»Mit der „Unstatistik des Monats“ hinterfragen der Berliner Psychologe Gerd Gigerenzer, der Dortmunder Statistiker Walter Krämer, die STAT-UP-Gründerin Katharina Schüller und RWI-Vizepräsident Thomas K. Bauer jeden Monat sowohl jüngst publizierte Zahlen als auch deren Interpretationen. Alle „Unstatistiken“ finden Sie im Internet unter www.unstatistik.de und unter dem Twitter-Account @unstatistik.«
Die des Januar trägt obigen Titel. Dazu ist u.a. zu lesen:
»… Wie entstand die Prognose unserer Bundeskanzlerin? Hierzu müssen erst einmal einige Annahmen getroffen werden. Verschiedene neuere Studien aus Großbritannien (s. dazu einen Bericht der Staatlichen Agentur „Public Health England“, einen Artikel zur Übertragung der Corona-Mutation B.1.1.7 in England sowie Aussagen von Virologe Christian Drosten auf web.de) legen nahe, dass die Virusmutation B.1.1.7 ungefähr 35 bis 70 Prozent ansteckender ist als die bisher bekannte Form.
Darüber hinaus muss man Annahmen über die bisher vorhandenen Infektionen mit der neuen Form des Virus treffen, da es hierzu bisher nur sehr wenige belastbare Daten gibt. Angenommen, der Anteil des mit der neuen Virusmutation derzeit infizierten Anteils der Bevölkerung liegt irgendwo zwischen 0,1 und 1 Prozent. Geht man nun zusätzlich von der Annahme aus, dass die Verbreitung des Virus einem exponentiellen Wachstumsprozess folgt (siehe hierzu unsere Unstatistik vom 25. März 2020) und geht man von dem derzeitigen Reproduktionswert von etwa 1,1 sowie einer 7‑Tage-Inzidenz von 164 aus, kommt man in einer optimistischen Variante (die Virusmutation ist ca. 40 Prozent ansteckender und wenige sind bereits mit der Mutation infiziert) bis Ostern auf einen Inzidenzwert von etwa 500 Infektionen je 100.000 Einwohner. In einer pessimistischen Variante (mit der Annahme, dass die Virusmutation sehr viel ansteckender ist und viele bereits mit der neuen Mutation infiziert sind) auf eine 7‑Tages Inzidenz von etwa 3500 Infektionen je 100.000 Einwohner. Der Durchschnitt beider Szenarien entspricht in etwa der von Frau Merkel genannten Verzehnfachung der Inzidenz.
Wo liegen die Probleme dieser Prognose? Ein zentrales Problem der obigen Prognose liegt in der mangelhaften Qualität der zugrundeliegenden Daten. Die Corona-Mutation B.1.1.7 wurde erst im November 2020 in Großbritannien entdeckt. Daher liegen bisher auch nur wenige Informationen zum Ausbreitungsprozess dieser Mutation vor. Dies erklärt auch die erhebliche Bandbreite der geschätzten Ansteckungsgefahr der Mutation, die von 35 Prozent bis 70 Prozent ansteckender als die bekannte Version des Virus reichen…
Die bereits erwähnte Kritik an Prognosefehlern liegt jedoch an einer in der öffentlichen Wahrnehmung weitgehend ignorierten Annahme von Prognosen: Prognosen können nur auf Basis des vorhandenen Wissens erstellt werden. Daher muss man immer annehmen, dass die Zukunft so verläuft wie die Vergangenheit. Darin liegt jedoch gerade eine der zentralen Aufgaben einer Prognose: Man schätzt die zukünftige Entwicklung, wenn alles so bleibt, wie es ist, um auf Basis dieser Prognose Handlungsnotwendigkeiten und ‑optionen diskutieren zu können. Damit ist aber jedwede Prognose bereits mit ihrer Veröffentlichung notwendigerweise falsch! Denn die Prognose selbst führt zu Verhaltensänderungen, damit unterscheidet sich die Zukunft von der Vergangenheit und die Prognose ist nicht mehr korrekt…«
Niels Bohr war ein dänischer Physiker und erhielt 1922 den Nobelpreis für Physik. Er hatte nicht nur großen wissenschaftlichen Verstand, sondern war auch sehr schlagfertig. Eines Tages bekam er Besuch von einem Kollegen. Dieser bemerkte, dass über dem Eingang zum Haus ein Hufeisen hing.
Der Besucher war erstaunt und fragte: "Sie, Herr Prof. Bohr, und ein Hufeisen. Glauben Sie etwa im Ernst daran?"
Bohr soll geantwortet haben: "Selbstverständlich nicht. Aber es soll auch dann helfen, wenn man nicht daran glaubt!"
https://www.blueprints.de/humor-anekdoten/der-schlagfertige-niels-bohr.html
Das finde ich diesmal eine relativ schwache 'Unstatistik des Monats'.
Inzidenz sei die Häufigkeit des Auftretens neuer Krankheitsfälle/Erkrankungen, so liesst man landläufig. Dazu gibt es gar keine Zahlen, weder in UK, noch in DE.
Gezählt wird die Anzahl test-positiver Neufälle mit unterschiedlichen und im Zeitablauf wechselnden Teststrategien mit einer Gemeinsamkeit: sie können keine Erkrankungen nachweisen.
CT-Wert etc. pp. lassen grüssen…
Daneben nimmt man an, dass aber die reine 'Virenverbreitung' teils wesentlich um ein Viel-Vielfaches über der offiziellen 'Inzidenz liegt'. Ueber die eigentliche 'Virenverbreitung' hat man gar kein annähernd genaues Bild.
