強制力を伴わない(罰則なし）で成功した日本のCOVID-19感染の抑え込み、2度の緊急事態宣言の効果を見る：　これは緊急事態宣言で危機感を理解し、われわれ皆が社会的距離を保ち感染を防ぐ努力をした結果の成果である。

以下のグラフで見る限りこれは政権の成果ではなく、むしろ宣言が感染者数の増加を見てからでなく、実効再生産数の動向を見て行われていれば、第3次の感染者爆発は小さくて済んだ様に見られ残念である。以下それの実証を試みる。

論理的に正確な基本再生産数を求めるには条件不足。現在公表されている各機関のCOVID-19感染データからはその根拠が不明確、例えばPCR検査が社会的制約を受けたサンプルであり、PCR陽性確認日と本当の感染日との関係もはっきりしない。また新規感染者が他に感染させる期間も2週間とされているがその関数関係を示す検証論文も見当たらない。したがって、統計的に正しい基本再生産数を求めることは不可能である。

そこで、初めて陽性確認されたCOVID-19感染者が他に感染させる可能性を持つ期間を2週間(14日)と仮定し、PCR陽性確認公表日から直近後ろ向きに14日間の積算感染者数を感染活性者母体とし、次の14日間の累積感染者数から簡易実効再生産率を求めてみた。

R(d)=日付ｄ以後14日間の陽性者数　÷　dより後ろ向き14日間の陽性者 　

実証：　

上記簡易実効再生産率Rより再生した感染者数　　I(d)=I(d-1)exp(R(d)-1), I(0)=0.4

下のグラフは実際の確認陽性者数の時系列で、上図の実効再生産者数とよく一致していると見てよいだろう。

これを見ると、実効再選者数が1以上の期間が長いと指数関数的に感染者が増加する。R＞１が続き始めたらこれを基に、緊急事態宣言をすることである。もし、昨年1０月初めに緊急事態宣言をしていたら第3次の陽性者数爆発を見なかったかも知れない。感染者数の増加を見てからでは遅いことが分かる。専門家のご意見を聞きたい。

PCR感染確認から2週間を感染活性期間（他に感染させたり、自身の発病、最悪の場合死亡に至る恐れのある期間）と仮定した場合を想定し、感染確定日から直近14日間の累積陽性者数の時系列パターンを描いてみた。

北海道から沖縄まで、地理別に偏りなく一見出来るよう、比較的人口の多い県について組みグラフにしてみた。用いたデータは、NHK編集のデータベースより。

全国共通の最も大きな特徴は、活性感染者数分布の最大値は2021年1月に見られ2月に入って急激に減少していることである。COVID-19発生の統計が始まってから1年余り、感染爆発の原因を作る活性感染者数のピークが今年に入ってからであることに注目し、ワクチンによる集団免疫を得るまでの今年前半、科学的に正しい社会的防御行動が蔓延か終息かの分岐点になるであろう。

横軸の日スケールはすべて共通、縦軸はエクセルグラフ描画システムの自動設定による。したがって感染者数の大小を県別に比較することは出来ない。

これで見ると、日本の感染状況は一律でなく、時系列パターンが異なっていることが分かる。もっとも大きな特徴は、日本全国の総計データでは現在第３波の終息期と見えるが、地方別では、共通しているのは今年2021年１月後半から2月にかけて見られる感染拡大とその収束であり、第1波、第2波については明確な地域とほとんど見られない地域とがある。

強いて見れば、地域的特徴として、北海道・東北型、太平洋側東京・関西型、日本海側型、西日本型、そして鹿児島・沖縄などでああろう。

何れにしても共通して見られるのは、年末から年始の社会活動の影響か、2021年1月後半から2月前般にかけて最大の感染活性者数を示していることが分かる。

下のグラフは、COVID-19 新型コロナウィルス感染確認者累積数の、直近4週間を活性感染者（他に感染の恐れ、発病の可能性、重症・死亡の恐れのある期間）とし、感染から4週間以上たった免疫抗体保有者の累積数を表したものである。

青色は感染確認者の内免疫保有者で他に感染させる恐れのない安全者数である。（最大限の安全を見て感染確認から4週間）。それに対し赤色は感染活性中の累積数の推移である。棒グラフの先端が新聞などで報道されている累積感染者数である。分析したデータは厚労省オープンデータより。

これを見て分かることは、感染拡大の危機が3回あり、各時点での感染拡大の恐れのあるのは累積感染確認者数ではない。感染拡大に影響するのは感染確認から直近過去2週間から4週間までのグループでありる。COVID-19発生当初からの感染確認累積者数ではないことが分かる。

一般的な、活性期間を2週間とした場合。

現在、当初からの累計確認感染者は殆ど最も安全な免疫保有者といえる。

配送業者との契約送料を明記させることで受益者は、購入物件の正当な価格判断が出来る。

配送物件の場合、送料を別記する義務の法制化を。

日本の政権が製薬会社にワクチンを無料納入させる政策の審議ならこの表現は正しい。

正しくは、ワクチン及び摂取経費を全額税金から支払う制度の審議入だろう。

無料＆無料　日本の不思議な現社会現象、　ワクチン無料、送料無料、その他各種無料広告。そんなことは現実にありえない、誰かが支払っているのは明らか。　経費負担者を隠しているだけ、実質は、すべて受益者の負担にかかっている。

