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重磅!英美经济学家联合论文:中国疫情数字不可能纵和美国一样符

发布日期:2022-08-10 00:22   来源:未知   阅读:

  Benford’s Law and COVID-19 Reporting)的论文通过研究中国、意大利和美国三个国家的疫情数据,发现中国实时播报的疫情数字与美国、意大利的数字一样,其分布都符合本福德定律,

  本福特定律(Benfords Law)是指,一堆从实际生活得出的数据中,以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成,接近直觉得出之期望值1/9的3倍。推广来说,越大的数,以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假成分。

  这个读起来绕口,看起来很高深莫测的定律实际上在生活中也能看得到,比如世界各国人口数量这种没有人为规则的统计数据都符合这个定律,而手机号、身份证号这些人为编制出来的数据则不满足这个数据分布定律。换句话说,经过人为修改的数据不会符合本福特定律。

  翻译:对决策者来说,对传染病报告实时数据的信任是至关重要的。媒体和政界人士对中国有关COVID-19病例的数据表示怀疑。我们发现中国确诊的感染数量符合本福德定律的预期分布,并且与美国和意大利的情况相似,因此没有发现(中国数据)被篡改的证据。世界其他国家的决策者应该相信中国的数据,并据此制定政策。

  文章表示,它使用的是美国霍普金斯大学冠状病毒研究中心的数据,该中心收集了中国、美国、意大利的确诊数据。文章发现,针对中国省份、美国各州和意大利各地区的确诊病例数量,第一位数的分布显示从1到9的下降,与本福德定律的预期分布相符。

  论文中还列举了死亡病例、恢复病例等其他的数字以及论证过程,有兴趣的小伙伴可以去看一下。最重要的是,根据整个论证过程,论文的得出了最终的结论:

  翻译:中国确诊病例的第一位数分布符合本福德定律。因此,我们拒绝中国数据纵的假设。它也与在美国和意大利发现的分布相匹配。本福德定律的一个优点是要对虚假的实时数字进行协调基本上是不可能的。虽然可以创建符合本福德定律的数据(Diekmann,2007年)。但要以这种方式处理中国数据,需要协调所有省份的每日公告,同时准确预测未来的感染率。这是不可能的。

  由于中国疫情出现比欧洲至少提前一个月,比美国至少提前六周,因此,其数据不仅应用于校准模型以告知减缓感染的政策措施,而且还应被用作解除居家隔离令的指导。

  外交部发言人耿爽在回答有关新冠病毒源头的提问时曾说过:病毒源头问题是个科学问题,需要科学家和专业人士研究。当前一些政治人物就病毒起源进行政治操弄,借此攻击抹黑他国不得人心,他们的图谋不会得逞。

  美国和英国的经济专家用数据和模型得出了中国没有操纵疫情数字的结论,甚至建议其他国家根据中国数据,以及中国的政策来调整本国对应疫情的方式。希望某些一直怀疑中国数字有假的政客能摒弃意识形态偏见,真正以人民的生命安全和利益福祉为重,行动起来,把疫情对人民的影响降到最低。