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2020.07.25
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カテゴリ: データ分析
​​​ ジョンズ・ホプキンス大学やECDCの新型コロナウイルスの感染確認者のデータを利用して、各国の実効再生産数を計算しています。 R言語の「EpiEstim」パッケージでの計算です。

日本の実効再生産数・Rtは、最近1を超えていますが、1.5前後で推移しています。ゲージグラフの最大値を2にしていますが、今のところ最大値は2のままでよさそうです。

↓ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。


↓ECDCのデータを利用したダッシュボードです。


実効再生産数が1.5前後ということは、1人の感染者が1.5人前後に感染させていると考えることができます。

今のところ、1人が2人以上に感染させるといった、急速な感染拡大ペースには至っていないようです。これは、手洗い、うがい、ソーシャルディスタンスなどの感染対策が効果を発揮していることによるものなのかもしれません。

実効再生産数を1未満にしていくことが理想ですが、手洗い、うがい、ソーシャルディスタンスといった個人の努力だけでは難しいのかもしれません。

経済活動と感染抑制のバランスを取った、政府、自治体の感染拡大抑制の取り組みが期待されるところです。

↓ニューヨーク州では、実効再生産数が1前後で推移していますが、屋内での飲食の禁止など規制が厳しいほか、検査数を多くして、感染者の隔離を進めているようです。最近は、1日あたりの感染確認者数は700~800人くらいになっています。




↓ニューヨーク州での死者は大幅に減少。


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↓ECDCデータ版ダッシュボードはこちらからアクセスできます。

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​【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです








↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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Last updated  2020.08.18 05:49:53
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