Node-REDやGoogleスプレッドシートの使い方がなんとなくわかってきました
COVID-19の公表されているデータを自分なりに分析してみます
厚生労働省が報道資料として毎日発表している
【別紙１】各都道府県の検査陽性者の状況（空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例）
があります
これを5/19-9/9の期間でプロットして下のグラフにしました
（5/19より前は報道資料の書式にバラつきがありデータ引っ張ってこれず ご容赦…）
各プロットが持つ意味
このグラフは以下のように、PCR検査による感染者確認から回復までの流れを想像すると見やすくなると思います
- 毎日、コロナかもしれない人をPCR検査する
- 検査の結果、陽性とわかる
- 病院や宿泊施設、または自宅で治療を行う
- 中には重症になる人がいる
- 治療して退院または療養解除となる
- 治療したけれど残念ながらお亡くなりになる人もいる
各プロットの数字の見方
PCR検査実施人数 > 陽性者数であること- 以下の2つの数字は性質が異なる
- PCR検査実施人数、陽性者、退院または療養解除、死亡者は流量チェックの数字であること
- 治療中、うち重症は状態チェックの数字であること
陽性者 = 退院または療養解除 + 死亡者- 陽性者を右にスライドしたのが退院または療養解除（死亡者が十分少ない場合）
- うち重症のピークは、治療中のピークの後に来る
- 死亡者のピークは、うち重症のピークの後に来る
グラフを見ての感想
- 第二波以降、PCR検査実施人数は5000弱/dayで推移
- 陽性率は9/9時点で
148/4677 = 3.2% - 陽性者と治療中の比率からバッファ（病院など）は10倍ぐらい
- 治療中と重症の比率は9/9時点で
24/2202 = 1.1%
備考（というか注意点）
- 治療中、うち重症を除き、各プロットは7日移動平均の数値です（遅れてプロットが始まっているのはそのため）
- 不自然に変化しているところは、私のプログラムミスや考え方のミス、元データの揺れなどが考えられるので、概形を見ていただければと思います
