新聞に記載されている厚労省のプレスリリースのコピー。カッコ内の＋前日増加数は全く意味のない情報である。さらに、メディアが見出しなどで目立つ記事に仕上げている「3日連続で感染者急増」など、何の意味もない情報であることを示そう。

下のグラフは厚生労働省のデータベース・オープンデータで描いた感染確認者数の日毎集計値である。社会性活動は曜日で周期的に変化する要素が多く、このグラフでは感染確認者数を、毎日曜日の日付とともに日経過を横軸にして記載した。感染確認者数の集計値は、週内の曜日により周期的な変動を強く受けていることが分かる。この効果を避けるためには、グラフの赤線のように週間(7日)移動平均を取りその中央値で見ることが必要である。これが増減を示す科学的意味のある値となる。下のグラフに見るように、少なくとも日本では現在までこの周期性を大きく外れた異常な感染爆発は記録されていない。

歳3波と見られる11月1日以後の状況を見ると、理由は分からないがこの週日効果が非常にはっきりして来ている。

これを見ると、月曜日あるいは火曜日発表の集計値が最も少く、金曜日、土曜日で最大となる。テレビや新聞で見る「3日あるいは4日連続で増加」は週内効果であって何の意味もない、ニュースにならないはずの通常の記録であることが分かる。いたずらに誤った認知バイアスを社会に蔓延させるだけのものである。

COVID-19感染が確認されてからの全期間45週について、平均をとった曜日効果は下のグラフに見ることが出来る。エラーバーは平均の回りの標準偏差で下側を省略して描いた。陽性者数のエラーバーが大きいのは期間中感染者数の変動が大きいためである。

特に顕著な効果は死亡者の集計で、火曜日が一番多く、次いで土曜日に向かって増加している、これは関連医療施設の事務的な事情あるいは全国の集計業務の結果で、火曜日に死亡が起こりやすい医学的要因があるとは考えにくい。

間違えた科学的認識にもかかわらず、嘘はないとして、目立つ見出しにして興味ある記事にするメディア、それを鵜呑みにし危機感をあおる行政。科学的知見を根拠としない社会構造の欠陥を見るようだ。この現象は、今回のコロナ事件で世界各地で露見している。

先のブログに書いてきた予測方法で11月30日までに公表されたPCR検査陽性確認者数から20月17日までの予想死者数を求めてみた。

残念ながら、12月18日以降下降する希望的観測が見られたが、今回の予測では下降せず横ばい、12月16日には35名/日と最高値を暗示し、まだ収束を予想するには早すぎるようだ。

第3波と見られる10月8日からの感染確認者数に対する致死率は1.5％、第2波の1.1％より大きく予断を許さない。

11月27日に投稿した記事のグラフを下に再表示します。残念ながら収束の期待は裏切られたようです。

日本の第3波COVID-19　感染拡大の悪化の前兆か？

2020/11/27

交通政策の基本は、人口・運転免許保有数・交通目的・移動距離・外出回数等の実勢状態数を基準に行われるべきだ。

警察庁が公表する年齢階級別10万人あたりに正規化したデータ・グラフは、全年齢5年階級層が同じ人口あるいは運転免許保有者数に基づくもので、いくら日本が長寿国であったとしても現実にはあり得ない仮想統計である。社会政策の基本とするエビデンスではない。１）

下のグラフは、警察庁e-Stat 2020年公表の2019年死傷事故数から描いたものである。

年齢階級別事故構成率を見ると、運転免許が取得できない年小年齢層や保有率の少ない高齢者、乗用車交通利用の困難な年齢層の歩行・自転車死傷構成率が乗用車利用に比べて大きいことが分かる。これが現実であり、欧米の乗用車交通先進国に比べ日本の交通事故率を上げている要因である。

日本の高齢者層の乗用車利用状況を、事故の運転中第一当事者になった年齢層別構成率と、乗用車利用中（同乗も含む）に対する歩行中および自転車乗用中の交通死傷者の相関関係を表したものが下の2枚のグラフである。

高齢者層と運転免許や使用可能な車の少ない16-19歳層は乗用車運転ばかりでなく同乗利用も困難な状況を示していて、交通を歩行自転車に頼っている結果事故死傷率が高い事実を示している。

