常に検証可能なデータを求める文化に向かって

今、世界では、社会活動規制は感染防止の効果より、社会活動の損失の方がが大きいことに気が付き始めたかに見える。

日本の現状、週移動平均値がやっと水平に、それに次ぐ後ろ向き平均値でも下降の傾向が（グラディエーション棒）、オレンジ曲線は変異ウィルスの減衰モデルによる感染者数の近似推移。半減期18日の場合。

来週を見なければ確実ではないが、天気予報の様に先の予測は必要だろう。

政治家や、メディアに重宝される専門家と云われる人々。警告ばかりで収束を予測をしない不思議。政治家や行政の責任者に感染の頂点の近いのを耳打ちし終息を彼らの功績にしたいのか？

終息の根拠の明確な証拠が見えない政治権力による社会規制、感染防止の効果より社会活動の損失の方がが大きい。

日本の第6次感染確認者数の週間(7日）移動平均推移と同期間の実効再生産率近似曲線から予測した感染者数曲線の先行きである。詳細は後述するとして、ここにきて今まで裏切られ続けた感染終息の兆しが見え始めたと考えたい。感染確認データはNHKの集計値　最後は2022/02/09 18:30。

下のグラフは、OWiDに公表された再生産率（reproduction_rate)の日経過変動とその指数関数近似曲線を示したものである。1)

観測開始を再生産率が最大値を示した1月6日とし、1月7日を第1日目として描いたグラフである。

最初の1週間の減少は激しく、感染は早期に収束すると見られた。しかし5日経過以降減少が緩やかになった。

したがって、最初の1週間、から4週間までの期間についてそれぞれ指数近関数を求めた様子が次の組みグラフである。

この関数値で求めた近似感染数曲線と日ごと感染確認数（棒グラフ）と重ねて描いたものが下のグラフである。

観察の期間が延びるに従い感染者数の峠までの期間が延び、最高感染者数も増加していることが分かる。これが初期の感染予想が外れ続けた原因である。矢印は感染者数の峠を指す。

1. Tracking R of COVID-19: A new real-time estimation using the Kalman filter

特定の変異株は感染毎に遺伝子情報（ゲノム）のコピー誤差により経時的に変質する。変質による統計的な減衰の半減期を仮定したモデルを考える。

下のグラフは、日本の感染確認者爆発の各変動毎に近似した変数で描いた感染数曲線を重ねたものである。

第6次はまだ進行中、概略値を表示。

私のこのモデルは単純ではあるが特定社会での感染変動の基幹の要点を着いていると思っていますがどうでしょうか？　ご批判をお伺いしたいと思います。

再生産率の日系列変化と感染確認者数との関係。OWiDデータベースより。

日本の第6次までの確認感染者数変動で見られた状況では、再生産率（reproduction_rate)が上から1を切って下降するとき感染者数の峠(ピーク）と一致する。また再生産率が1を超えて上昇するときが感染者数の極小値と一致する。これは、OWiDのreproduction_rate の計算値が正しいことを示すとともに感染者数の頂点の予測に役立つ。以下にその状況をグラフで示す。

これで見る限り、現時点で日本の第6次感染増加の頂点に来たと予測される。

特定変異株の集団での減衰半減期と初期実効再生産率を変数とした感染増加及び終息モデルについて。

均一と見られる社会集団に侵入（発生）した悪性変異株の模擬感染者数曲線について、その頂上の人数を3種類に仮定した場合の試算をしてみた。

一人の感染者が広める感染者数の日変化を、変異株の半減期を40日から100日まで、感染者数の頂点が1万名，千名、100名にとなる場合について、初期の実勢再生産率との関係をグラフにして見た。

日感染者数の峠値を1万名で考える場合場合、初期感染者数を、グラフの上からそれぞれ、1名、10名、100名と見てもよい。

以上：

感染者数のピーク値を一定とした場合、変異株の感染力が強い場合は半減期は短く、変異株発生から頂上場までの日数が短い、言い換えれば感染爆発が急激に増大する。感染力が弱くても半減期が長い変異株では、極大期までの日数及び半値幅が長く、総感染者数も多いことが分かる。

また、初期感染者数が多いほど感染爆発は急激に起こることも想定される。

メディア的には感染力が強く感染爆発が急なほど目立つが、感染力が弱くても変異株の寿命（半減期）が長いほど総感染者数が多いことに注意すべきである。

昨日が頂上かと思ったが残念ながらまだ方向は見えず。

近似曲線を変更し変異株の半減期を72日とした場合。

日本のオミクロン、イギリス型変異株、半減期65日モデルと比較して見る。

日本全国の感染確認者数増は止まったかの希望が見え始めた。

各国のコロナ感染データの日ごと集計値には、国による制度・習慣の違いが見える。

下のグラフで、黒色の横線は週間平均値を1.0とした場合。エラーバーは標準偏差。

日本の感染確認者集計値は、月曜日に少なく、死亡者は日曜日に少ない。

アメリカでは、感染確認者、死亡者ともに日曜日が少ない。

イギリスでは、感染確認者数は週日に関係なくほぼ一定、死亡者は日、月の集計値が少ない。

ウィルスに曜日はないので、これは主に政府・医療機関等社会活動の週間活動効果と見られる。

このことから、厚労省の「新型コロナウィルス感染者」表の(+増加数）は科学的情報として全く無意味であることが分かる。表は事務的に集計された直近数日前までの値であることをとを銘記すべきである。

増減を云うならば、意味があるのは週（７日）移動平均であろう。

メディアも、厚労省の日ごとデータをその日の感染実態と誤るような表現で報道をすべきでない。