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色々あって9月中旬までで終了したいのはわかるけど、最新のGoogleの予想だと9月20日頃まで収束しそうにない。爆発的な感染拡大ではなくて、微増レベルだけど
そのGoogleの予想の精度ってどんなもんなの?過去の実績ってボロボロじゃなかった?
7月中旬に、8月の東京の新規感染者数が一日5000人以上になるのを予想していた。三菱総研より信用できる (三菱総研がゴミなだけだけど)
ゴミは言い過ぎ。三菱総研に限らず、他のところもほとんど外してる事はわかった。
https://corona.go.jp/minister/pdf/kishakaiken_shiryo_20210618.pdf [corona.go.jp]
それ全部「シミュレーション」じゃん。Googleは「予想」している。
正確にはGoogleもシミュレーションだけど、シミュレーションパラメーターの時間変化をAIで推定している。一方、シミュレーションの連中はパラメーターの時間変化を都合のいいように仮定しているだけで、Googleが大学生のレポートだとすると他は小学生の自由研究レベル。
# 小学生の自由研究を頼りに政策決定して支持率の下がっている政権は幼稚園児レベルだが
中二病みたいな文章でなに言ってんのかさっぱりわからん。だれか翻訳してください。
人畜生が作ったシミュレーションモデルより、Google様が作ったシミュレーションモデルのほうがKOOL。
日本大学、筑波大学、国立感染症研究所、東大、三菱総研のいずれも都合のいい仮定でシミュレーションしている。だから面白いようにはずれる。一番バカなのは、シミュレーション結果に注文をつけるクライアントなんだけど。
どんな文章にも読む意味があると考えるのはやめるんだ。
数撃てば一つくらいは当たるシミュレーションが当たったところで、事象の側に再現性がないから同じものが次に当たる保証もないし、本当に何のために予想しているのか不明。自称アナリストが好き放題言うネタですかね。
それでも未来予測にすがりたくなるのは人の性か、未来学者(笑)が跋扈するのもむべなるかな…
こういう時系列解析とかシミュレーションってのは、必要なリソースを予め確保しておいたり、対策を早めに考えたり行ったりするために使うんですよ。一つの予想値に頼るのではなくて、いくつかのシナリオに基づいた予想を行って、それぞれのケースで何がどれくらい必要で何をするべきかを考えるのが基本ですが。
> いくつかのシナリオに基づいた予想を行って、それぞれのケースで何がどれくらい必要で何をするべきかを考えるのが基本ですが。
8月の感染拡大は全然予想できなかったし、何も対策を考えてなかったじゃん
それを私に言われても。私が書いたのは時系列解析の基本的な利用方法の一つであって、政府や行政がそういう利用の仕方をしているという主張ではないので。
予測モデルの作り方が、Googleはブラックボックス型で、専門家はホワイトボックス型ということかな。
ブラックボックス型は、最近の感染者とか入院者数がこうなってるから、過去や他国の傾向をもとに今後はこうなるって予測する。ホワイトボックス型は、デルタ型だから感染力がx倍になるとか、オリンピックで人流がy倍になるとかっていうパラメータを積み上げることで今後を予測する。
単に感染者数を予測するだけならブラックボックス型でもいいが、ブラックボックス型だと何が要因で感染者数が増えたのかが分からないというのが問題。
Googleの予想、思ったよりシビアな事言ってくるんですね。https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba1... [google.com]
28 日間に予測される新規の死亡者数/陽性者数・東京 29 / 150,940・埼玉 119 / 55,024・神奈川 91 / 57,158・千葉 142 / 43,132
陽性者数と死亡者数の比率を見ると東京が飛びぬけて少ないけど、何故なんだろう。東京人はかかっても死ににくい?人口100万人当たりの比較でも全国最下位の死亡者数だから、医療崩壊しないで治療が手厚いと予想したのかな。
一時期は8月下旬に東京で一日一万人越え、みたいな予想をしていたからかなり丸くなっているhttps://crisp-bio.blog.jp/archives/26909547.html [crisp-bio.blog.jp]
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普通のやつらの下を行け -- バッドノウハウ専門家
9月中旬 (スコア:0)
色々あって9月中旬までで終了したいのはわかるけど、最新のGoogleの予想だと9月20日頃まで収束しそうにない。
爆発的な感染拡大ではなくて、微増レベルだけど
Re: (スコア:0)
そのGoogleの予想の精度ってどんなもんなの?
