2学期に始めたいこと

高校生、大学生たちよ 新型肺炎感染拡大を解析してみないか?

準備

実際にやってみよう

まとめ

結果サンプル(片対数グラフの傾き)

東京の結果について

東京 結果サンプル

 東京についての 結果のサンプル
  上のグラフの縦軸は感染者数。
  下のグラフの縦軸はlog(感染者数)
  横軸はどちらも日数

  下のグラフの直線は近似直線
 3月の3連休前の3/20(金)までは、各日で誤差はあるがおよそ傾き0.066の直線上で3/9からの傾向は大きく変わってなさそうに見える。
 週明け3/23(月)も微妙だが同じ直線に近似できそうに思える。
 3/24(火)から直線上からずれ始めるように見えるが、この段階ではまだ誤差か判断は難しい
 3/25(水)に直線から大きく外れたことがわかる。
 3/24から3/25への増加傾向が同様の傾向であれば3/26(木)の感染者数は259人ほどと計算される。この場合、3/26の新感染者数が47人くらい。
 これより多ければ増加しているかどうかというよりも、拡大の仕方自体が変わってしまった可能性を考慮する必要が出てくる。(直線で近似ができるが傾きが変わるような変わり方なら、一人当たりから感染する人数の変化と考えることもできるかもしれないが、直線ではなくなるような変わり方なら、もっと大きな変化の可能性を考慮する必要もあるかもしれない。)
 誤差や検査の兼ね合い等もあるだろうから3/27(金)または28(土)まで観察の必要はあるだろう。(これまでのデータを見ると、3日から4日で日や曜日による誤差が収束する傾向があったため。)

 下のグラフは、このように増加傾向の変化を敏感にとらえられる。
 上のグラフは通常のグラフだが、このグラフも同じデータをプロットしたものだから、同じ傾向が含まれている。よく見れば読み取れるかもしれないが、下のグラフの方が読み取りやすいと思われる。数学はこのように、含まれている特徴を見やすくする技術でもある。
グラフ1

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