都道府県別新型コロナ感染者のポアソン回帰分析2020年12月05日 07:43

12月2日現在の都道府県別累積新型コロナ感染者数を対象に以下のような想定でポアソン回帰分析を行った。
(1)各県の人口密度が感染率に比例すると仮定する。
(2)各県の中心地(主に県庁所在地)から1時間で行ける範囲の面積割合が感染率に比例すると仮定する。
(3)(1)と(2)がともに成立すると仮定する。
また、日本の平均感染率を各都道府県の人口を乗じて得た感染者数も求めた。

なお、(2)の1時間到達範囲面積割合データはYahooの発表データを用いている。

結果を実際の感染者数と比較して図に示す。
赤:実感染者数
茶:想定(1)での推定感染者数
黄:想定(2)での推定感染者数
紫:想定(3)での推定感染者数
青:平均感染率と人口から求めた感染者数

10月時点では地方の感染者数が少なく、この解析はできなかったが、今回可能となったのは残念ながら地方にも新型コロナが広がってきた証とも言いえる。
このデータ比較から多くの県では、今回の推定値が実感染者数に近いので、人口密度や交通の便利さが感染者数に強く関係していることはほぼ間違いないであろう。(なお、クラスタ発生が多い都道府県では、発生事象が独立であるというポアソン分布の条件を満たさず感染者数は発生事象数より大きめになるため、推定結果との一致は悪くなる。)
一方、日本の平均感染率を各都道府県の人口を乗じた場合の感染者数は実感染者数と人口が多いいくつかの県でしか一致が良くないので、多くの県の予測には適用できない。

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