東京 コロナ 感染 者 数 グラフ。 新型コロナウイルス感染症まとめ

マスコミは要望も…新型コロナ「退院者数」が報じられないワケ

東京 コロナ 感染 者 数 グラフ

JUGEMテーマ: 昨日,新型コロナウイルス感染症の東京都のグラフを描きました。 しかしこれは,東京都のみのグラフです。 描き終えた後,東京都の感染者数だけなく,以前描いていた愛知県と北海道のグラフの続きを描いてみたくなりました。 graph. moo. その対象は7都道府県……具体的に言うと,東京都,神奈川県,埼玉県,千葉県,大阪府,兵庫県,福岡県だそうです。 愛知県も北海道も緊急事態宣言の対象ではありませんでした。 愛知県も北海道も,3月中頃にはたくさんの感染者報道があった都道府県です。 その後,増加率はゆるやかになったとはいうものの,「緊急事態宣言の範囲に入らないのはなぜ?」と思い,よりグラフを描いてみたくなりました。 まずは,基準として〈東京都の感染者数の片対数グラフ〉ご覧ください。 北海道や愛知県の3月後半のグラフは…… ア. 東京都のグラフに比べて角度が ゆるやかになっているだろう。 (増加率は低くなっているだろう) イ. 東京都のグラフとあまり 変わらないだろう。 (東京都の増加率とかわらないだろう) ウ. どうでしょうか。 東京都の角度に比べてずいぶんゆるやかに思えます。 「緊急事態宣言の対象から外れたのも,このような状況をみてのことなのだろうなあ」と思いました。 それでは逆に,緊急事態宣言の対象となっている都道府県はどんなグラフだと思いますか。 今回は大阪府と福岡県を描いてみました。 大阪府や福岡県の3月後半のグラフは…… ア. 東京都のグラフとあまり 変わらないだろう。 (東京都の増加率とかわらないだろう) イ. 東京都のグラフに比べて角度は ゆるやかだろう。 (増加率は低いだろう) ウ. 東京都のグラフに比べて角度は 急激だろう。 (増加率は高いだろう) エ. どうでしょうか。 特に福岡県は,3月23日ごろまでは感染者数は一桁で,増加率もほとんど見えないようなグラフでした。 しかし,24日以後,急激に増えています。 感染者の総数は,東京都や大阪府に比べて少ないのですが,増加率は同じくらいです。 「緊急事態宣言の対象は,このような状況を見て判断されたのだなあ」と思いました。 しかし,こんなことを書きながら少し気になることがありました。 それは「10万人あたりの感染者数は,福井県が多い」というニュースです。 それでは,福井県のグラフを描くとどんなグラフになると思いますか。 東京都のグラフとあまり 変わらないだろう。 (東京都の増加率とかわらないだろう) イ. 東京都のグラフに比べて角度は ゆるやかだろう。 (愛知県や北海道のように増加率は低いだろう) ウ. 東京都のグラフに比べて角度は 急激だろう。 どうでしょうか。 福井県は,まだ感染者数は100人未満ではあるものの,今回のような伝染病は感染率が高いため,気がつくと一気に感染者が増えている可能性があります。 「緊急事態宣言の対象ではない」と言っても,決して油断できない都道府県もあるのです。 まずは大都市だけに宣言を行うという方針なのかもしれませんが,このグラフを描いてみて「今後緊急事態宣言の対象は増えるかもしれない」ということも考えてしまいました。 最後に,東京都,愛知県,北海道,大阪府,福岡県,福井県のグラフを重ねてみました。 それによって「未来予測ができるのではないか」と思ったからです。 次のグラフです。 感染から発症,陽性診断までは1週間〜2週間程度かかってしまうので,緊急事態宣言が出されたとしてもすぐにこのグラフの角度は変わらないでしょう。 しかし,2週間後には少しずつでもゆるやかな角度になっていくのではないか…… 希望も含め,今私はそんな予想をしています。 それはそのままでは捉え難く,見出し難きものなのだから(古代ギリシア ヘラクレイトスの言葉)」と思うからです。 もし予想が合っていても外れていても,それで何か勝敗が決まるわけではありませんし,得することもないでしょう。 また,社会のことは複数の要因によって変化していくため,なかなかシャープに実験を見極めることは難しいと思います。 しかしそれでも,ただなんとなく社会に身を置くよりも,あらかじめ予想をたてていた方が未来を見通せると思うのです。 いや,もしかしたら逆に「何も予想しないと,〈自分の予想〉や〈ものの見方〉が,合っていたか間違っていたかもわからない」ということが大きいかもしれません。 たとえ合っていても間違っていても,今,この時点での「社会の見方考え方」を書き残し,少しずつでも「仮説・実験」をしていきたいと思います。

