東京都 新型コロナ感染者累計 予測
3月30日時点の感染者累計をもとに、先行するデータをもとに予測した1週間後(4月６日)の感染者累計は 123,194人～124,360人 と推定される。もし、この数値以上になるなら、最早、第4波と認識すべきで、その兆候は図の曲線の立ち上がり、すなわち、微分値を見ていれば分かるだろう。今までの予測の精度の高さから言ってこの予測を日々観察し調整してけば、まず間違いないと思われる。
なお、統計技術シリーズは次回より「第Ⅱ部 ノンパラメトリックの統計技術」をご紹介します。
第14章-3 クラスター分析
クラスター分析は似たもの同士をまとめることによって、似ていないもの、異質なものを見分ける方法でもあり、一般に階層階層的クラスター分析が良く知られている．分析には距離と類似度の概念が必要で変数間の距離が近いほど類似していることになる．
この分析は、色々な分野で多用されており、「Free Online Calculator"」を利用することができる．
それでは、
統計技術←ここをクリックして確かめてみよう．
http://toukei.sblo.jp/article/188503767.html
統計技術（ブロッグ）：
http://toukei.sblo.jp/
東京都の新型コロナ感染者累計は3月21日の再延長期限までに、約117,111人前後まで直線的に増加にすると予測したが、東京都民や国民はもはや常態化した日常生活に特別の違和感もなく街行く人々は笑顔で緊張感など微塵も感じない．多分、
この予測式による推定は、今までの予測の精度から、図の赤丸印の様に直線的に増加するだろうが低水準かもしれない・・、もし、青丸印の様に推移すれば幸いであるけれども、まずもって無いと見るべきあろう．
スギ花粉空中飛散数の観測データから翌日の飛散数を全国に先駆けていち早く発表してから、各県での有志による観測がなされておるも、当初、予測がスギ花粉症の予防に何の役に立つかなど批判された．今では天気予報と同じように報道されるようになった．
新型コロナ感染者数の予測発表も同じ様な気がしてならない．
第14章-2 ベイジアンネットワーク・モデル
多変量間の関連性を視覚的(グラフィカル)に分かりやすく表現するものにベイジアンネットワーク・モデル(Bayesian Network Model)がある．
ここでは、
「R]による方法を前回と同じ MASS パッケージのデータ "birtht" を使ってやってみよう．
それでは、
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東京都 新型コロナ感染者累計予測
明日(3月7日)時点：約 113,481 人
これは、増加トレンドであり緊急事態宣言延長が正しい判断される．
情報統計研究所は来週以降の東京都の動態を注視して行きたい．
