Re: [問卦]5/17的確診人數增加了52%，且數據不合理

看板Gossiping作者 (金岡)時間2年前 (2021/05/26 02:01), 2年前編輯推噓13(15推 2噓 65→)
留言82則, 17人參與, 2年前最新討論串19/24 (看更多)
安安，你也Work from home嗎? 先說，從你提供的資料我沒有看到333在哪裡.... 看到的是476? 但我還是先用你給的數字算一下，驗證你的假設.. ※ 引述《rey123123 (小肥羊)》之銘言： : 因為時間不多，我只拿5/17的確診人數做分析，但其實其它天數也有類似的狀況。根據 : CDC公布的資料，從第一次校正回歸開始到現在5/25號為止，5/17的確診人數從333增加到 : 510，多了52.2%。 再來，假如公視在5/23節目中所提供的數據為真，可以得知5/17共有 : 8458已通報，其中未確定的病例有1801。我這邊假設5/17已經不會再有校正了 (雖然我覺 : 得不可能)。那簡單的推算可以得知， : 校正回歸前，已驗完 6657 (8458-1801) 例，其中333例為陽性，佔 5% 這邊校正前陽性率OK 驗到的陽性 (333) 除以 總驗量 (6657) = 5.0% : 校正回歸後，增加 1801例，其中177(510-333)例為陽性， 佔 9.8% 再來我們算校正後的陽性率，一樣的邏輯，應該是： 驗到的陽性 (510) 除以 總驗量 (8458) = 6.0% "增加的陽性率"，不該是你那樣算的。 應該是要 "校正後的陽性率" 減去 "校正前的陽性率" 以你的假設而言，校正後增加的陽性率應為 6.0%-5.0% = 1% 這也符合你下面說的假設... : 可以看到，新增加的病例，陽性率為將近兩倍。統計角度來看，因為驗的數量都是幾百、 : 幾千例的規模，這兩個比例應該要差不多才對 (e.g. 5% vs 5.5%)，而現在這個變動幅度 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 你的假設。 你的假設:校正前後陽性率應該要差不多。 待驗的因為有許多不確定的因素 1.包含人為判定是否先驗後驗或是晚key in，隨機的程度就。 2. 地區的疾病盛行率(存在的疾病數/人口數)不一樣，新增加的不會等於整體的疾病流行狀況。（推文網友給的想法） 所以你的增加的陽性率，不一定會類似於 第一次的陽性率。 再者，你如果覺得不合理，建議你應繼續探究其他天或是如我這般的算法，再來提出懷疑。 : 之大，已經完全無法用隨機發生這概念去解釋了。甚而，如果5/17還有沒驗完的病例， : 那更不止9.8%這個數字。 : 合理來看，我認為只有以下幾種可能: 我原本說質疑你的統計，抱歉，我就先刪掉這樣的comment了。 數字的修正主要主要主要是要評估疾病傳播的短期/中期/長期趨勢。 模式之間本來就會有一些不確定性。 你在去年的時候，檢驗量小，你可以每天report小數量的case，不需要回去補數字。 現在量大，要推估趨勢，勢必要做一些未補登的case。 我數年以前至少也有3年的化學樣品分析經驗，所以講一下自己的想法 即使rtPCR可以2小時內完成一批樣本的分析，但是... 分析前需要前處理、機器的清潔、試劑的配置 分析後需要數據的判讀，報告的輸出、key in... 這些都需要人力物力跟時間。 我個人認為，要提升檢驗量，中央的標準作業程序規範出來後，給合格的實驗室進行分析 才有辦法解決分析量的，不過這些事情。去年沒事的時候就要做，現在在做都太慢。 下面我在依照你的邏輯去計算，我時間也不多，但依照你給的資料跟邏輯.. https://imgur.com/kxRNWOe
數字就交給你解讀了 如果要算，應該要拿 CDC的資料跟公視的資料 的日期應該要一致， 然後算到 5/23會比較精準(考慮到+2 day)。 補充一下，看單日這件事情，不確定性太多，建議多看幾天。 你看股市，也不是看單日，是看長期的趨勢，對吧? 以上 Best regards, peterwu76 -- ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 150.116.240.64 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621965662.A.50B.html ※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 02:02:12
推
05/26 02:02, 2年前 , 1F
小心被說成綠共
05/26 02:02, 1F
→
05/26 02:03, 2年前 , 2F
5.0 6.0 準得可怕
05/26 02:03, 2F
推
05/26 02:04, 2年前 , 3F
有糾正是好事啊～跟綠共什麼關聯？
05/26 02:04, 3F
推
05/26 02:06, 2年前 , 4F
不知道內 原文底下不就好幾個綠共推文
05/26 02:06, 4F
→
05/26 02:08, 2年前 , 5F
為什麼看文章的人都不覺得他的推論怪怪
05/26 02:08, 5F
→
05/26 02:09, 2年前 , 6F
的QQ?
