（前略）最も重要なことは、国民の皆さんの行動を変えることだ。専門家の試算では、私たち全員が努力を重ね、人と人との接触機会を最低７割、極力８割削減することができれば、２週間後には感染者の増加をピークアウトさせ、減少に転じさせることができる。効果を見極める期間も含め、大型連休が終わる来月６日までの１か月間に限定して、国民の皆さんには７割から８割の削減を目指し、外出自粛をお願いする。（後略）

（NHK NEWS WEB, 2020.4.7）

これは〈前提→仮説→予見〉とすすむ論理であり、演繹法です。

（読売新聞オンライン, 2020.4.6）

しかし数値をみているだけだと一般的傾向や規則性がわかりにくいため、グラフをつくります。数値をグラフにすることは統計の基本であり、データをグラフにすることで情報の意味がわかりやすくなります。たとえばつぎようようにしめされます。

（NHK NEWS WEB, 2020.4.7）

（日本経済新聞社, 2020.4.4）

（毎日新聞, 2020.4.5）

このようなグラフをみると、先月下旬から、感染確認者数が急にふえていることがわかります。しかも東京都の例をみると、感染経路不明者の割合がしだいにおおきくなってきていることがわかります。感染経路不明者がふえているということは、感染しているけれどもかなり軽症の人々があちこちに普通に存在するようになってきているということであり、その人達が、しらずしらずのうちに感染をひろげており、今後、ますます感染がひろがるだろうということになります。

日本政府の専門家会議の委員で北海道大学の西浦博教授は、現状のままでは（現在の一般的傾向がつづけば）、「１日あたり数千人の感染者がでる」と試算しました。しかし「人と人との接触を８割程度へらすことができれば、10日〜2週間後には、１日数千人をピークに減少させることができる」、「２割減程度では、流行を数日おくらせることはできても爆発的な患者増はおさえられない」と予測しました（下図）。

（日本経済新聞社, 2020.4.3）

こうして本日の、「人と人との接触機会を最低７割、極力８割削減することができれば、２週間後には感染者の増加をピークアウトさせ、減少に転じさせることができる」という首相の発言となりました。

あとは今後、７〜８割の削減が実際にできるかどうか、２週間後にはピークアウトできるかどうかをみることになります。

ここでつかわれた論理（方法）は、「かなり軽症の人が感染を広げているのではないだろうか」という仮説にもとづいて、データ（事実を記述したもの）を集積し、グラフをつくって一般的傾向や規則性をあきらかにしたものです。

• 仮説：かなり軽症の人が感染を広げているのではないだろうか。
• データ（事実）：感染者数、感染経路不明者数など。
• 一般的傾向：感染者数の増加傾向、グラフからよみとれる変動、規則性など。

このような〈仮説→データ（事実）→一般〉とすすむ論理は帰納法といいます。統計は帰納法の典型です。帰納法で「一般」があきらかになればあらたな予測（あらたな演繹）もできます。

なお仮説を、数式あるいは図式であらわしたものをモデルといい、とくに、数式であらわされた仮説は「数理モデル」ということがあります。

以上みてきた、仮説法・演繹法・帰納法をモデル化すると図１のようになります。帰納法における「一般」は、あらたな仮説をたてるための「前提」としてつかえるので、ここでは「前提」と記しておきます。