簡單的病毒感染統計的基本概念道理也沒搞懂，做出來的模型結果顯然是不可能對的

做流行病的模型不懂統計的基本概念太書呆子了。 搞統計模型的用中國漏洞百出的偽造出來的病毒數據為根據來推測美國疫情，是不是搞笑了。

中國偽造COVID 19 的數據是顯而易見的。比如說，在COVID 19 陽性的人群裏， 一大部分人是無症狀的。 WHO給出的有症狀和無症狀比例是 20/80， 冰島測了10%的人口，發現比率是 50/50左右，RUSSIA  比率為56/44左右, 中國自己發表的論文是41/59。

也就是說，即使用WHO的20/80 比率，如果SAMPLE數足夠大，從統計上說如果境內出現了80個無症狀的，境內就該有大致20個有症狀的出現。感染的人是不是有症狀是和每人的身體免疫情況有關，而絕對不是靠管理隔離可以來精準控製的。但是中國近一個月的公布的數據居然境內有症狀的感染數一直是零而境內無症狀的可以100多/ DAY。好像通過管理，居然可以精準控製境內感染人群隻有無症狀的， 無症狀公布一大堆，境內有症狀長期為零，這在統計上說得通嗎？ 難道中國人嚴格隔離後的身體免疫變得超強，每人感染後都不會有症狀？ 這無疑是不懂流行病統計學的無知領導的政治要求 “境內有症狀感染人數必須清零”數據造假傑作了。

統計學專家如果連這種簡單的FAKE DATA都看不出還拿來當證明自己模型正確的佐證，是不是要打回原地好好學習一下統計基本原理後才能來做功課。

順便提一下，確診人數和測了多少人是非常有關的，在模型裏隻是簡單的用確診人數來推斷疫情，這樣的模型太簡單化了， 模型裏最主要的ASSUMPTION就不對了。可以說不可能有得出有意義的結果。LOL