05/26 02:09, 6F
→
05/26 02:09, 2年前 , 7F
單純疑問，檢驗人數只增加20%左右，
05/26 02:09, 7F
噓
05/26 02:09, 2年前 , 8F
可以直接中文就中文 英文就英文嗎
05/26 02:09, 8F
→
05/26 02:09, 2年前 , 9F
但是陽性率增加整整1%，真的是合理
05/26 02:09, 9F
→
05/26 02:09, 2年前 , 10F
的嗎
05/26 02:09, 10F
→
05/26 02:10, 2年前 , 11F
我very討厭you的 chinglish 馬的fucker
05/26 02:10, 11F
推
05/26 02:10, 2年前 , 12F
他的意思是，同一個母群體，理論上隨機抓
05/26 02:10, 12F
→
05/26 02:10, 2年前 , 13F
兩群數，理論上陽性率會相近。先驗的A群
05/26 02:10, 13F
→
05/26 02:10, 2年前 , 14F
體和塞車的B群體，理論上是隨機的吧，那
05/26 02:10, 14F
→
05/26 02:10, 2年前 , 15F
為何會陽性率偏差成5% vs 9.8%？ 我認為
05/26 02:10, 15F
→
05/26 02:10, 2年前 , 16F
他的疑點在此
05/26 02:10, 16F
→
05/26 02:11, 2年前 , 17F
欸，不是。可以針對內容的議題討論好麼
05/26 02:11, 17F
→
05/26 02:11, 2年前 , 18F
QQ
05/26 02:11, 18F
推
05/26 02:11, 2年前 , 19F
他假定是測試是隨機的過程 所以會差不多
05/26 02:11, 19F
→
05/26 02:11, 2年前 , 20F
但實務上很多其他流程可能會使陽性的測試
05/26 02:11, 20F
→
05/26 02:12, 2年前 , 21F
花更多時間上傳彙整
05/26 02:12, 21F
→
05/26 02:12, 2年前 , 22F
首先流程就不是隨機的, 樣本一定是一
05/26 02:12, 22F
→
05/26 02:13, 2年前 , 23F
批批送, 所以比較像選舉開票有地區偏
05/26 02:13, 23F
噓
05/26 02:13, 2年前 , 24F
校正後的陽性率特別高事實阿
05/26 02:13, 24F
→
05/26 02:13, 2年前 , 25F
差
05/26 02:13, 25F
→
05/26 02:13, 2年前 , 26F
然後最大問題是, 你要選個一千多新增
05/26 02:13, 26F
→
05/26 02:14, 2年前 , 27F
例來統計, 那抽樣誤差就遠比他以為的
05/26 02:14, 27F
→
05/26 02:14, 2年前 , 28F
高多了
05/26 02:14, 28F
→
05/26 02:14, 2年前 , 29F
如果真的懂隨機抽樣的概念，那他就不該
05/26 02:14, 29F
→
05/26 02:15, 2年前 , 30F
拿“一個”事件日的結果來推論
05/26 02:15, 30F
推
05/26 02:15, 2年前 , 31F
這數據也只能說實驗室的測試並非隨機進行
05/26 02:15, 31F
→
05/26 02:16, 2年前 , 32F
拿來當當日陽性率也是有疑慮
05/26 02:16, 32F
→
05/26 02:17, 2年前 , 33F
本身未驗的case應該也有些人為因素在裡
05/26 02:17, 33F
→
05/26 02:17, 2年前 , 34F
面，像是是否已出現症狀。在這樣的狀況
05/26 02:17, 34F
→
05/26 02:17, 2年前 , 35F
下，他計算校正前後的陽性率的方式就是
05/26 02:17, 35F
→
05/26 02:17, 2年前 , 36F
有問題。
05/26 02:17, 36F
推
05/26 02:28, 2年前 , 37F
