西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum

先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE）を使ったMLE版（Sungmok Jungさん作成）と 、ベイズ推定版（Andrei Akhmetzhanovさん作成）があります。どちらもコンセプトはほぼ同じで、実装が若干異なります。この記事では、ベイズ推定版（以降、元コードと呼びます）の流れを簡単に説明し、その後でその拡張を試みます。 ベイズ推定版の流れ 大きく分けて「データの集計」「back projection」「実効再生産数の推定」の3つの部分からなります。 データの集計 まずは日付ごとの

[takehiko-i-hayashi]

STANの国内第一人者へとバトンが渡るというこの展開は熱い。応援してます！

[hihi01]

「無症状者の割合を時刻によらず一定と仮定すれば、無症状者まで含めた感染者数に対して、上記の再生産のモデル式がそのまま成り立ちます。よって、推定した実効再生産数をもとにした議論はそのまま適用可能」

[chuukai]

最後の方にある実効再生産数の信頼区間が1.1から少ない方にも多い方にも広い。サンプルが少ないことが原因かな。

[masadream]

良記事。すごいよ…

[hnishi2509]

あとで読む

[swdrsker]

これを1から考えられるくらい統計学に強くなりたい

[daigan]

これはすごい！これが本物の実行再生算数の議論か。これを見る限り、緊急事態宣言発令がぎりぎり踏みとどまるラインだったのが分かるね…。この効果、いつまで持つのか（皆が耐えられるのか）が心配ですね。

[sakidatsumono]

5月になってからのRの値が気になる

[mongrelP]

おーオープンデータだ！

[bfms350]

式もコードもあって分かりやすい／“2週間ぐらいの信頼区間が少し広くなっていることが分かります。ここ2週間の不確定を含めた推定結果が重要”→確かにちょっと不安。