff

.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

Number of data: 15398

まずは日付ごとの人数のデータを作ります。

• 発病日（onset）があるデータ（12526人）については発病日を使います。日付ごとに人数の合計を算出します。
• その他のデータ（2872人）については、診断日 (confirmed) または報告日（report）を報告日と呼んで、日付ごとに人数の合計を算出します。
• なお、発病日と報告日を両方持っている人は（悲しいことに）存在しません。