日本におけるCOVID-19の感染状況を、政府・自治体が発表する感染確認者数などのデータにもとづいて分析し、プロットするプログラム群。 現在は、変異株に関する分析ツールのみ公開している。
東京都（および一部大阪府）における変異株の割合を、自治体公表のゲノム解析データ *1 *2 から分析し予測する。
言語は Julia を用いており、処理は以下のような複数のファイルと module に分割されている。 なお CSV ファイルはサンプルであり、Github 上での更新の予定はない。
変異ゲノム検査の結果をもとに手動で作成した CSV を読み込み、割合やオッズといった統計量を算出して DataFrame とする。 2変異株の比の対数（ロジット）が時間に関する 1 次関数となるというロジット・モデルを元に、ロジスティック回帰手法によってパラメーター空間を探索して最尤値のパラメーターを求める。 探索は Julia の GLM（一般化線形モデル）、R 言語の GLM、および Julia で組んだニュートン＝ラフソン法の3種で行う（これらは理論的にはすべて同じものを求めるが、結果の妥当性を相互に検証するために多重に計算している）。 データが時系列の一定区間ごとのビンの形で集計されているため、時間に関して補正をかけ、繰り返しパラメーター探索を行う。 この点を含むコードに含まれる数学的関係の導出に関しては別ファイルを参照*3。 プログラムの実行のためには、module 内のメイン関数を地域を表すシンボル引数をつけて実行する (Variants.main(:tokyo))。
上プログラムで作成されたデータに基づき、基準株に対する他の株のロジットの回帰直線プロットを作成する。
上プログラムで求めた回帰パラメータをもとに、変異株の感染力の差からこれまでと今後の対数増加率を求め、実際の値と比較するプロットを作成する。 感染確認者数から対数増加率を求めた別 CSV データが必要（生成プログラムは現在未公開）。 また、各株の存在比の予測プロットを作成する。
*1 【令和5年度】東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議・分析資料; 【令和4年度】東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議・分析資料 （東京都防災ホームページ）
*2 新型コロナウイルス感染症患者の発生状況について; （過去分） (大阪府)