特に、警察庁やメディアが目の敵にしている高齢者層の運転者事故の第一当事者になる割合は少なく、代わりに歩行中の死傷者が多いことが分かる。

再度云おう、上記の2枚のグラフは高齢者層の人口（免許保有数）が少ないので当たり前との声が聞こえる。当たり前の事実が社会では重要であり、政策の基本である。

さらに、タクシーを除く公共交通機関利用を高齢者に勧めることは移動の目的を果たすためには必ず歩行や自転車利用が伴い、これを含めての安全性でなければならい。電車やバスの乗車中だけのことではない。家を出てから目的を果たし帰着するまでの総合した交通安全統計で考えるべきで、この場合無条件に安全とは言えない。

交通安全政策は個人の運転特性分析とは別の話である。

１）高齢者運転事故増加の嘘　同一出生年層における加齢に伴う事故追跡では増加はありえない

高齢者運転事故増加の嘘　同一出生年層における加齢に伴う事故追跡では増加はありえない　

私の日本語ブログ、11月の表示数と訪問者数(上）、当然のことながら圧倒的に日本の表示数が多いのですが、最近アメリカ時間の午前中(日本時間深夜)ではアメリカの表示が多くなり、ついに11月26日、全日アメリカが第一位の日が初めて現れた(左）。

表示された記事のタイトルは、殆ど交通事故の統計に関するもので、最近書き始めたCOVID-19感染記事はまだ見られていないようです。

今年に入って書き始めた新型コロナウィルス感染症の統計、世界的に見て日本の感染拡大防御の成功例の数々、残念ながら皆さんには関心を持たれていないようです。

下のグラフは、日本でCOVID-19感染が始まって以来、感染確認者数の日次系列と死亡者数系列曲線のグラフである（週間移動平均）。現在第は3次の感染拡張の始まりと見ることが出来る。何れも感染確認者数の変化に遅れて死亡者変動が見られる（死亡者は右スケール）。厚労省オープンデータより。

後述する私の試算方法では、第3次の検査陽性者数増加日系列から推定した今後の日当たりの死亡者は30名程度まで2週間以内に上昇するであろう。

感染確認から死亡に至るまでに日数差がある。死亡者数の日系列曲線は感染確認者数の日系列曲線より遅れて発生する。この間での両曲線の日差に関する相互相関を求め、最大日差を死亡までの日数として統計的に推定する。

下のグラフは、上段が、相互相関が最大となった日差で重ね合わせた陽性者数と死亡者の日系列グラフ(死亡者右スケール）である。致死率もこの日差を調整して求めた。下段は日差と相互相関係数の変化を示したもので、第3次では感染者数上昇期の始まりだけの時点であり相関係数の最大値がはっきりしない。ここでは第2次の日差23日、第3次を14日とした。

この関係から、感染確認者の致死率を求めると。

第２次　日差23日　致死率　1.09% SD 0.12%

第３次　日差14日　致死率　1.33%　SD 0.17%

現時点では、統計的差異は確認できないが、第二次と3次との違いで注意する特徴は、感染確認から死亡が発生する間隔が第3次の方が短い。また、致死率も第3次の方が大きい傾向が見られ、これから遭遇する第3次感染の方かより悪質・危険であるとみられる。もう1週間ほどしてこの点を確認しよう。

同種の傾向を云う記事を見たので参考として下に記す。

東京都のCOVID-19死亡例

COVID-19重症化率・致死率の悪化の兆しなのか

受診の遅れで重症化の例も、早期受診を即すべきとき

medical.nikkeibp.co.jp/ 連載・コラム　記者の目　三輪護一　2020/11/25

厚生労働省のデータベース公表が始まって以来の全データをグラフにしてみた。一枚のグラフに示すために縦軸を常用対数にして表した。したがって、縦軸は数値の倍率を表し、10倍毎に等間隔目盛として表される。

横軸の目盛間隔は1週間(7日）毎にして表した。日毎の値は週日に同期して周期変動をしていることが分かる。

厚生労働省のプレスリリースのコピーから、テレビなどのメディアが目立つニュースにしたいためにする、前日比の大きい時だけ書く記事。これは一般に間違った認知バイアスを与えているといえる。

証拠に基づく総合的な分析でなければ間違いを招く一例である。

まず前提として認識しておくことは、今日までの累積感染確認者数と累積死亡者数ともにアメリカは日本の100倍近く多いことである。人口比にすると30～40倍であろうか。下のグラフ縦軸の感染確認者の最大値は日本が12万、アメリカが1200万であることに注意してください。

日毎の感染推移は、週日によって周期的な変動が見られるのでこれを除くため、週間(7日）移動平均の推移曲線を用いて比較する。下のグラフは確認感染者数と死亡者数の日推移を描いたものである。

