[機械学習]-東京で発生している感染症の関係を解析する　その2

東京で発生している、ここ１０年で１００人以上陽性になった（患者数）感染症の相関を解析しました。その結果、基本的には感染症は個別に感染していますが、明らかに、1.新型コロナと相関している感染症　２．新型コロナと逆相関（対策が緩むと発生）する感染症があることが分かりました。

そして、新型コロナと相関している感染症は、梅毒です。

レポート内容

解析データの入手先

今回の課題は、

【課題1】 新型コロナと相関（新型コロナと同様に拡大）する感染症
＝梅毒(Syphilis) について解析する、です。

(1)はじめに

機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。

の下図のとおり、機械学習の分、解析です。

詳細は上記内容も読んでください。あくまでも独自に解析した内容です。

(2)新型コロナと相関する感染症について

課題：１００人以上陽性になった（患者数）感染症には相関があるのか？

各感染症で相関を取得して、解決すればいい。

取得した感染症一覧

解法①：相関行列取得。

相関行列を再度掲載。

ここの数字がより、1.00 に近いもの＝　明るいセル　が対象になります。

解法②：相関行列の関係は？

相関の関係性を、具体的に把握します。
COVID-19(新型コロナ)と相関がある梅毒(Syphilis)は、直下にあります。

基本的には、各感染症は別々（＝暗い色）に感染を行っています。

具体的には、直接線で結ばれている＝相関がある　感染症は以下の通り
１．新型コロナと相関がある=梅毒(Syphilis)

２．新型コロナと逆相関がある（風しん、A群溶血性レンサ球菌咽頭炎、百日咳）

今回の解析対象は、梅毒(Syphilis)です。

梅毒単体については、下記で詳しく解析済です。

なので、新型コロナと梅毒の相関は、以下の通りです。
a. 新型コロナと梅毒の相関

新型コロナ陽性者を毎日取得していた期間(=2023/04/30 )までの相関です。

新型コロナ陽性者を週単位で取得していた期間(=2023/11/20 まで)を含めた相関です。

まったく変動がないこと（＝手計算で再度確認）がわかります。

b.梅毒なのですべて検査に言っているわけではなく、全体分布を想定する必要があります。

要するに、梅毒と新型コロナ　と明確に関係があり、極めて高い相関関係がある、ことを明確に定義しています。

追記：

機械学習と数理最適化について

機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ している理由

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