無理無理日本のデータにあわせた単純なモデル計算を実行してみると次のようになった。全回復数累計（無症状感染からの回復を含む）は１万人当り６人強にしかならず，例の0.6%とはどうしても１桁違うのであった。なお，使用したパラメタは，$\alpha_1=5/0.8,\ \alpha_2=5/0.2,\ \beta=0.67,\ \gamma_1=15/0.94,\ \gamma_2=15/0.06,\ \lambda=63,\ \tau=14,\ \nu=0.001$である。$\nu$は想定値の0.01より１桁小さく取ってはじめてこの程度の一致をみているので，真の感染数や死亡数は現在報告された値より10倍程度までの範囲で変化することがありうるかもしれない。そのときには，0.6%が再現できるのことになるのだが・・・
図１ 日本の新規感染数累計（u6）と死亡数累計（u4）
図２ 日本の総回復数累計（u5）
図３ このモデルパラメタでの有効再生産数（$R_{\rm eff} = \beta(t) \alpha$）
このモデルの$\beta(t)$では，４月中旬に有効再生産数 $R_{\rm eff}$ が１を切るようなパラメタを選択したことになっている。なお，報告時点ベースの観測値を再現するようにモデルパラメタを設定しているので，実際には４月の初旬ということになるだろう。
WHOに報告されているデータを日本の人口で割って，１万人あたりの数に換算したものが上記グラフのサークルであり，下記の値を用いている。なお日時の原点は3/1としている。
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#japan-data(start=3/1)
xj=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,
14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,
28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,
42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,
56,57,58,59,60,61,62]
yj=[0.0190,0.0202,0.0213,0.0225,0.0252,0.0277,0.0324,
0.0361,0.0387,0.0408,0.0451,0.0492,0.0536,0.0568,
0.0619,0.0646,0.0658,0.0658,0.0693,0.0754,0.0790,
0.0830,0.0864,0.0895,0.0947,0.103,0.110,0.119,
0.134,0.148,0.155,0.173,0.189,0.208,0.232,
0.260,0.290,0.310,0.338,0.378,0.424,0.477,
0.536,0.576,0.607,0.643,0.681,0.728,0.777,
0.822,0.853,0.882,0.912,0.946,0.983,1.018,
1.046,1.062,1.078,1.099,1.118,1.133,1.154]
zj=[0.040,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,
0.048,0.056,0.071,0.095,0.119,0.151,0.167,
0.175,0.190,0.222,0.222,0.230,0.262,0.278,
0.286,0.325,0.333,0.341,0.357,0.365,0.389,
0.413,0.429,0.444,0.452,0.452,0.516,0.548,
0.556,0.579,0.635,0.643,0.675,0.698,0.746,
0.778,0.810,0.865,0.944,1.079,1.175,1.222,
1.278,1.357,1.476,2.198,2.278,2.516,2.651,
2.762,2.786,2.984,3.087,3.294,3.429,3.603]/100
plot(xj,yj,st=:scatter,label="Confirmed-japan")
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