抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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COVID-19発生は,2つの最も頻繁に報告された統計が生まれるケースとケース死亡数であるように見える。イタリアに集中して,最も硬いヒット国の1つに,これらの2つの価値が,ウイルス伝播の動力学を反映するために,どのように与えられるかを調査した。特に,確認された事例数を考慮するだけでは,非常に誤解を招くことを見出した。毎日の試験の数は成長し,一方,全試験に対する確認された症例の日画分は変化点を有した。(領域に依存する)は,一般に強い変動(領域に依存して)15~22日3月で増加し,その後直線的に減少する。日常実行試験の増加傾向と組み合わせて,生の確認された事例数は状況の代表ではなく,サンプリング努力と混乱した。これは,正の試験のlogged画分を,また,logged grain counted countsの比較に対して,時間的に回帰する時に観察する。したがって,このウイルス動力学に対するモデルパラメータの較正は,確認された症例数(試験数による再スケーリングなし)のみに基づいて行うべきではなく,試験努力によってゆがめられない変数として,死亡および入院数も考慮している。さらに,国家レベルに関する報告統計は,地域レベルで起こっている病気の力学についてはあまり知られていない。これらの所見は,ISTATが放出する2020年4月15日までの全死亡数の公式データと,症例数に対する2020年5月10日までに基づく。本研究では,モデルには適合しないが,このタスクがすべて可能であるかどうかをむしろ調べた。本研究はまた,R統計環境に対するパッケージの形で異なる源から来る公式統計を収集し,調和する新しいツールについて知り,COVID-19データHubを提示した。【JST・京大機械翻訳】