例外：　消費税については法律で表示義務があり、上乗せして消費税無料とは書けないないようだが。

メディアはどうしてこの矛盾、誇大広告を追及しないのか？　それとも我々が支払った税金は政権担当者のポケットマネーと云うのか？

無料に隠された不正。

前のブログ記事に続き2月12日までのデータに基づく予測である。

現在までのところ予測よりも少なめに実際の死亡者数は収まっているように見える。今後もこの予測のように減少してほしい。

現在の時点で気になるのは、左図のように活性感染者数（発症や他に感染させる恐れ、死亡が起こる期間にある陽性確認者）の致死率が上昇しているように見えることである。

感染確認者数は減少に転じたが、もし致死率の上昇が本当なら何が原因しているのか、医学的な検証が望まれる。

1月25日の同表題の私の予測記事の結果が出ました。心配した死亡者数よりはすべて少なく収まりました。日本では医療関係者の努力で医療崩壊もなく、感染者が適切な医療を受けられ、致死率が少なく保たれたと理解してよいだろう。

これは、PCR検査陽性判定者の直近後ろ向き14日間の累積陽性者を活性期間中（他に感染させる、発症、死亡等）の集団としその時系列推移と、それより遅れて現れる死亡者数の週移動平均時系列の相互相関係数曲線から「ずれ」日数を求め、活性感染者集団の致死率（0.1％）で2週間先までの死亡者数予測（週移動平均）としたものである。

実勢死亡者グラフのグラデーションを付けた淡い色の棒は日曜日の集計値であり、各種機関で公表されている日当たりの集計数は現実の日当たりの感染・発症・死亡などではなく、集計作業の週間依存性に過ぎなことが分かる。

PCR検査陽性者の発症期間と致死率に基づく死亡者数予測

2021/01/25

PCR検査陽性確認者が発症、死亡、他に感染させる開放性保有期間を2週間(14日)間とし、直近後ろ向き１４日間の陽性者累計数を活性感染者と仮定し、その集団から日遅れで死亡者が発生するものとして両時系列変動曲線の日ずらし相互相関を求め、両者の相互相関係数が最大値になるずれ日数を活性陽性者集団の死亡までの平均日数とした。公表されている死亡者の集計値には週日依存性の変動が大きいので、週間を単位とした移動平均を用いた。統計期間は、集計データが乱高下している第一次パンデミックを避け2020/7/14日以降とした。

下の組みグラフは、ずれ日数を調整し重ねて表したグラフで、両者の時系列変動の関係と因果関係の度合いを見ることが出来る。データはNHKが県別に集計したものでCSV形式で公表しているものを用いた。

大きな特徴は、日本全体の感染傾向で見られる8月の第2次感染拡大は、北海道ではほとんど見られず、南下するにしたがって第二次感染拡大が顕著になるように見える。特に北海道ではヨーロッパに似た傾向で、8月の拡大はなく、12月に第二波のが現れている。愛知から南では現在第三次の拡大期に入っていると見ることが出来る。

下表は、この分析で見られた主なパラメーターを示す。

致死率に関して、精度は低いものの、東京では低く、大阪では高い傾向がかなりはっきりしている。鹿児島と沖縄では感染者数が少ないこともあるが死亡者の第二次増加が見られない。

現在、多くのデータベースは国毎に纏められているが、アメリカ、オーストラリア、カナダでは州政府別に集計したデータを公表している。国単位の分析は適当ではないことが分かる。

日本は南北に長いとはいえ、社会生活の均一性が強く地域格差の少ない国であってもこのような違いが見られる。

PCR検査で陽性に判定された場合無症状でも発症の恐れのある期間及び他に感染させる開放性ウィルス保有期間はほぼ11日間と推定される。WHOでもほぼこの予測の様に広報されている。

下のグラフはこの11日間の確認者累積人数の日系列から求めた14日先までの死亡者予測（オレンジ色棒）と日毎に公表された死亡者数（黒色棒）である。厚生労働省オープンデータ。

ここで行った近似方法の概略は以下の様である。

下の組みグラフ上段左は、当日より後ろ向きに11日間の集積陽性者数（感染活性者数）の日系列曲線とその後に現れる死亡者の週(7日)移動平均の日系列曲線を示したものである。両曲線の間には日にちずれ（日ラグ）が見られる。このずれ日数を求めるために、感染活性者数トレンドと死亡者数トレンドの日ずらし相互相関係数を求めたものが右グラフである。活性感染者集団に対する死亡者の週移動平均は14日後に発生する確率が一番大きいことが分かる。

下段左のグラフはこの14日間のずれを調整し重ねて表したものである。右はこの日ズレを補正して感染活性者集団が原因とみられる死亡者の致死率％を算出し表したものである。大まかに言って致死率は0.１～0.15%程度と見られるが、感染拡大期には大きい傾向が見られる。

今回示した死亡数予測では、致死率を0.1％と仮定して計算した結果である。

この予測では、1月末から2月初めが死亡者のピークで以後下降に向かうとの希望的に傾向を見ることが出来よう。