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東京都コロナ感染者数の推移グラフ(日別)1日感染最多人数は?

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新型コロナウイルス関連で、毎日数値がアップデートされ、様々なチャート、ダッシュボードが登場しています。 ここでは、時系列の感染者数の推移を示すことで何を知りたいのか、という観点で、チャート表現を整理しました。 両対数スケールにて、確定症例数の指数関数的変化を知りたい• 線形スケールのエリアチャートにて、感染者とその内訳(治癒者、死者、治療中、etc)の推移を知りたい• 二軸あるうち片方だけ対数スケールなので片対数スケールと呼びます。 縦軸はよくみると、100から始まり、200、500、1000、2000と不自然な増加を見せています。 スケールというのはデータを如何に視覚的に表現するかの変換ルールを指し、今回は配置として視覚化しています。 線形スケールでは 絶対値を示しますが、対数スケールでは、 相対値を示します。 この場合、100と101の間の距離は、1と2の間の距離の100分の1となります。 筆者作成 軸の目盛りはこれらを反映させたものとなります。 対数スケール上での同じ距離=同じ相対値(パーセンテージ)での増加や減少を示しています。 同じ相対値での増加や減少を指数関数的増加・減少といい、経済成長、マルチ商法の広がり、ムーアの法則、 ウイルスの蔓延などを説明する際によく利用されます。 そして同じ距離=同じ相対値はチャート上で直線として現れます。 つまり、対数スケールを用いたチャートで直線が現れる場合、それが指数関数的に増加・減少していることを表します。 今回の場合は、 ・感染者数自体が、指数関数的に増加するため、実態に即している。 ・過去の数値や未来におけるシナリオ別の変化量を直線で想起することができる。 ・増加や減少などの推移が近似している国がどことどこだか、わかりやすい。 ということが言えそうです。 上掲のFinancial Times掲載のチャートでは、点線の直線が書き込まれています。 死亡者数が「 毎日倍になる Deaths Double Every Day 」「 二日ごとに倍になる... Every 2 Days 」「 三日ごとに倍になる... Every 3 Days 」「 毎週倍になる... Every Week 」それぞれのシナリオ別の増減が点線の直線で示されており、指数関数的増加を危機の前提としたとき、各国の変化量がどの程度なのか、もしくはどことどこの国が似ているのかが、点線の直線を参考にしながら理解することが可能となります。 これが線形スケールの場合、増減の変化が直線ではなく、曲線を頭の中で描くことは難しいでしょう。 New York Timesでも、州ごとの状況を示す、表示方法を真似たものが、のちに登場しました。 nytimes. html カレンダー・ヒートマップ形式 必ずしも折れ線グラフのみではなく、カレンダー・ヒートマップ形式で示す例もありました。 こちらも対数スケールで、今回は色で表現されています。 折れ線グラフと比べると、指数関数的増減はわかりづらいですが、国間で広がり始めたタイミングやどういった変化量なのかが概観できますね。 nytimes. html 両対数スケールにて、確定症例数の指数関数的変化を知りたい 上掲の片対数ではなく、両対数(両軸が対数スケール)を用いたチャートが登場し、わかりやすいと話題になっています。 youtube. 実際の動画を見ていただければと思いますが、指数関数的に感染者が増え続ける国は直線に進みつづけ、収束に向かいつつある国(中国や韓国)は直線を離脱し、真下へ移動しています。 から該当部分を引用します(翻訳は筆者)。 このグラフの背後にある3つ目のアイデアは物理学からのものです:時間に対してプロットしないことです。 通常、指数関数的な成長を見るとき、時間に対して症例数がプロットされます。 