あきる野 市 コロナ 感染 者 数。 新型コロナウイルス 東京都 市区町村別 感染者数 分析

今日の感染者数は?東京都の新型コロナウィルス発生者数|ぐぐみた

あきる野 市 コロナ 感染 者 数

東京都が都内の自治体別の新型コロナウイルス感染者数を公表しました。 ようやく、です。 個人個人の判断と行動に将来がかかる中、情報の非対称性は可能な限りなくすべきだと思います。 情報の非対称性による弊害 感染源を示すものではないにしても、なんとなくでもどんな状況にあるかが伺えるだけでも随分と違わないでしょうか。 実際に私の周りには、目に見えないウイルスに怯えている人、根拠なく安心しきっている人もいて、人によって認識に大きな違いがあります。 中には「インフルエンザと同じなんだから1回かかればいいんだろ」という人もいます。 これはウイルスについての情報の非対称性の現れです。 私はこれはウイルスとの戦いにおいて非常にまずい状態だと思っています。 ホラーやサスペンス映画・ドラマでも観たことがあるでしょう。 未知の生物がやってきたが、「大丈夫、大丈夫、大したことない」と言いながらフラフラ街を歩く人、ひどく怯えて身動きできなくなる人、果敢に敵をやっつけるために考えあぐねる人。 スクリーンを通して観ている私たちは「危ない!」とか「ほら今いけ!」など思うものです。 命を落とす方が出ている中、大変不謹慎な例えと思われる方も多くいらっしゃるかもしれませんが、私たちは今、そういったホラーの中にいます。 次の瞬間、私だけでなく家族、友人、知人、会社の仲間が大きな危険に襲われるかもしれないのです。 スクリーンを通して観ることができれば、より的確な判断ができます。 スクリーンを通して観るとは、できるだけ多くの情報を得て考えるということです。 情報共有の必要性 相手は司令塔がいるわけではなく、個々に増殖しようとしているのです。 それに相対する私たちは、個々に十分な情報を持ち、判断、決断、実行しなければ対等に戦うことができません。 司令塔の指示をいちいち待ってはいられないのです。 未知のウイルスに対抗するには全員参加、1人1人が自分事として捉え、その場その場での判断、決断、行動が求められます。 点々と勃発するかのようなウイルスの攻撃に対し、政府や都道府県のみが情報を収集・分析し指示を出すような集中管理型では対策が追い付きません。 変わり続ける事態を認識、分析、対策の検討、指示をしている間に次の事態が起こってしまいます。 結果的にごく一部の出来事で判断しているに過ぎず、当たれば大きな効果が期待できますが、外せば反対に大きな損失を出しかねません。 東京都から発表される感染者数については、東京都内で検査を行ったものであり、他の道府県で検査が行われた都民については、含まれておりません。 従いまして、都が発表する「区市町村別患者数(都内発生分)」で示される「八王子=4」が、必ずしも八王子市民の患者総数ではありません。 なお、八王子市在住者が他道府県で検査対象となり、陽性が確認された場合であっても、当該患者が当該地で入院し、行動歴等から八王子市内での疫学調査の必要性がないと判断された場合、八王子市保健所には報告されないこともあり得ます。 八王子市 ホームページ( ) 東京都が公表した情報を グラフにすると世田谷区、港区、杉並区、品川区、新宿区、目黒区と人が集まるような区部が多いことが分かります。 一方、市部は区部に比較して少ないこともわかります。 しかし、人口が違うのですから当然かもしれません。 人口をデータに取り入れて分析してみます。 人口100万人あたりの感染者数をグラフにしてみると、ダントツ1位だった世田谷区が後退し、港区が1位に、中央区が2位になります。 そして、感染者数のグラフでは目立たなかった羽村市が上位に入ってきました。 区部に比べて人口が少ないのはわかりますが「それだけではない」と思いました。 もし家の中に感染者がいたら、他の家族も罹患してしまう 1世帯あたりの人数のグラフと重ね合わせてみます。 思った通りの結果です。 羽村市は1世帯当たりの人数が多いです。 西東京市、三鷹市も同様です。 言うまでもありませんが、家族や友人と一緒に暮らしている人は一層注意しなければなりません。 1人が感染したら家族全員が感染したも同然です。 もう1つ特筆すべきが、区部である板橋区、荒川区、北区、江戸川区、足立区、葛飾区の感染者数が少ないことです。 比較的コロナ対策が施されている地域と言えます。 さらに年代別、性別に分析するとまた別の事実が浮かび上がるでしょう。 感染者ゼロの自治体 グラフにない自治体は感染者ゼロですからもっとも徹底されているといえます。

