2020年初頭以降、日々のニュースにはほぼ必ず新型コロナウイルスに関する統計数値が登場する。とくに大きく報道されるのが新規陽性者数。これは、人々の外出予定や投資家のポートフォリオ選択、企業の経営戦略、政府の感染症対策や経済政策などに大きな影響を及ぼしている。
これまでのところ、日本の陽性者数は米国をはじめとする諸外国と比べて少ない。だが、それはなぜなのか。将来の新規陽性者数はどの程度の精度で予測可能なのか。これらの疑問に答えるべく、疫学、薬学、社会ネットワーク理論、計量経済学など、多様な分野で盛んに研究が行われている。本稿では、筆者が専門とする時系列分析の観点から、日米の新型コロナウイルス新規陽性者数の統計的特性を説明したい。
時系列分析の基本は、関心のある変数(新規陽性者数もこれに当たる)の過去および現在の観測値から何らかの傾向を見いだし、それに基づいて将来の値を予測することである。では、新規陽性者数にはどのような傾向があるだろうか。理論的・経験的に予想される時系列的特性の1つとして、「感染加速局面と感染減速局面における非対称性」が挙げられる。
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