推統計觀念
05/26 02:28, 37F
推
05/26 02:33, 2年前 , 38F
照理這樣講，積壓的樣本不是隨機？
05/26 02:33, 38F
→
05/26 02:34, 2年前 , 39F
那他的講法也沒錯啊，就是挑過的
05/26 02:34, 39F
→
05/26 02:34, 2年前 , 40F
你們兩個不要張飛打岳飛啦
05/26 02:34, 40F
→
05/26 02:35, 2年前 , 41F
誰說不隨機就是挑過? 開票也不隨機所
05/26 02:35, 41F
→
05/26 02:35, 2年前 , 42F
以都被作票挑過??
05/26 02:35, 42F
→
05/26 02:35, 2年前 , 43F
開票不隨機嗎？why？
05/26 02:35, 43F
→
05/26 02:38, 2年前 , 44F
你同一個票匭開票本身就是隨機的出票
05/26 02:38, 44F
→
05/26 02:39, 2年前 , 45F
不是嗎？
05/26 02:39, 45F
我的想法是這樣 你投票跟開票都隨機，但票艙送到中心的過程，到加入系統的票數，可能會因為地區的偏好，“在增加的過程”有偏差。 類似於校正回歸，你單看增加的盛行比例，是有偏差的。但回到總體來看，會回歸正常。 ※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 02:59:01 ※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 03:02:58 ※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 03:13:05
推
05/26 03:09, 2年前 , 46F
講校正就是浪費時間吧？新增確診數沒在
05/26 03:09, 46F
→
05/26 03:09, 2年前 , 47F
管校正不校正的，除非說那些人還沒驗之
05/26 03:09, 47F
→
05/26 03:09, 2年前 , 48F
前都算確診，要不然新增確診就是歸在報
05/26 03:09, 48F
→
05/26 03:10, 2年前 , 49F
告出爐的那一天，說插鼻子那天是確診日
05/26 03:10, 49F
→
05/26 03:10, 2年前 , 50F
根本科科，笑死！
05/26 03:10, 50F
→
05/26 03:15, 2年前 , 51F
所以要強調的是，數字的修正是要看整體
05/26 03:15, 51F
→
05/26 03:15, 2年前 , 52F
的趨勢，做後續策略的判斷依據。但對於
05/26 03:15, 52F
→
05/26 03:15, 2年前 , 53F
只關心總數的人來說就是沒意義。但單看
05/26 03:15, 53F
→
05/26 03:15, 2年前 , 54F
總數，很難做疫情的策略評估。
05/26 03:15, 54F
推
05/26 03:19, 2年前 , 55F
當檢驗超負荷時，探討確切感染趨勢已經
05/26 03:19, 55F
→
05/26 03:19, 2年前 , 56F
沒有意義了，首先要解決的是增加檢驗量
05/26 03:19, 56F
→
05/26 03:19, 2年前 , 57F
能跟具體的封鎖策略，往前回推只會造成
05/26 03:19, 57F
→
05/26 03:19, 2年前 , 58F
誤判。
05/26 03:19, 58F
推
05/26 03:19, 2年前 , 59F
推
05/26 03:19, 59F
→
05/26 03:21, 2年前 , 60F
去年歐美就是發生這種事，以為疫情緩和
05/26 03:21, 60F
→
05/26 03:21, 2年前 , 61F
可以解封其實只是錯覺，反而中共策略比
05/26 03:21, 61F
→
05/26 03:22, 2年前 , 62F
較正確，當無法判斷數據正確性的時候採
05/26 03:22, 62F
→
05/26 03:22, 2年前 , 63F
