平畑クリニックが2024.2.25, X上で提示された、
COVID-19とワクチン後遺症の相違データを解析する。
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方針：相違を調べるのだから、何らかの距離的指標が必要である。

ここでは、それを逆数距離と言っている。距離といってもdimension、単位は無い。

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１．症状*の出現％から、covid/vaccineの逆数距離**を導入して調べる。
*{倦怠感,気分の落ち込み,思考力低下,頭痛,不眠,息苦しさ,
体の痛み,動悸,食欲不振,||,咳,発熱,脱毛,||,嗅覚障害,味覚障害}
||はスペーサーで、ここで相関係数的に部分群に分かれる所
**逆数距離＝100/出現%：＝無次元

結果：両後遺症の出現率の逆数距離図では、
両者の相関は指数関数、f(x)=0.252exp(1.256x)でR2=0.98で近似される。

平畑先生は、このように症状を抽出された、ということである。

抽出自体には妥当か否かは無く、そういうdataなのである。

スペーサI/IIの所で部分群に分離する。これは大事なこと。
ゆえに、何処までの症状を見るかにより「似ている/そうでない」の見解の違いが生じる。

２．スペーサIIの所、臭覚、味覚障害を除外した場合の逆数距離の近似
直線f(x)=1.61x-0.746, R2=0.90で近似できる。
ゆえに、12症状も直線近似できれば普通人は「似ている」と感じる。

では、その似ている感を近似関数の決定係数で示す。
COVID後遺症、f(x)=-34.7x+124, R2=0.90,
vaccine後遺症、f(x)=-47.7x+140, R2=0.97,
ここでxは逆数距離である。
これが、両者の類似性を示す定量的尺度である。R2値は～１でこの関数の信頼性はある。

両直線の傾きは違うので、両者は似ているが違うとも言える。

だが、その傾きの相違は遠い逆数距離の3症状から来ている。
そこで、スペーサIの所でもう一段、部分集合を取ったらどうなるのか？

３．スペーサIの内部では両者は項番２の場合よりも類似性が高い、
そこでは、両者の直接的相関が取れる。計算してみると、
直線 f(x)=0.993x+143, R2=0.86　で近似される。
傾きが0.993～1　ということは「ほとんど同じ」ということである。

この結論はR2値が0.86と高く、無視はできないだろう。

COVID-19/ワクチン後遺症の相違