しかし、病気の蔓延は3月か4月かを気にしません:ただ2つのことを気にしています:現在の症例数と、新しい症例がどれだけ増えるか、つまり成長率です。 指数関数的成長の特徴は、新規症例数が既存症例数に比例するということです。 つまり、新規症例数と累積症例数をプロットすると、指数関数的な成長が直線として現れます。 これは、すべての国がCOVID-19の旅の中でどこにいるのかを示す、美しくも恐ろしいグラフを提供してくれます。 そして、検査、隔離、社会的距離、コンタクト・トレーシングのような公衆衛生上の対策が、どこでこの病気を撃退し始めたのか、どこで効果がないのか、あるいはデータに現れるまでに時間がなかったのかを明らかにしています。 そして、それは、私がこれほど多くのCOVID-19の報道から欠けているように感じるものです:私達がトンネルの終わりに光を見ることができるかどうかの感覚。 私たちはまだ伝染病のロケット船に乗っているのでしょうか、それとも緊急脱出ボタンを押すことができたのでしょうか?このグラフは、この不確実な時代に実際に何が起こっているのか、ある程度の感覚を与えてくれます。 そうは言っても、このグラフはまた、いくつかの注意点&制限があり、その主な目的は、指数関数的成長からの逸脱を強調することです- つまり、トンネルの終わりの光を増幅することです。 そのため、他の目的ではあまり参考にならないかもしれません。 出典: しており、理解が深まると思いますので、そちらをご覧ください。 ただし作者は疫学の専門家ではない、とのことです。 線形スケールのエリアチャートにて、感染者とその内訳(治癒者、死者、治療中、etc)の推移を知りたい 感染者とその内訳(治癒者、死者、治療中、etc)を時系列チャートで示す場合、横軸が各国比較をしないのであれば 時系列(実際の日付)、縦軸は 線形スケールを用いて、 エリアチャートで表現している例が多いです。 指数関数的増加のみに注目するのではなく、ステータスの内訳に注目するということと、折れ線グラフよりもエリアチャートの方が、内訳の時系列変化を把握しやすいからでしょう。 nikkei. nytimes. bloomberg. 知ることで、 感染者数が指数関数的に増加していないかどうか、 NPI(ワクチンがまだ存在しない中、ソーシャル・ディスタンシングを含む、医療品以外の公衆衛生上の対策)などが上手くいっているかどうか、(発症のタイムラグはありますが) 今、自国や自分の地域がどのような状況に置かれているのかを知りたい。 ・線形スケールのエリアチャートにて、 感染者とその内訳(治癒者、死者、治療中、etc)の推移を示し、 亡くなった方が何名いて、治癒した方が何名いて、という被害状況を実数(実際の人数)で把握したい。 というニーズに応える整理の仕方もありそうです。

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新型コロナウイルス 国内感染の状況

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データの集計方法 データは主に厚生労働省の発表に基づいており、集計値は都道府県発表と異なる場合がある。 発表の欠落や大幅な修正は、都道府県のHPや聞き取りでデータを随時補足している。 厚労省は5月8日分に退院者などの集計方法を変更した。 厚労省発表はPCR検査について、退院時の確認検査を含めない検査人数で集計している。 ただし、一部の自治体では検査人数ではなく、検査件数が計上されている。 厚労省は累計の検査人数を訂正して減らしても、過去に遡って集計値を修正しない。 そのため、新規の検査人数が訂正前後でマイナスになっている箇所がある。 長崎県は長崎市に停泊するクルーズ船乗員の感染を県内の感染者数に計上しないと発表している。 「人口10万人あたり感染者数」の人口は総務省統計で2019年10月1日時点。 閉じる.

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