取保守更嚴格的防疫策略比較重要。
05/26 03:22, 63F
推
05/26 03:26, 2年前 , 64F
政府越是大內宣疫情不嚴重只會造成國民
05/26 03:26, 64F
→
05/26 03:26, 2年前 , 65F
產生錯覺鬆懈，另外資訊不透明也會讓國
05/26 03:26, 65F
→
05/26 03:26, 2年前 , 66F
民無法採取防備，例如不確切說出確診的
05/26 03:26, 66F
→
05/26 03:27, 2年前 , 67F
地點跟路徑，當初什麼北部醫院、北部市
05/26 03:27, 67F
→
05/26 03:27, 2年前 , 68F
都是這類。
05/26 03:27, 68F
還是想提一下，每個國家地區的體系/民眾認知不太一樣，做法可以參考，但不一定完全適用。中國的做法（指封城，控制輿論跟控制疾病增加數其實沒有太多幫助）最簡單也最有效是沒錯，但實際上我覺得我們很難完全copy。 對於現下的做法，我個人粗淺的想法如下（也包含您提的封城）： 1. 提高檢驗能力的數量: 減少delay狀況，標準化SOP與機台，認證實驗室 2. 鑑定後怎麼分流：有症狀陽性，無症狀陽性，快篩(不是PCR)陰性，該何去何從。 3. 持續監控疫情：監控疫情才會知道控制的成效，所有管理的步驟都會包含監督/監控，你 4. 跟你一樣的想法，封城，然後封個一個月。有效阻隔傳播，進而減少篩檢量。 但以封城來說，要封就要有配套措施，就像改成3+11也應該要有相對應的配套措施，如航空 但很可惜一年的超前部屬，封城的應變，沒有。3+11的應變，也沒有。（變更管理措施/衝? 過去一年，一定有很多專家學者提醒要做這些事情，但我猜想是 政客會說，沒疫情，你做這些演練應變是浪費公帑。 政府會計部門說，有疫情嗎？爆發了嗎？做這些幹嘛，經費不給過。 所以，只能朝自己慢慢研發疫苗開始做，誰知道破口大開。
→
05/26 03:42, 2年前 , 69F
就算同個票匭, 不同年齡層投票時間不
05/26 03:42, 69F
→
05/26 03:43, 2年前 , 70F
同, 分布也不會是隨機, 再加上不同區
05/26 03:43, 70F
→
05/26 03:43, 2年前 , 71F
域又有各自偏差, 開票速度不同出來的
05/26 03:43, 71F
→
05/26 03:44, 2年前 , 72F
比例當然有偏差, 美國大選不就實際開
05/26 03:44, 72F
→
05/26 03:44, 2年前 , 73F
給你看了, 還是到現在還要吵拜登追很
05/26 03:44, 73F
→
05/26 03:45, 2年前 , 74F
快一定是作票
05/26 03:45, 74F
※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 04:03:54 ※ 編輯: peterwu76 (150.116.240.64 臺灣), 05/26/2021 04:16:22
推
05/26 06:44, 2年前 , 75F
推
05/26 06:44, 75F
推
05/26 06:50, 2年前 , 76F
前面某粉被數據打臉就崩了……看你們的反
05/26 06:50, 76F
→
05/26 06:50, 2年前 , 77F
應真的好笑
05/26 06:50, 77F
→
05/26 09:27, 2年前 , 78F
什麼反應@@？
05/26 09:27, 78F
推
05/26 10:49, 2年前 , 79F
這是一個韓導的票在底部的概念嗎？
05/26 10:49, 79F
→
05/26 10:50, 2年前 , 80F
基本上，你的論述完全無法反駁他的
05/26 10:50, 80F
→
05/26 10:51, 2年前 , 81F
你最後的論點，就只是分佈不均
05/26 10:51, 81F
→
05/26 19:35, 2年前 , 82F
呃...？
05/26 19:35, 82F
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