感染者数の増減を見ると、日米ともに第2次感染脈動が終わり現在第3次の拡大中に差し掛かっていることが分かる。

当然のことながら、感染確認から死亡が見られ始めるには遅れ日差があり、双方の曲線には位相の違いが見られる。

この状況を見るために、死亡者数曲線とそれに先立つ感染者数曲線の日差を変数とした平均相互相関係数を求めた。その結果を示したのが下のグラフで、日本の場合は相関係数の最大になる日数は感染者数が死亡者より約21日先行し、アメリカの場合はそれが11日程度と見られる。相関係数の最大値は0.5以下でそれほど顕著ではないが日本の方がアメリカより大きい。

下のグラフは、この日差を補正、位相を重ねて描いたものである。目視でも日本の方が相関が強いことが認められる。

位相の補正値から感染者の致死率を求め、死亡日を横軸にして表したのが下のグラフである。

日米ともに第一波の感染期には、致死率が大きいばかりかその変動も激しい。これは感染確認作業が遅延し、また治療システムの混乱も考えられる。両国とも対策に関する知見が蓄積されるとともに致死率が減少安定に向かったのが7月以降と見られる。

致死率に関しては、7月以降、日米ともに1～２％程度、統計的には大きな違いはないとみるべきであろう。

感染確認者の中から死亡者が発生するまでの日差が日本では21日（3週間）ほどであるのにアメリカでは10日程度。この違いは何を意味するだろうか？

日本の感染確認が、受験者の感染を受ける濃厚な環境にあったかどうかの調査のもとに、感染者との濃厚接触のあるものに発病前から感染確認がされていたとみるべきではなかろうか？　アメリカの場合、発熱等自覚症状の段階で自己判断の要求で感染確認が行われ、確認がすでに発病している状態であるために短い日数で重症や死亡に至る状況が多いといえないだろうか。

何れにしても、今までこのブログに発表してきた種々の統計からは、日本の感染予防態勢は少なくとも北半球の世界では、稀な成果を上げているとみるべきだろうことを示している。ファクターXだけのせいではないと思いたい。

下のグラフは、日毎の感染者数と死亡者数の週間（7日）移動平均の推移を厚労省オープンデータより描いたものである。

感染確認者数と死亡者数とは人数に大きな開きがあるので、死亡者数は右スケールで示した。

当然のことながら、感染確認者が不幸にして死亡の結果になるには期間を要する。したがって死亡曲線に対する感染曲線の先行日数とこれらの相互相関の関係を求め示したものが下のグラフである。

これを見ると、平均相互相関係数は、緩やかではあるが、感染確認時より約3週間(21日）遅て最大値を示している。したがって、死亡者日グラフに陽性者曲線を21日間進めて重ねたものが下図である。

このグラフの日データからそれぞれの致死率（日死者数/感染者数）％を求めたものが下のグラフである。

これを見ると、感染拡大の第一波に相当する期間では致死率に変動が大きく、感染者の確認不足や医療対応など不明の原因によるとみられる乱高下が見られる。

第一波が収まった7月以降では致死率の低下と安定がはっきり見られる。

感染拡大の第二期および第三期が始まったとみられる現在まで致死率は安定して１％前後と言ってよいだろう。

しかし7月10日以降についてみて見ると、下のグラフで示す様に緩やかではあるが直線的に死亡率の増加が見られるのが気にかかる。

7月以降、感染確認率や弱年齢感染者の死亡割合が増加したといわれる状況において、この致死率の増加傾向が本当とすれば、その原因を究明することが重要であろう。

11月10には日本の参照数とほぼ同数までを記録している。

年間参照数で見ると、アメリカの参照数は下のグラフで見るように日本の参照数の５％以下である。

同じ方が私の記事を毎日２０～３０タイトルずつ順次見ていただけているのかもしれないが。

もしよかったらコメントをください。

日本もアメリカも新しい政権の目玉政策の一つとして「地球温暖化防止対策」を挙げている。これはすでに遅すぎた恐れのある緊急課題ともいえる。

エネルギー、これは使い果たしても消えてなくなるわけではない。捨てなければならない捨て場を必要とする厄介者である。エネルギーの捨て場は温度が低い無限に広い場所でる。それは宇宙であり、地表からの熱放射で行われている。大気中の二酸化炭素はこの熱放射を地球に戻す（温室効果）ことで冷却効果を劣化させ地球表面の温度を上昇させる。

これに関連した記事、オリジナル投稿は2008年に書いたものであるが、ワードプレスで表示数の統計を始めたのは2010年10月からで、ちょうど10年目。振り返ってみた。

