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1 | Calculate the Probability that 1 Person (or more) is Infected in Group of Size n | |||||||||||||||||||||||||||
2 | Created by: | Dr. Jeff Gilchrist | ||||||||||||||||||||||||||
3 | Last updated: | January 3, 2022 | ||||||||||||||||||||||||||
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5 | For more details on these calculations please see: | https://www.facebook.com/jeff.gilchrist.ca/posts/10157316541495766 | ||||||||||||||||||||||||||
6 | For an index of my COVID-19 related articles see: | https://www.facebook.com/jeff.gilchrist.ca/posts/10156941150785766 | ||||||||||||||||||||||||||
7 | Read this article for the background on the math: | https://blogs.scientificamerican.com/observations/online-covid-19-dashboard-calculates-how-risky-reopenings-and-gatherings-can-be/ | ||||||||||||||||||||||||||
8 | Inspired by Ryan Imgrund's probabilty reports: | https://twitter.com/imgrund | ||||||||||||||||||||||||||
9 | For more daily COVID-19 related statistics and graphs: | http://gilchrist.ca/jeff/COVID-19/ | http://gilchrist.ca/jeff/COVID-19/vaccine.html | http://gilchrist.ca/jeff/COVID-19/Ottawa.html | ||||||||||||||||||||||||
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11 | Formula: | Where p is the per-person probability of being infected, and n is the size of the group | ||||||||||||||||||||||||||
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13 | Ottawa, ON, Canada | |||||||||||||||||||||||||||
14 | # Active COVID-19 Cases (Ottawa): | 8952 | Get latest from: | https://www.ottawapublichealth.ca/en/reports-research-and-statistics/daily-covid19-dashboard.aspx | ||||||||||||||||||||||||
15 | Population (Ottawa): | 1006210 | See: | https://ottawa.ca/en/city-hall/get-know-your-city/statistics-and-economic-profile/statistics/current-population-and-household-estimates | ||||||||||||||||||||||||
16 | Population (Ontario): | 14745040 | Q2 2020 See: | https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=1710000901 | ||||||||||||||||||||||||
17 | Seroprevalence (Ontario): | 1.2% | October 31, 2020 data: | https://www.publichealthontario.ca/en/data-and-analysis/infectious-disease/covid-19-data-surveillance/covid-19-serosurveillance | ||||||||||||||||||||||||
18 | Ottawa Cases on October 31, 2020: | 7000 | See: | https://open.ottawa.ca/datasets/covid-19-cases-and-deaths-in-ottawa | ||||||||||||||||||||||||
19 | Ontario Cases on October 31, 2020: | 75730 | See: | https://data.ontario.ca/dataset/status-of-covid-19-cases-in-ontario | ||||||||||||||||||||||||
20 | Seroprevalence Factor (Ontario): | 2.33646480919 | ||||||||||||||||||||||||||
21 | Per-person probability (p): | 0.00889675118 | Lower Bound: only known active cases from positive tests, best case scenario, doesn't account for those infected who never got tested | |||||||||||||||||||||||||
22 | Seroprevalence (Ontario factor) per-person prob. (p): | 0.02078694604 | Seroprevalence (Ontario factor): active cases + factor for 1.2% prevalence of COVID-19 in Ontario via antibody blood tests, best estimate for real # of infections in a city | |||||||||||||||||||||||||
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24 | Group Size (n) | Lower Bound (Active Cases) | Active + Seroprevalence (1.2%) | |||||||||||||||||||||||||
25 | 10 | 8.5% | 18.9% | |||||||||||||||||||||||||
26 | 15 | 12.5% | 27.0% | |||||||||||||||||||||||||
27 | 25 | 20.0% | 40.9% | |||||||||||||||||||||||||
28 | 50 | 36.0% | 65.0% | |||||||||||||||||||||||||
29 | 100 | 59.1% | 87.8% | |||||||||||||||||||||||||
30 | 250 | 89.3% | 99.5% | |||||||||||||||||||||||||
31 | 500 | 98.9% | 100.0% | |||||||||||||||||||||||||
32 | 1000 | 100.0% | 100.0% | |||||||||||||||||||||||||
33 | 2000 | 100.0% | 100.0% | |||||||||||||||||||||||||
34 | 5000 | 100.0% | 100.0% | |||||||||||||||||||||||||
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36 | Note: Feel free to make a copy of this spreadsheet and change the # active cases, population, seroprevalence, and group sizes for your area and calculate what you are interested in knowing. | |||||||||||||||||||||||||||
37 | You can do this by selecting "File -> Make a copy" within Google Sheets which will let you edit the values. | |||||||||||||||||||||||||||
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