【PythonでCIVID-19分析】日本版(2) : 2月の総括と3月の展望 2021/2/28時点

投稿者: | 2021年3月15日

2020/01/16から2021/2/028時点のデータを使って日本のCIVID-19の感染状況、2月の総括と3月の展望を分析してみようと思います。

先に分析を行った日本版(1)で2021年2月の感染者数は1月の約3分の1に減少していること、それでも2020年の第二波と大きく数字的には変わらないことが確認されています。

上記を念頭に置いて、日本版(2)の分析に取り組みたいと思います。

まずは日本全国の感染者数・死亡者数・回復者数・PCR検査数を確認してみます。

以下は感染者数・死亡者数・回復者数・PCR検査数の週別のグラフとなります。

まずは死亡者数を確認します。

6週目(2/1〜2/7)に過去最多人数の673人を記録し、それをピークに減少に転じています。

また、感染者数は増加を上回るペースで減少していることを示していますが、死亡者数は増加より緩やかなペースでの減少となっています。

3月以降、この構図に変化が見られるのかが今から注目されます。

次に月別の数字を確認します。

2月の確定死亡者数は2,165人。

1月の確定死亡者数は2,261人から微減となりました。

第一波の最多死亡者月が5月の477人、第二波が8月の285人であることを考えるとそれぞれ4.6倍、7.6倍と明らかに多い状況であると言えます。

週別の数字で分かった様に、死亡者数の減少は緩やか。

実際、2月は1月に対して微減であったことからも分かるように、減少に転じるには時間が掛かる公算が高そうです。

当面は2020年12月の1,321人をいつ下回るのかに注目されます。

前回から2016年・2017年のインフルエンザの数字を参考に、今年一年の死亡者数推移の予想を始めてみました。

この程度の予想で当たるとは思いませんが、今後のPythonと機械学習を深く学ぶの予習と考えて、まずはできるところからと始めてみた次第です。

前回の2020年1月迄の確定数字に数字に、今回2月の確定数字を加えたのが以下のグラフとなります。

予想では増加でしたが、実際は微減なので外れでした。

しかし、数字的にはそう大きく外れてはいないようです。

3月の予想は、11月レベルにまで減少が見込まれています。

実際、2月の感染者数は1月に比べて大きく減少しており、また、死亡者数の数字は感染者数の数字に遅れて追随することからも、この予想は外れたものではないのではないかと考えられます。

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