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東京都区市町村別新型コロナ感染者数ランキング

あきる野 市 コロナ 感染 者 数

東京都が都内の自治体別の新型コロナウイルス感染者数を公表しました。 ようやく、です。 個人個人の判断と行動に将来がかかる中、情報の非対称性は可能な限りなくすべきだと思います。 情報の非対称性による弊害 感染源を示すものではないにしても、なんとなくでもどんな状況にあるかが伺えるだけでも随分と違わないでしょうか。 実際に私の周りには、目に見えないウイルスに怯えている人、根拠なく安心しきっている人もいて、人によって認識に大きな違いがあります。 中には「インフルエンザと同じなんだから1回かかればいいんだろ」という人もいます。 これはウイルスについての情報の非対称性の現れです。 私はこれはウイルスとの戦いにおいて非常にまずい状態だと思っています。 ホラーやサスペンス映画・ドラマでも観たことがあるでしょう。 未知の生物がやってきたが、「大丈夫、大丈夫、大したことない」と言いながらフラフラ街を歩く人、ひどく怯えて身動きできなくなる人、果敢に敵をやっつけるために考えあぐねる人。 スクリーンを通して観ている私たちは「危ない!」とか「ほら今いけ!」など思うものです。 命を落とす方が出ている中、大変不謹慎な例えと思われる方も多くいらっしゃるかもしれませんが、私たちは今、そういったホラーの中にいます。 次の瞬間、私だけでなく家族、友人、知人、会社の仲間が大きな危険に襲われるかもしれないのです。 スクリーンを通して観ることができれば、より的確な判断ができます。 スクリーンを通して観るとは、できるだけ多くの情報を得て考えるということです。 情報共有の必要性 相手は司令塔がいるわけではなく、個々に増殖しようとしているのです。 それに相対する私たちは、個々に十分な情報を持ち、判断、決断、実行しなければ対等に戦うことができません。 司令塔の指示をいちいち待ってはいられないのです。 未知のウイルスに対抗するには全員参加、1人1人が自分事として捉え、その場その場での判断、決断、行動が求められます。 点々と勃発するかのようなウイルスの攻撃に対し、政府や都道府県のみが情報を収集・分析し指示を出すような集中管理型では対策が追い付きません。 変わり続ける事態を認識、分析、対策の検討、指示をしている間に次の事態が起こってしまいます。 結果的にごく一部の出来事で判断しているに過ぎず、当たれば大きな効果が期待できますが、外せば反対に大きな損失を出しかねません。 東京都から発表される感染者数については、東京都内で検査を行ったものであり、他の道府県で検査が行われた都民については、含まれておりません。 従いまして、都が発表する「区市町村別患者数(都内発生分)」で示される「八王子=4」が、必ずしも八王子市民の患者総数ではありません。 なお、八王子市在住者が他道府県で検査対象となり、陽性が確認された場合であっても、当該患者が当該地で入院し、行動歴等から八王子市内での疫学調査の必要性がないと判断された場合、八王子市保健所には報告されないこともあり得ます。 八王子市 ホームページ( ) 東京都が公表した情報を グラフにすると世田谷区、港区、杉並区、品川区、新宿区、目黒区と人が集まるような区部が多いことが分かります。 一方、市部は区部に比較して少ないこともわかります。 しかし、人口が違うのですから当然かもしれません。 人口をデータに取り入れて分析してみます。 人口100万人あたりの感染者数をグラフにしてみると、ダントツ1位だった世田谷区が後退し、港区が1位に、中央区が2位になります。 そして、感染者数のグラフでは目立たなかった羽村市が上位に入ってきました。 区部に比べて人口が少ないのはわかりますが「それだけではない」と思いました。 もし家の中に感染者がいたら、他の家族も罹患してしまう 1世帯あたりの人数のグラフと重ね合わせてみます。 思った通りの結果です。 羽村市は1世帯当たりの人数が多いです。 西東京市、三鷹市も同様です。 言うまでもありませんが、家族や友人と一緒に暮らしている人は一層注意しなければなりません。 1人が感染したら家族全員が感染したも同然です。 もう1つ特筆すべきが、区部である板橋区、荒川区、北区、江戸川区、足立区、葛飾区の感染者数が少ないことです。 比較的コロナ対策が施されている地域と言えます。 さらに年代別、性別に分析するとまた別の事実が浮かび上がるでしょう。 感染者ゼロの自治体 グラフにない自治体は感染者ゼロですからもっとも徹底されているといえます。

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あきる野 市 コロナ 感染 者 数

45 2 349,1 180 5. 16 3 5,148 81 3. 44 4 168,553 51 3. 03 5 287,741 76 2. 64 6 4,1 4 2. 52 7 939,669 4 2. 49 8 9,463 49 2. 34 9 300,613 62 6 342, 70 4 585,632 7 1. 83 66,080 1. 82 13 270, 35 1. 30 14 6,043 26 1. 15 519,652 56 1. 08 16 454, 46 1. 01 739,548 71 0. 96 18 742,840 67 0. 90 19 583,467 50 0. 354,1 30 0. 85 21 683, 50 0. 73 22 695,1 47 0. 68 ,826 13 0. 59 数 一万人当たり数 1 54,537 5 0. 2 83,804 7 0. 84 3 75,136 6 0. 80 4 1,402 14 0. 73 5 91,790 6 0. 65 6 5, 8 0. 64 7 190,018 0. 63 8 6,2 13 0. 63 9 9,754 15 0. 63 6,361 7 0. 60 263,169 15 0. 57 433,882 0. 55 13 147,589 8 0. 54 14 148,439 8 0. 54 15 84,0 4 0. 47 16 180,650 8 0. 44 75,9 3 0. 40 18 576,383 0. 35 19 196,430 6 0. 2,4 3 0. 27 21 150,289 4 0. 27 22 8,058 3 0. 133,303 2 0. 15 71,542 1 0. 14 25 80,0 1 0. 26 57,285 0 0.

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