常に検証可能なデータを求める文化に向かって

まだこの増加の原因はお盆休みの集計積み残しの加算結果と思いたい。

政権を獲得した議員にとって、集票の見返りの無い、科学・医療・高度な教育に対する税支出は無駄使い。税金は、何であれ自己の集票に役立ち、権力組織を固めるために使うものである。その証拠の一例。

原文は続く・・・・　

16日のブログに書いたように、政府行政が集計公表する確認感染者数の把握率が低いことが疫学的な研究を困難にしている。

最近のメディアニュースによると日本政府は感染検査・集計の基準を変えるようである。科学的根拠を示さず行政の都合で集計を変更することは統計の継続性を失うことになる。

以下のグラフで見るように、最近のオミクロンBA.5と云われる感染爆発を除き、それ以前までは日本の感染確認率には、予測からの遅れは見られるもののほぼ統一的な継続性が見られる。

https://ourworldindata.org/grapher/daily-new-estimated-infections-of-covid-19

これを、オミクロン感染期間について見る。時系列的にはかなり良い一致と見てよいだろう。ICL予測モデルにはBA.５の情報は含まれていないように見える。

月曜日まで待てば結果が出ると思う。

今週末を待って新しい感染近似曲線を試算しよう。

私の分析では、週間の移動平均時系列に平均期間の最終日ではなく、平均期間の中央の日付を用いている理由。

行政の行う日ごと集計値のデータでは週日の依存性が大きい。この影響を除く方法として1週間あるいはその整数倍の移動平均が用いられる。しかしこの場合、移動平均の最終日で表した平滑化された曲線は実際の時系列より遅れて追随する。

一般に、日ごと集計値の単純移動平均は、直近のn日のデータの最終値の平均値で表される。したがってその曲線は実際の動きより遅れて追随する。移動平均を用いて実際の動きを示すには平均の最終日ではなく平均期間の中央日（重心の日付）がその正当な情報表示日である。例えば1週間移動平均であれば平均の最終日から3日前の日付とするのが正当である。

下のグラフは、日本のオミクロン感染確認者数の日ごとの発表値と、その週間単純移動平均値を平均の最終日と週の中央値で示したものである。

日系列の変動を問題にする場合には、移動平均値はその期間の中央日付で記述すべきであることが分かる。

以上のような理由で私の分析では1週間の移動平均の中央日付を時系列に用いている。したがって分析結果は、ブログ発表当日の3日前の値が最終日となる。