| 研究課題/領域番号 |
22K11946
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
濱田 悦生 大阪工業大学, 情報科学部, 教授 (20273617)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | COVID-19 / SARIMAモデル / VARモデル / Granger因果性 / オープンデータ / 時系列解析 / 影響分析 / 教育化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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概要となる。具体的には以下の3点となる。
（1） 緊急事態宣言の有無による影響分析やウイルスの変異による影響分析を, 統計的因果推論的観点から実施、（2） PCR 陽性者を COVID-19 感染者と扱った妥当性を全国集計と都道府県別に検証、（3） 分析結果を元に, 典型的なデータの期間を実験計画的手法によって効率的に選定し, 教育材料として一般化
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| 研究実績の概要 |
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５年度の研究計画としては、令和２年１月から令和５年３月までのオープンデータの分析結果を踏まえた１年目の到達点を基に、１．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、２．緊急事態宣言時のダミー変数として追加したモデルの推定、３．政府の対応政策（蔓延防止対策など）を都道府県別に検証、を様々な解析期間に対して、実験計画的な手法を用いて効率的に分析することを予定していた。
今年度の研究成果として特筆すべき結果を以下に列挙する：
（１）都道府県別における感染死亡者数のデータ分析において、ワクチン接種回数との VAR モデルによる分散分解の結果、Granger 因果性が一番強く示唆されたのが大阪府であり、強く示唆されたのが、京都府、兵庫県、奈良県であった。その次に示唆されたのが、栃木県、千葉県、神奈川県、愛知県、福岡県であった。東京都はほとんど示唆されなかったのは意外であった。
（２）特に緊急事態宣言をダミー変数としてPCR陽性者数との関連性に関する分析の結果、緊急事態宣言がPCR陽性者数に対してほとんど何も影響を与えていなかった結果まで得ることが出来た。推定されたVARモデルによる予測値を求めた結果、実測値との最小自乗誤差は通常のダミー変数による重回帰モデルによる最小自乗誤差よりもはるかに小さい結果を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和５年度で計画していた予定に対して、ほぼ計画通りに実行することが出来た。特に緊急事態宣言に関する分析の結果、緊急事態宣言がPCR陽性者数に対して何も影響を与えていなかった結果まで得ることが出来た。
以上の結果から、進捗状況としては概ね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和６年度に予定されていた研究結果のまとめとその報告などを行うとともに、令和５年度で一部明らかになったワクチン接種回数と感染死亡者数とのGranger因果性に関する分析も実施する予定である。またこれらの分析を教育教材として学生でも扱えるようにセットアップする予定である。
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