- Liittynyt
- 22.10.2016
- Viestejä
- 7 583
Tein pienen vertailun viiden eniten tarttuneen / nopeimmin tartunnoiltaan kasvavan Kiinan Provinssin päivittäisten uusien tartuntojen muutoksesta peräkkäisien päivien erotuksena. Eli vertaillaan kuinka monta uutta tartuntaa tuli eiliseen verrattuna.
Yllä olevasta näkyy, että vielä vanhoilla NHC:n kolmansilla tartuntaluokittelusäännöksillä, jotka tulivat voimaan 29.1. kasvu oli aika tasaista päivästä toiseen, kunnes 7.2. tulivat voimaan uudet säännökset, jotka paikallisviranomaisten mukaan otettiin käyttöön 8.2. lukuihin. 8.2. erotus 7.2. on jo selkeää laskua ja trendi muuttuu nopeasti alaspäin kaikkien muiden paitsi Hubein osalta.
Lisäksi 6.2. päivän datassa on tässä aikasarjassa vertailuvirhe, koska 6.2. ei ole käytettävissä päivän lopun dataa (Johns Hopkins -aikasarja), vaan kyseisen päivän puolivälin data, eli eroa edellisen päivän (5.2.) tartuntoihin ei ole juuri nimeksikään.
Sama outous näkyy 10.2. päivän tartuntatilastoissa, jotka ovat kyllä illalta (19:30), joskaan eivät vertailukelpoisesti yöltä (21-23) kuin aikaisempina päivinä.
Tämä siis jälleen kerran alleviivaa sitä, että vertailu on vaikeaa, datasarjoissakin on epätäydellisyyksiä ja nämä muutokset ovat niin nopeita/isoja, että itselle on mahdotonta todeta varmasti sanoa, että ne johtuvat joko karanteenitoimien vaikutuksista (tartunnat oikeasti vähenevät) TAI/MYÖS tartuntaluokittelutavan muutoksista (tartunnat eivät ole vähentyneet, ne ovat vain luokiteltu eri luokkaan, eivätkä näy tässä aikasarjassa).
Eli kuten joku totesi: näiden virallisten lukujen vertailu on lähes hyödytöntä, ja alan olla kohta melkein samaa mieltä. Oma tilastollinen päättely ei riitä analysoimaan ja erittelemään aikasarjasta luonnollisen kohinan, epidemian todellisen taittumisen ja aikasarjamanipulaation mahdollisia osuuksia.
Lähde tässä oli siis Johns Hopkins aikasarjat, joka on siirtynyt uuteen GitHub-osoitteeseen aikaisemmasta Google Docs -sivustosta:
Lähde: CSSEGISandData/2019-nCoV
Nyt tarvittaisiin aikasarjojen tilastolliseen poikkeavuustunnistamiseen erikoistunutta tekijää, löytyykö lukijoista? Aikasarjahan on vielä kovin lyhyt, mutta ehkä siitä jotain saisi irti.
Jos testausnopeus on rajoittava tekijä, niin eihän noista, ainakaan Hubein osalta, silloin pysty sanomaan mitenkään mitään, ennenkuin tilanne tasaantuu ja sairastuneita tulee vähemmän mitä ehditään testaamaan + saadaan purettua se testausta odottava jono, joka voi olla useita päiviä. Nyt voidaan vain sanoa, että ainakaan tilanne ei ole ohi. Mihin suuntaan se menee on sitten ihan uskon asia mihin voi sitten hakea vahvistusta seuraamalla ulos vuotavaa muuta tietoa.
Pitäisi oikeasti saada arvioita "epäilyistä sairastapauksista" eikä vahvistetuista sairastapauksista ja mahdollisesti poistaa noista epäilyistä keskimääräinen normaali sairastavuus.