感染の履歴は効くか?
>感染した回数が多いほど、後遺症を発症しやすくなります。
https://x.com/morningshow_tv/status/1815295293996298548
カナダの事例ですが感染回数と後遺症発生の頻度の関係は、
1回 : 14.6
2回 : 25.4
3回 : 37.9
だそうです。これを、N回罹った人は、棒グラフの高さに相当する
パーセンテージで後遺症を発症しているというグラフだと解釈して、
ちょっと下記↓のように計算してみると、
require 'when_exe'
include When
Q = [14.6, 25.4, 37.9].map {|p| 1 - p/100}
P = 100 * (1 - (Ephemeris.root(Q[1]) do |q|
(1..3).to_a.map {|i| q**(i-1) * (Q[i-1] - q**i)**2}.inject(:+) #[1]
end ))
(1..3).each do |i|
puts '%5.2f' % ((1 - (1 - P/100)**i) * 100) #=>
# 14.30
# 26.55
# 37.05
end
つまり、過去に何回感染したかという履歴には関係なく、
次に感染すると、おおよそ1/7[2]の確率で新たに後遺症が
発症するという理解で良いのでしょうか?
[1] この行は、最尤法にはなっていないおおまかな計算であり、
q0 (Q[0] - q1)2 +
q1 (Q[1] - q2)2 +
q2 (Q[2] - q3)2
と等価です。
[2] 2022-08-08 の記事で挙げた数値は“8人の中で1人”でした。
[関連記事] https://suchowan.seesaa.net/search?keyword=感染
[2025-05-14 追記]
2025-05-12T15:19>毎年、新型コロナに感染しながら、元気に働き続けられる確率
https://x.com/yfuruse/status/1921812459129627129
https://x.com/morningshow_tv/status/1815295293996298548
カナダの事例ですが感染回数と後遺症発生の頻度の関係は、
1回 : 14.6
2回 : 25.4
3回 : 37.9
だそうです。これを、N回罹った人は、棒グラフの高さに相当する
パーセンテージで後遺症を発症しているというグラフだと解釈して、
ちょっと下記↓のように計算してみると、
require 'when_exe'
include When
Q = [14.6, 25.4, 37.9].map {|p| 1 - p/100}
P = 100 * (1 - (Ephemeris.root(Q[1]) do |q|
(1..3).to_a.map {|i| q**(i-1) * (Q[i-1] - q**i)**2}.inject(:+) #[1]
end ))
(1..3).each do |i|
puts '%5.2f' % ((1 - (1 - P/100)**i) * 100) #=>
# 14.30
# 26.55
# 37.05
end
つまり、過去に何回感染したかという履歴には関係なく、
次に感染すると、おおよそ1/7[2]の確率で新たに後遺症が
発症するという理解で良いのでしょうか?
[1] この行は、最尤法にはなっていないおおまかな計算であり、
q0 (Q[0] - q1)2 +
q1 (Q[1] - q2)2 +
q2 (Q[2] - q3)2
と等価です。
[2] 2022-08-08 の記事で挙げた数値は“8人の中で1人”でした。
[関連記事] https://suchowan.seesaa.net/search?keyword=感染
[2025-05-14 追記]
2025-05-12T15:19>毎年、新型コロナに感染しながら、元気に働き続けられる確率
https://x.com/yfuruse/status/1921812459129627129
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