COVID-19のオープンデータを用いた時系列解析による政策等の影響分析と教育化

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厚生労働省による COVID-19 のオープンデータを用いた時系列解析を実施することにより, PCR 陽性者数や感染死亡者数等に関する時系列データから, 如何にそれらの関連性や因果性があるかを時系列モデルを基に解析することが研究の概要である。令和4年度の研究計画としては、令和 2年１月から令和 4年 3月までのオープンデータに対して,1. PCR 陽性者数データのスクリーニング、2. ウイルスの変異傾向における時系列 (SARIMA) モデルの推定、3. PCR 陽性者数, 重症者数と感染死亡者数との VAR モデルにおける Granger 因果性の推定、を様々な解析期間（1 か月間, 2 か月間, 3 か月間など）において都道府県別及び全国集計から実験計画的な手法を用いて分析することを予定していた。都道府県別データでのスクリーニングを実行してみると、オープンデータの感染死亡者数において、茨城県・兵庫県・熊本県に不備や問題があることが判明した。令和2年5月9日から令和5年3月31日までの感染死亡者数のSARIMAモデルによる分析結果としては、SARIMA(2,2,3)x(1,0,1)[7] モデルが多く選ばれ、2階差分がどの都道府県でも推定された。令和2年1月6日から令和5年3月31日までのPCR陽性者数のSARIMAモデルによる分析結果は、ほぼどの都道府県も同じような結果となり、SARIMA(2,0,3)x(1,1,1)[7] モデルが多数であった。VARモデルにおけるPCR陽性者数と感染死亡者数における Granger 因果性における分散分解では、1次差分を行い VAR(15) モデルを推定し、感染死亡者数に対するPCR陽性者数の90日後の影響割合が20%であった。