- 【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
1 ：一般国民 ★[]：2020/04/01(水) 06:13:26.25 ID:CAP_USER - 【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
新型コロナウイスるによる世界の死亡者が4万人を超えました。
3/20に1万人を超えてから、5日後に倍増、それから4日後に3倍増、さらに2日後に4倍増の4万人と指数関数的な増加です。
これは収束したSARSの死亡者(774人を)を、数か月で50倍以上も超える勢いです。
また、致命率は3/20の4.1％から4.9%に上昇しており、
クローズドデータ（回復と死亡）は、回復が81％、死亡は19％と増え、5.3人に1人が命を失うまでとなっています。
国内マスコミは、まろやかな安心安全報道をしており、若年層へ危機感が伝わっていません。
大手メディアによる強い説明による若者への周知や政府の強力な政策が早急に必要と感じてなりません。
■新型コロナウイルスとMERS,SARSの比較 March 31, 2020, 19:29 GMT
2019-nCoV 感染者845,651人 死亡41,437人 致命率*4.9% 2019年11月〜（参考１）
MERS**** 感染者**2,494人 死亡***858人 致命率33.4% 2012年〜2019年11月まで WIKI
SARS**** 感染者**8,096人 死亡***774人 致命率*9.6% 2002年〜2003年(収束) WIKI(WHO)
■致命率の経過
3月16日 3.842%
3月17日 3.923%
3月18日 4.018%
3月19日 4.100%
3月21日 4.300%
3月23日 4.340%
3月25日 4.506%
3月29日 4.654%
4月1日 4.900%
2020/3/29 記者：一般国民★
■参考１ Worldometer
Worldometer＞COVID-19 CORONAVIRUS OUTBREAK
https://www.worldometers.info/coronavirus/
■参考２ WIKI
WIKI 2019新型コロナウイルス
https://ja.wikipedia.org/wiki/2019新型コロナウイルス
WIKI 中東呼吸器症候群(Middle East respiratory syndrome; MERS)
https://ja.wikipedia.org/wiki/中東呼吸器症候群
WIKI 重症急性呼吸器症候群(Severe acute respiratory syndrome; SARS)
https://ja.wikipedia.org/wiki/重症急性呼吸器症候群
■関連スレ Worldometer より数値算出スレ
【新型コロナ】世界の死亡者は1万を超える、これは数か月でSARSの13倍に迫る異例の早さ、また致命率は4.1％に【予防の徹底】
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1584667161/l50
【新型コロナ】世界の死亡者が2万人に急増、5日で倍増し、数か月でMERSの25倍超え、致命率は3/20の4.1％から4.5%に上昇[03/25]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1585139709/l50
【新型コロナ】自粛！自粛！自粛！ 死亡者3万人超、9日で3倍増、数か月でMERSの39倍、致命率は4.7%に上昇[03/29]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1585425033/l50
|
- 【新型コロナ】世界の死亡者は1万を超える、これは数か月でSARSの13倍に迫る異例の早さ、また致命率は4.1％に【予防の徹底】
125 ：一般国民 ★[sage]：2020/04/01(水) 06:16:33.12 ID:CAP_USER - 【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1585689206/l50
|
- 【新型コロナ】世界の死亡者が2万人に急増、5日で倍増し、数か月でMERSの25倍超え、致命率は3/20の4.1％から4.5%に上昇[03/25]
59 ：一般国民 ★[sage]：2020/04/01(水) 06:17:14.93 ID:CAP_USER - 最新関連スレ
【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1585689206/l50
|
- 【新型コロナ】自粛！自粛！自粛！ 死亡者3万人超、9日で3倍増、数か月でMERSの39倍、致命率は4.7%に上昇[03/29]
118 ：一般国民 ★[sage]：2020/04/01(水) 06:17:43.70 ID:CAP_USER - 最新関連スレ（次スレ）
【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1585689206/l50
|
- 【新型コロナ】要請！陽性！夭逝！ 死亡者4万人超,3/20に1万人、5日後に+1万、4日後に+1万、3日後に+1万【指数関数】[04/01]
