確認人數和測試人數成正比說明實際感染人數遠遠高於"確認人數". 你看不懂數據,不聰明,做模型是笑話.LOL

 

如實測數據感染人數和測試人數顯示是完美線性關係， 假設如果病毒傳染情況在某個特定階段，在某天， 如果測量1000人 確認人數就會比隻測量500人時確認人數多很多。也就是說在感染情況一樣的情況下，隻是由於測了更多的人,確認感染人數大增了，難道疫情更嚴重了嗎？

簡單地說，如果實測數據顯示確認人數和測量多少人是線性關係，而測量多少人又是人為決定的，那麽確認感染人數就可以被人為因素左右。 你本來要看疫情拐點，但是拐點顯然不可能和測了多少人有關， 但是你用可以被人為因素(測了多少人)幾乎100%左右的感染確認人數來分析並不會被人為因素(測了多少人)左右的疫情拐點， 你用可以被人為因素100%左右的數據來決定不該被人為因素改變的疫情情況，統計模型不是笑話嗎？搞數據分析連小學生的邏輯水平都沒達到啊

其實確認感染數和測試人數成線性關係告訴了我們實際感染人數遠遠超過了每天的確認人數。所謂的確認感染人數根本就不能反映真正的實際感染人數.  如果確認感染人數是真實的感染人數，這種線性關係是不可能存在的。 看你還傻傻的天真無知地以為在確認感染人數是真實的情況下兩者的線性關係從理論上是可能的，還真的來一番錯誤百出的因果關係的分析了。笑掉本玩家牙齒了。多次給模型"專家"這個問題的HINT看看其是不是能FIGURE OUT想明白過來，反複給了HINT還是不知道答案，一定要本玩家把答案告訴你，實際數據分析水平之差令本玩家感歎。搞模型的data分析能力如此之差,完全沒看懂數據後麵實質問題，FAILED BADLY。 LOL。

看不懂數據，用大大低估了的FAKE感染人數來分析疫情峰值就是笑話嘛。你完全忽視了“確認感染”人數和測試人數成線性關係這一關鍵問題，完全不懂2者成線性關係相關性後麵的Data Integrity等真實意義， 可以說統計分析相關性分析實際問題完全不及格。搞統計模型101是分析變量相關性，你連這101-分析變量相關性都全搞錯了還搞什麽統計嘛。LOL

 

 

 

所有跟帖： 

• 傻傻地把大大低估了的確認人數當作真實感染人數來判斷疫情拐點是個大笑話. 分析能力低下,怎麽做模型？ LOL -老玩家- ♂ (295 bytes) () 05/03/2020 postreply 17:46:15

• 如確認感染人數是真實的感染人數，這種線性關係是不可能存在的。 多次給"專家"HINT，全無醒悟，分析能力太差了,LOL -老玩家- ♂ (0 bytes) () 05/03/2020 postreply 18:57:25

• 大家心平氣和討論，相互學習。 -欲千北- ♂ (376 bytes) () 05/03/2020 postreply 23:19:45

• 我的數學臭，打開帖子看見數字，腦袋先要”嗡“一下子，昏厥若幹秒 -米蘭之夜- ♂ (874 bytes) () 05/04/2020 postreply 00:24:12

• 測試不夠不能成為模型錯誤百出理由。搞模型統計分析不出哪些數據不可靠和其原因水平就太差了， LOL -老玩家- ♂ (238 bytes) () 05/04/2020 postreply 00:36:35

• 提了下他模型有問題,問到了痛處，居然遭來人身攻擊. 其實他模型錯誤百出, 一點也不嚴謹，數據分析能力差. LOL -老玩家- ♂ (411 bytes) () 05/04/2020 postreply 00:31:19

• ”哈哈“不知何處去， LOL依舊笑春風 -米蘭之夜- ♂ (177 bytes) () 05/04/2020 postreply 00:36:57

• 隻見你譏諷他人，可你老模型依據是什麽？ 你認為疫情與隔離防疫舉措等都無關對吧？ -pickshell- ♀ (156 bytes) () 05/04/2020 postreply 06:19:49