Antikörperstudien könnten aber Anhaltspunkte liefern, nicht aber die ganze Wahrheit, weil Immunität nicht nur durch Antikörper definiert ist und Antikörper nach einiger Zeit wieder 'verschwinden', zusätzlich besteht eine
Hintergrundimmunität.
In Schweden hätten 40% inzwischen Antikörper: https://sebastianrushworth.com/2021/01/25/heres-a-graph-they-dont-want-you-to-see/
Eine Hohe 'Inzidenz' führt zu Immunität und das führt zu niedriger 'Inzidenz', wo Mutationen ins Spiel kommen, kommt Bewegung in die 'Inzidenzlage'.
Das es für 'Corona' und Mutanten aber einfache und wirksame Prophylaxe und Behandlung gibt (Vitamin C, D, Schwarzkümmel mit Honig, Ivermectin etc.) und für Personen der Nicht-Risikogruppen ohnehin kaum schwere Fälle auftreten, ist das ganze 'Virentheater' ohnehin surrealistisch.
Es geht gar nicht um die Inzidenz, es geht nur um die öffentliche Argumentation und Gehirnwäsche, es geht um die falschen Annahmen und ausgeblendeten Themen, wie z.B. dass es Prophylaxe und Behandlung gibt zur Unterstützung des natürlichen Immunsystems.
Die Indianer wollen von ihrem Medizinmann das Wetter des kommenden Winters wissen. Er weiß es nicht, will aber sein Ansehen nicht verlieren und wägt ab, was er sagen soll. Einen harten Winter, der einen ohne Vorbereitungen trifft, ist der größere Schaden, deshalb erzählt er laut, dass es einen eisigen Winter geben wird. In Panik rennen die Indianer los und sammeln Holz. Am nächsten Tag bekommt der Medizinmann ein schlechtes Gewissen. Er ruft in der Stadt beim Wetterdienst an: „Wissen Sie, wie der nächste Winter wird?“ „Ja – er wird sehr hart“. „Woher wissen Sie das so sicher?“ „Wir haben untrügliche Zeichen.“ „Welche denn?“ „Bitte sagen Sie es nicht weiter – aber die Indianer sammeln Holz …“
https://www.tagesspiegel.de/gesellschaft/panorama/dr-med-eckart-von-hirschhausen-kleine-humorheilkunde-folge‑5/10716082.html
"Darüber hinaus muss man Annahmen über die bisher vorhandenen Infektionen mit der neuen Form des Virus treffen, da es hierzu bisher nur sehr wenige belastbare Daten gibt."
"Die bereits erwähnte Kritik an Prognosefehlern liegt jedoch an einer in der öffentlichen Wahrnehmung weitgehend ignorierten Annahme von Prognosen: Prognosen können nur auf Basis des vorhandenen Wissens erstellt werden."
(s.o.)
Um es auf gut Neulatein zu sagen:
Garbage in, garbage out!
"Garbage In, Garbage Out (kurz GIGO) ist eine scherzhafte Phrase aus der Informatik, die besagt, dass ein Rechner mit hoher Wahrscheinlichkeit (aber nicht notwendigerweise) eine ungültige oder nicht aussagekräftige Ausgabe produziert, wenn die Eingabe ungültig oder nicht aussagekräftig ist."
https://de.wikipedia.org/wiki/Garbage_In,_Garbage_Out
Schöner Beitrag zum Verständnis der Irrungen und Wirrungen des Priesemann Prognosemodells.
https://twitter.com/theotherphilipp/status/1355164530960199684
"Denn die Prognose selbst führt zu Verhaltensänderungen, damit unterscheidet sich die Zukunft von der Vergangenheit und die Prognose ist nicht mehr korrekt…«" (Ach nee. Aber nur, wenn die Prognose überhaupt wahrgenommen wird …)
Leider ist das eines der geringsten Probleme von Prognosen. Was soll das?
Prognosen sind problematisch, da darin Annahmen einfließen, wie ja auch richtig erwähnt wird. In heutige Modelle/Simulationen fließen hunderte, ja tausende Parameter ein. Oft ist sich der Programmierer gar nicht mehr bewusst, was alles angenommen wird, da solche Annahmen teils schon tief im Programmcode versteckt sind, zB Rasterweiten oder Sprunggrößen, etc.
Nun können mit diesen Annahmen/Parametern die Ergebnisse beliebig gesteuert werden. Der Modellierer sitzt vor dem Problem, dass sein Modell beliebiges aussagen kann. Aber der Kunde erwartet natürlich ein DEFINITIVES Ergebnis. Was macht der Modellierer? Er liefert ein Modell, dessen Ergebnis den Erwartungen des Kunden entspricht. Ist der Kunde die Politik, so liefert das Modell die Unterstüztung der aktuellen Richtung. Fertig.
Die Wissenschaft heutiger Ausprägung ist zur puren Bestätigungsmaschinerie für Aberglaube und Herrscherwille verkommen. Das war schonmal so in der deutschen Geschichte. Mit immer schrecklicherem Verlauf und tödlichem Ende.
Ausführlicher Artikel von Alain Davis zu Mutationen (auch was Mark Yeadon dazu sagt) und der Frage "Warum gibt es eine Korrelation zwischen der Einführung des Impfstoffs und einer erhöhten COVID-19-Sterblichkeit?"
https://www.ukcolumn.org/article/why-there-correlation-between-vaccine-rollout-and-increased-covid%E2%80%9319-mortality
4.2.21, "Is it True that the New Variants are Very Dangerous?" fragt die Molekularbiologin und Autorin Rosemary Frei on Vimeo:
https://vimeo.com/507658201
Artikel dazu:: https://corona-transition.org/ist-es-wahr-dass-die-neuen-covid-varianten-sehr-gefahrlich-sind