COVID-19 無症状感染者が感染拡大させる様子を乱数を用いて模擬追跡してみた

一人のcovid-19感染者が、２週間に１人の割合で他の人に感染させる場合について感染者の増加をシュミレーとしてみた。また、１０名程度の集団感染の影響も試してみた。

方法は、エクセルの0-1一様乱数発生関数を用い、他の人に感染させる確率を２週間に１名とし、日毎に対応させた乱数が（１/14=0.071） 以下の確率変数の時、他者に１名に感染させる。他の場合は感染をさせない日として模擬追跡をしてみた。　方法は、エクセル関数　IF(RAND()<1/14,1,0)　が１の時１名に感染させたとし、被感染者は感染した日から１週間後に感染可能集団に加える。感染力は回復者では５週間後に消滅するとした。

グラフは、１人の感染者が２週間に１名の割合で他に感染させ、感染を受けたものは１週間後から同様の感染率で感染をさせる側に加わり、累計感染者が拡大していく様子と日々の感染者数を表す。

下のグラフは、最初の感染日から４２日目に一人の感染者が１０名の集団感染者を作り出した場合を仮定し以後の感染状況をシュミレーとしてみた。赤色棒。

参考として　Johns Hpkins 大学発表の日本の感染者データベースから描いたグラフにして示す。

両者は、ほぼ同じ日数のグラフ、感染初期に日本の感染者が１０名程度あったとするとJHUとかなり似ているように見えるがどうだろう？

これは信じられない結果で、どこかに落とし穴があるか？慎重に検算する必要があるがとりあえず。１０名程度のクルーズ船関係者や帰国感染者や集団感染が初期の感染源となり今日の状況となったとするとcovid-19は恐ろしい感染力のウィールスといえる。