藤原かずえさん 陽性者増加は国民の気の緩みではなく気象のせいです

素晴らしい実証分析。気温変化・気圧変化・湿度で波・Rtの変化が説明可能。西浦さんもまずは現実現象を説明できるモデリングを作らないとね / 陽性者増加は国民の気の緩みではなく気象のせいです https://t.co/HZbdc7Fju9

— J Sato (@j_sato) January 22, 2021

マジですごいです。

ただ、ちょっと気になったのは、決定係数が0.9282と高すぎることです…。
普通はここまで高くありません。
#4つの要因で結果の数値が92.82%説明できるということです。
せいぜい0.5ぐらいが妥当かなと思います。



と思って、上の図をよく見たら、相関係数はどの要因も最大で0.5程度でした。
具体的には、気温差が最大0.5程度、気圧差と最低湿度が最大0.25程度、最低湿度が最大0.2程度です。
これらの相互作用も最大0.5程度ですから、全部足しても決定係数は0.9282にはなるとは思えません…。
なんで？
#相関係数の2乗が決定係数となります。

また、なぜか最大風速の影響も考慮されていません。
現在は、感染から報告のタイムラグは、平均して１週間程度（７日～実測値）だと思われます。
最大風速は、ちょうど１週間程度が負の相関がピークで、かつ相関係数も0.2と適度に低いので、ほぼ間違いなく影響があるものと予想されます。
これは、風が強い→ウイルスが飛散→感染拡大ですね。
まさに、風が吹けば桶屋が儲かるを地で行っている感じです。

気温差や湿度は、タイムラグが２週間程度あるので、遅効性なのか他の原因があるのかはわかりません。もっとも、気温差は遅効性という可能性はあります。
気温が急変すると、何日か体調が悪くなることを経験している人は少なくないでしょう。
体調が悪いときには新型コロナに感染する確率は高くなるはずですから、タイムラグが２週間程度あっても不思議ではありません。
最低湿度や気圧差もそうなんでしょうか？

いずれにしても、画期的な研究には違いないので、今後の予測がどの程度当たるか、そしてまた別の人の追試を期待したいと思います。

【0:35追記】
その後、J Satoさんから貴重なご意見をいただきました。

ありがとうございます。確かにそうでした。となると、実質的には、R2≒0.1ですね。ただ、実効再生産数は現在0.95ぐらいですから、最近の数値はほとんど気象の影響ということになります。やっぱり藤原かずえさんはすごいなぁ。西浦氏に聞かせてあげたいです。

— ABO FAN (@ABOFAN) January 22, 2021

これで枕を高くして眠れます。
【10:00追記】
よく見たら、最大風速との相関係数は負の値でした…。つまり、風が強いと実効再生算数Rtが下がることになりますが、1月は真逆ですね。なんで？