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Re: 東京の感染者数シミュレーション 十分に減少させるには

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entangle1

なし Re: 東京の感染者数シミュレーション 十分に減少させるには

msg# 1.1.1.1.2.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1
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14
前の投稿 - 次の投稿 | 親投稿 - 子投稿.1 | 投稿日時 2021/1/17 12:10 | 最終変更
entangle1  常連   投稿数: 200
東京都の感染者数の予測と結果
  実数  GoogleAI想定
1日 783人  1279人
2日 814人  967人
3日 816人  827人
4日 884人  1085人
5日 1278人  917人 ←予測値が常に過小となる方向へのかい離が始まる
6日 1591人  1173人
7日 2447人  1854人
8日 2392人  1326人
9日 2268人  1722人
10日 1494人  2444人 ←予測値が過小である事を認識。ここで予測モデルを変更。
11日 1219人  2322人
12日 970人  2323人
13日 1433人  2389人
14日 1502人  2347人 ←予測グラフにピーク出現(2月初頭だったと思うが)
15日 2001人  1893人 ←28日間感染者数を減らし、ピークナシの単調増加モデルに変更
16日 1809人  1482人 ←28日間感染数大幅増加の修正、モデルはそのまま単調増加+毎週リズムの復活
17日 ????人  1983人 ←モデルの大幅な変更、21日の3126人をピークにその後減少し後半1500名で横ばい。28日間感染者数は前日予測よりは小さくした。



2月
7日 ????人  2499人(15日での予測)
       1505人(17日での予測)

https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB?s=nXbF2P6La2M

今日の東京の28日間感染者数は前日予測と、前々日予測の中間あたりにある。

その事からも分かるのだが、グーグル予測は入力される新しいデータの影響をかなり受ける。

したがって単一のある日の予測だけを見て悲観したり楽観したりする事は無駄である。

そうではなく、少なくとも数日間(4日程度)はグラフ形状の推移と28日間予想の感染者数の推移を見守る事が必要と思われる。

・・・つまり「グーグル予想とハサミは使いよう」という事である。

追伸
グーグルは昨日、今日と予測を行うのにこれまでの様な「3日前までのデータ」ではなく、「2日前までのデータ」を使う様になっている。

それでこの方法で今後もそうするのかどうかは要注目である。

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