2 ：一般国民 ★[sage]：2020/04/01(水) 06:20:05.45 ID:CAP_USER - >>1
記事作成日訂正
×2020/3/29
〇2020/4/1
|
- 【新型コロナ/数学】指数関数的に拡散する新型コロナウイルスの対策として、「カーヴの平坦化」こそ重要である数学的な根拠
1 ：一般国民 ★[]：2020/04/01(水) 20:18:16.60 ID:CAP_USER - 指数関数的に拡散する新型コロナウイルスの対策として、「カーヴの平坦化」こそ重要である数学的な根拠
2020.04.01 WED 12:00、WIRED
■■一部抜粋(後半略)
新型コロナウイルスの感染者数の爆発的増加（いわゆる“オーバーシュート”）を防ぐには、自主隔離などによって早い段階から感染拡大を遅らせることが極めて重要になる。
いわゆる「カーヴの平坦化」と呼ばれる措置だが、なぜこの措置が鍵を握るのか。その根拠を数学的に解説する。
2020.04.01 WED 12:00
https://wired.jp/wp-content/uploads/2020/03/Science_flatten_covid19_1207638395-e1585621469886.jpg
新型コロナウイルスによる感染症「COVID-19」が指数関数的に広がっていくことの恐ろしさについては、すでに先日の記事で説明した。
指数関数的な拡大においては、始まってからしばらくは感染者の数はそれほど多くはならない。だが、ある時点から急増する。
これが各国政府が直面している問題だ。最悪の事態を回避するには、事態がそれほどひどくなく、さまざまな緊急措置の必要性が疑問視されるときから対策をとっておく必要がある。
関連記事：新型コロナの感染者数は、かくして指数関数的に「爆発的増加」する
https://wired.jp/2020/03/30/how-fast-does-a-virus-spread/
新型コロナウイルスによる感染症「COVID-19」が指数関数的に広がっていくことの恐ろしさについては、すでに先日の記事で説明した。
指数関数的な拡大においては、始まってからしばらくは感染者の数はそれほど多くはならない。だが、ある時点から急増する。
これが各国政府が直面している問題だ。最悪の事態を回避するには、事態がそれほどひどくなく、さまざまな緊急措置の必要性が疑問視されるときから対策をとっておく必要がある。
関連記事：新型コロナの感染者数は、かくして指数関数的に「爆発的増加」する
感染増加率は低下する
まず、指数関数モデルについておさらいしておこう。スタート時点の感染者数を「N」とすると、2日後となる3日目の感染者数は「2N」になる。
このそれぞれがウイルスを広めていくため、さらに2日後には「4N」になる計算だ。こうして総感染者数は暴走する貨物列車のように増えていく。
次に、以下の数式を思い出して欲しい。感染者数の変化（𝚫N）を時間（𝚫t）で割ると、感染増加率（a）と感染者総数（N）の積に等しくなる。ここでは時間の単位は1日にしておく。
https://wired.jp/wp-content/uploads/2020/04/Science_virusrate1.jpg
IMAGE BY RHETT ALLAIN
仮に感染者数が1日で20パーセント増える（感染増加率は0.20）と仮定しよう。人口10,000人の小さな町に感染者が1人やってくると（つまり初日の感染者数は1だ）、感染者数の推移は以下のグラフのようになる。
■■ソースの「機能付き画像」をご確認ください
ひと目でその恐ろしさがわかると思う。だが、世界各国の感染状況を調べると、実際にはこうはなっていない。
例えば、今回のパンデミック（世界的大流行）の震源地で感染拡大が始まってから最も時間が経っている中国では、感染者数の推移のグラフは緩やかなS字カーヴに近い形を描いている。
本格的な拡大が始まってから10日間ほどは指数関数的な拡大が続いたが、その後は伸びが緩やかになり、最終的には新規感染者はほぼゼロに近づいた。つまり、悪化の一途をたどったわけではないのだ。
https://wired.jp/wp-content/uploads/2020/04/covid-19_data.png
上記のグラフを作成したのは3月半ばころだが、その後も状況は変わっていない。中国の感染件数は全体で80,000件強で横ばいのままだ。ここから何が言えるだろうか。
まず、政府は感染者の隔離、出入国制限、学校やレストランの閉鎖など、さまざまな措置をとった。感染が最初に始まった武漢市および湖北省は封鎖されたため、感染の大きな危険に晒された人々は実質的に中国の総人口14億人の一部だった。
一方、数学的には別の説明もできる。指数関数モデルでは、1日の新規感染者数は無限に増え続ける。
だが、人口が無限でない限りそんなことは起こらない。患者が増えればそれだけ健康な人の数は減っていき、新規の感染者数は落ち込むからだ。
■■以下略、続きはソースをご覧ください。
TEXT BY RHETT ALLAIN
TRANSLATION BY CHIHIRO OKA
日本語
https://wired.jp/2020/04/01/the-promising-math-behind-flattening-the-curve/
WIRED(US)
https://www.wired.com/story/the-promising-math-behind-flattening-the-curve/
WIRED
https://wired.jp/
|