過去の実績ってボロボロじゃなかった?
Re: (スコア:0)
7月中旬に、8月の東京の新規感染者数が一日5000人以上になるのを予想していた。
三菱総研より信用できる (三菱総研がゴミなだけだけど)
Re: (スコア:0)
ゴミは言い過ぎ。三菱総研に限らず、他のところもほとんど外してる事はわかった。
https://corona.go.jp/minister/pdf/kishakaiken_shiryo_20210618.pdf [corona.go.jp]
Re:9月中旬 (スコア:1)
それ全部「シミュレーション」じゃん。
Googleは「予想」している。
正確にはGoogleもシミュレーションだけど、シミュレーションパラメーターの時間変化をAIで推定している。
一方、シミュレーションの連中はパラメーターの時間変化を都合のいいように仮定しているだけで、
Googleが大学生のレポートだとすると他は小学生の自由研究レベル。
# 小学生の自由研究を頼りに政策決定して支持率の下がっている政権は幼稚園児レベルだが
Re: (スコア:0)
中二病みたいな文章でなに言ってんのかさっぱりわからん。だれか翻訳してください。
Re: (スコア:0)
人畜生が作ったシミュレーションモデルより、
Google様が作ったシミュレーションモデルのほうがKOOL。
Re: (スコア:0)
日本大学、筑波大学、国立感染症研究所、東大、三菱総研のいずれも都合のいい仮定でシミュレーションしている。
だから面白いようにはずれる。
一番バカなのは、シミュレーション結果に注文をつけるクライアントなんだけど。
Re: (スコア:0)
どんな文章にも読む意味があると考えるのはやめるんだ。
Re:9月中旬 (スコア:1)
数撃てば一つくらいは当たるシミュレーションが当たったところで、事象の側に再現性がないから同じものが次に当たる保証もないし、本当に何のために予想しているのか不明。自称アナリストが好き放題言うネタですかね。
それでも未来予測にすがりたくなるのは人の性か、未来学者(笑)が跋扈するのもむべなるかな…
Re:9月中旬 (スコア:2)
こういう時系列解析とかシミュレーションってのは、必要なリソースを予め確保しておいたり、対策を早めに考えたり行ったりするために使うんですよ。一つの予想値に頼るのではなくて、いくつかのシナリオに基づいた予想を行って、それぞれのケースで何がどれくらい必要で何をするべきかを考えるのが基本ですが。
Re: (スコア:0)
> いくつかのシナリオに基づいた予想を行って、それぞれのケースで何がどれくらい必要で何をするべきかを考えるのが基本ですが。
8月の感染拡大は全然予想できなかったし、何も対策を考えてなかったじゃん
Re:9月中旬 (スコア:1)
それを私に言われても。私が書いたのは時系列解析の基本的な利用方法の一つであって、政府や行政がそういう利用の仕方をしているという主張ではないので。
Re: (スコア:0)
予測モデルの作り方が、Googleはブラックボックス型で、専門家はホワイトボックス型ということかな。
ブラックボックス型は、最近の感染者とか入院者数がこうなってるから、過去や他国の傾向をもとに今後はこうなるって予測する。
ホワイトボックス型は、デルタ型だから感染力がx倍になるとか、オリンピックで人流がy倍になるとかっていうパラメータを積み上げることで今後を予測する。
単に感染者数を予測するだけならブラックボックス型でもいいが、ブラックボックス型だと何が要因で感染者数が増えたのかが分からないというのが問題。
Re: (スコア:0)
Googleの予想、思ったよりシビアな事言ってくるんですね。
https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba1... [google.com]
28 日間に予測される新規の死亡者数/陽性者数
・東京 29 / 150,940
・埼玉 119 / 55,024
・神奈川 91 / 57,158
・千葉 142 / 43,132
Re:9月中旬 (スコア:1)
:
>・東京 29 / 150,940
29人てことは、1日1人てこと??
Re: (スコア:0)
陽性者数と死亡者数の比率を見ると東京が飛びぬけて少ないけど、何故なんだろう。
東京人はかかっても死ににくい?
人口100万人当たりの比較でも全国最下位の死亡者数だから、医療崩壊しないで治療が手厚いと予想したのかな。
Re: (スコア:0)
一時期は8月下旬に東京で一日一万人越え、みたいな予想をしていたからかなり丸くなっている
https://crisp-bio.blog.jp/archives/26909547.html [crisp-bio.blog.jp]