記事のタイトルと投稿文を再投稿します。

リサイクル　と　エントロピー

2008/01/28

このところニュースで製紙会社の古紙再生混入率の不足が会問題になっているが、何か古紙を再生することが無条件に環境に良いことだという迷信に基づいて語られているようだ。ここで見えてきた問題は、科学的根拠無しに資源のリサイクルを強要すると、総合的に見た場合、資源の無駄遣いになるという恐れがあるということである。その一つの表れとして古紙を混入した方が製品のコストがかかるという製紙会社の言い分で、これを単に製紙会社の利潤の問題ととらえるのは間違いである。古紙を再生するためにはエネルギー資源の投入が必要でそのコストの方が大きいということである。現在利用可能なエネルギーのほとんどは化石燃料の燃焼による二酸化炭素放出の代価として得られるものだということを合わせて考えるべきである。

エネルギーの概念は物理学で明確に決められていて、エネルギーの総量は増加も減少もしない不変であるということがこの宇宙の基本原理である。でもわれわれの日常社会では、エネルギー消費という表現が実感として受け入れられている。　このことはどこから来るか？　同じく物理学の概念であるエントロピーと合わせて考えていないからである。　エネルギーは状態に変化を与える原動力であるが、変化を繰り返す度にそれに関与したエネルギーの属性であるエントロピーが増大するというのが物理学の法則である。言い換えれば、エントロピーはエネルギーの変遷の方向と能力を知るためのに導き出された数値で、この値が大きいということは、すでに使い尽くされたエネルギーということになる。これを社会の価値観と関連させてみると、価値のあるエネルギーは、エントロピーが小さく多様な変化を起こす能力を持つものであり、このエネルギーを利用するとこれが消費されて、エントロピーの大きい価値の低いエネルギーに変わるということである。

エントロピーの増大しきったエネルギーは、使い道がないばかりかそれを捨てなければ糞詰まりになって活動が止まってしまう、これはごみ問題と同じである。これを地球環境でいえば、太陽エネルギーという比較的エントロピーの小さいエネルギーが、気象現象をはじめ生物の活動などいろいろな活動を経て使い古され、温度の低い（エントロピーの大きい）エネルギーとなり地球の温度を上昇させることになる。この使い古されたエネルギーは赤外線となって絶え間なく宇宙に捨てられているから恒常的な活動の継続が保たれているのである。地球環境問題はこのエネルギー収支の関係に依存している。

では、なぜ資源のリサイクルにはエネルギーが必要かを考えてみよう。　エントロピーの概念は物質資源についても拡張することが出来る。このことを金属資源について見てみると、経済的価値の高い資源は純度の高い、言い換えればエントロピーの小さい工業原料である。これらの資源が消費活動によって分散されてしまうと金属そのものは無くならないがエントロピーが増大し、そのままでは利用価値がなくなってしまう。このことから、物質の拡散の度合いをエントロピーで表すと、資源についてもエントロピーの増大法則は成り立つ。したがって、このエントロピーを再び減少させることを我々はリサイクルと云っていることとなる。しかし、宇宙の法則は、物資資源とエネルギー資源のもつエントロピーの合計は増大する方向にしか働かないので、物質資源のエントロピーを減少させるためには代替えが必要である。これがエネルギー資源であり、エネルギー資源のエントロピーを増大させることの代償で物質資源のリサイクルが実現出来るのである。　

一般的にはリサイクルをすればするほどエネルギー資源が必要であり、現在はそれを大部分化石燃料に頼っているので二酸化炭素の放出が増大するということである。このことを古紙再生問題について考えると、森林資源の保全か化石燃料の消費のどちらが重要であるかの選択である、これはそう簡単な問題ではない。しかし、電子製品に使われている稀少金属のリサイクルについては明らかに化石燃料より貴重な資源であることからリサイクルが必要であるといえる。

このように、地球環境とリサイクル活動は切り離せない関係にあり、これは総合的な自然科学の理解とデータに基づいた科学的根拠で行われなければ効果はない。一部の職業的環境活動家や、マスメディアに動かされたり、あるいは、単に　「良いことをしたい」　というだけで安易に環境問題に貢献していると思いこんでする行動が結果的に意図しない反環境問題にならないとも限らない。科学的根拠の乏しいリサイクル法がその一例とも云える。

以上

地球温暖化問題、世界での緊急重要課題であるが、科学的な根拠に基づく対策でなければ返って取返の出来ない結果を生むことにならないとも限らない。

政治権力や経済的利権に惑わされた実態には、科学的根拠に基づく検証と厳格な監視が必要である。