Anlysis of 2019-nCoV disease

このコードでは，新型コロナウィルス（2019-nCoV）の数理モデル化と予測を行います．

詳細 Description

このコードは， 現在の伝染病をSIRで記述し，新型コロナウィルスの将来を予測します．

データの説明: Data Description

• data/2019_nCoV_data.csv : 新型コロナウィルスの感染，死者と回復した人数のデータ． データはこちらから引用しています．

• data/2017_China_data.csv : 2017年の中国の人工データ．こちらの人口統計データを用いています．

プログラムの説明 : Code Description

• data_check.ipynb : テスト用
• Hubei_model.ipynb : 湖北省（武漢を含む省）の新型コロナウィルスの結果をSIRモデルで近似し，将来を予測する．

↑湖北省の新型コロナウィルスの時間変化

↑SIRモデルで近似した結果． ただし，recovered people = 回復した人+死亡した人

↑SIRモデルによる10日後までの予測結果．

↑SIRモデルによる一年後までの予測結果．

病気の感染力を表す基本生産性R0は 17.54程度と推定される．

その他のファイル : the other files

• blog/* : ブログに乗せる文書をおいてます．

謝辞 Acknowledgements

データをまとめていただいた方に感謝いたします． また，新コロナウィルスと戦っているすべての方々に，幸あらんことを，

ライセンス License

MIT License

追加で，数理モデルによる予測は注意点もあるので，報道などで広範囲に予測結果を広げる際は，ひと声かけてくれる助かります．

Auther

岡本有司 [email protected]

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