Кстати, Техник, настоятельно советую Вам таки вспомнить матстатистику. Это позволит Вам видеть обман даже там, где Вы его и не подозреваете.
Пример.
Вот график смертности от COVID по данным оперативного штаба:
Глупый человек в него поверит.
Более адекватный скажет: ну, это данные оперативного штаба, они выявляют только определённый процент случаев, а для корректной интерпретации эти данные надо умножать на некоторый коэффициент. Но он ошибается.
Человек, знающий матстатистику, скажет, что нам цинично лгут, вводя ограничения на ассоцтиацию смерти с ковидным диагнозом. Доказать это элементарно: при заболеваемости под 20 000 в сутки и суточной смертности в 800 человек, распределение суточной смертности обязано быть пуассоновским. То есть, средняя смертность должна быть равной дисперсии. В реальности же, дисперсия у нас в 8 раз ниже, чего можно достигнуть только ограничениями на ассоциацию смерти с диагнозом. Для тех, кто понимает, о чём я говорю: реальное распределение неплохо описывается биномиальным распределением с p=0.85 и n=900.
Пример.
Вот график смертности от COVID по данным оперативного штаба:
Глупый человек в него поверит.
Более адекватный скажет: ну, это данные оперативного штаба, они выявляют только определённый процент случаев, а для корректной интерпретации эти данные надо умножать на некоторый коэффициент. Но он ошибается.
Человек, знающий матстатистику, скажет, что нам цинично лгут, вводя ограничения на ассоцтиацию смерти с ковидным диагнозом. Доказать это элементарно: при заболеваемости под 20 000 в сутки и суточной смертности в 800 человек, распределение суточной смертности обязано быть пуассоновским. То есть, средняя смертность должна быть равной дисперсии. В реальности же, дисперсия у нас в 8 раз ниже, чего можно достигнуть только ограничениями на ассоциацию смерти с диагнозом. Для тех, кто понимает, о чём я говорю: реальное распределение неплохо описывается биномиальным распределением с p=0.85 и n=900.
