統計的な手法で感染者を予測する

現在の新型コロナウィルス対策で一番難しいのは「既に実態がわからなくなっている」という事だと思う。

巷に囁かれていることに「PCR検査数が限られているので本当の感染者数がわからない」というものがある。

ここで、ふと思ったのは、例えば、選挙速報や内閣支持率などでの聞き取り調査の方法で、物凄く小さな人数のサンプルで、的確に全体を代表できることを思い出した。

ここからは、結構大勢の人が「馬鹿らしい」と一笑されるとは思うのだが、気になったら読んで欲しい。

例えば、東京23区内の感染者数の予測として、例えば、23区内居住の人を年齢や性別をランダムに抽出してそのすべての人に、健康であろうと既に感染していようと（感染者は検査を除外できる）、PCR検査を受けさせる、何人選べば有効性があるかは専門外だでわからないが、上記の内閣支持率が1000人内外で発表されたのを見れば、MAXで1000件程度であろう、そうすれば、例えば、1000人の対象者に対して、X％の感染者数となり、都内人口の×先ほどの比率=23区内の（比較的信頼できる）感染者数となろう。

この数字が示すものが大きければ、更に、対策を徹底化させる必要があるだろうし、そうでなければ、継続していけばよい。

とにかく、政治的なリップサービスではなく、事実を積み上げていく必要がありそうだ。