東京都の公開データを用いて、3月15日から昨日（8月22日）までの新規感染者確認数とその7日間移動曲線（後方）をプロットしておいた。
この図をみるかぎり、８月上旬あたりで新規感染者数がピークアウトしているように見える。
公表される新規感染者数が（PCR)検査の増減で変化することは容易に想像できるが、上掲した図を見る限り新規感染者数はピークアウトしているようだ。
第一波の感染者数の増減と比較してみると、今後、多少の増加は現れるだろうが、傾向としては、このまま感染者数は減少してゆくものと考えてもよさそうだ。
ただ、海外から我が国への入国者が増えると、再び、新規感染者数の増加がないとは言えないように思う。
日経（6/17付朝刊）に「東京の抗体保有0.1% 欧米より低く 第2波へ警戒」という記事がでていた。
この記事のリード文は以下：
厚生労働省による新型コロナウイルスの初の大規模な抗体検査の結果が16日、公表された。過去に感染したことを示す抗体保有率は東京0.1%、大阪0.17%、宮城0.03%で、欧米の報告より低い。多くの人が免疫を獲得し感染が終息に向かう「集団免疫」まで時間がかかると見込まれ、感染が再び広がる「第2波」への警戒が必要だ。
同記事によると、大規模流行が起きている米ニューヨーク市の抗体保有率は19.9%だという。東京のそれは0.1%と比較にならないくらい低い。
この結果をどのように評価すればいいのか？ (続きを読む)
昨日（６月5日）までの東京都の公開データから新規感染者数の日変化と７日移動平均を上掲した。
上掲図では、3月1日から昨日までの日変化をプロットしている。図の作成は、東京都の公開データ(CSVデータ）からPythonを用いて作成している。Pythonスクリプトのソースを以下に添付している。
なお、図上部に、累積感染者数（Cumulative Number of Infected)として 5,3472人としているが、これは1月24日以降の累積。
Python Script source:
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import datetime df = pd.read_csv('https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv') tokyo_df = df[['公表_年月日', '患者_年代', '患者_性別','退院済フラグ']] tokyo_df.columns = ['date', 'age', 'sex','recv'] tokyo_df_count = tokyo_df['date'].value_counts().sort_index(ascending=True) df_t = pd.DataFrame(tokyo_df_count) df_t.columns = ['infected'] dates = pd.date_range('20200124', 'today', freq='D') df = pd.DataFrame(pd.Series(range(len(dates)), index=dates)) df.columns = ['infected'] for dates in df.index: str_date = dates.strftime("%Y-%m-%d") try: df.infected[str_date] = df_t.infected[str_date] except: df.infected[str_date] = 0 #str_date='2020-05-28' #df.infected[str_date] = 15 list_infected = df.infected.to_list() date_index = [df.index[0].strftime('%Y-%m-%d')] for i in range(1, len(list_infected)): date_index.append(df.index[i].strftime('%Y-%m-%d')) x = pd.date_range(date_index[0], periods=len(date_index),freq='d') y = np.array(list_infected) y_cum = np.cumsum(y) print('Cumulative Number of Infected= ' + str(y_cum[len(y_cum)-1])) start_date = '2020-03-01' i_start = df.index.get_loc(start_date) num = 7 b = np.ones(num)/num y2 = np.convolve(y, b, mode='same') fig = plt.figure(figsize=(10,10)) x_d = x[i_start:] y_o = y[i_start:] y2_o= y2[i_start:] ax = fig.add_subplot(2,1,1) #ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.bar(x_d, y_o,label='raw data') #ax.bar(x, y_cum,label='raw data') ax.legend() ax.grid() ax = fig.add_subplot(2,1,2) #ax = fig.add_axes([0,0,1,1]) ax.bar(x_d, y2_o, label='convolved') ax.legend() ax.grid() plt.ylim(0, 205) plt.show()
日経電子版（5・2422:00 5/25 2:55更新）の「コロナ感染死、把握遅れも 「超過死亡」200人以上か -東京23区2～3月 必要な統計公表遅く、対策左右も」とタイトルされた記事、国立感染研の公表データについて更新されたものでなく速報値を使っている。 5月24日改訂版のデータの超過死亡は、ほぼ閾値上にある。インフル流行と同様なものと考えてもよさそう。日経の勇み足かな（？）
(続きを読む)
５月８日に申請手続きをした特別定額給付金が銀行口座に振り込まれた。
申請から10日間（休日を除くと1週間）で振込みが行われたことになる。確定申告の還付金振込みは大体10日間程度で行われるから、ほぼ同じ。今回の申請から振込みまでの期間、お役所としては、最速だったのではと想像する。
年金生活者の私にとっては、貴重で有難い「臨時収入」だ。
先送りにしていたＰＣサーバのリニューアルに使わせていただくことにする。
新型コロナに負けないで頑張ろう
