2023年1月15日 星期日

大数据说话,疫苗有效率严重造假!6

 


作者:同根 无弦 古金

【大纪元2022年09月02日讯】(接上篇

图27:以色列德玛西博士在推特上发文,新冠疫苗不防重症

前5篇,我们从英国、美国、澳大利亚正式刊出的科研论文和统计报告入手,结合原始数据库资料,以大数据计算,曝光了当今新冠疫苗的现状,在住院率、死亡率等基础数据上造假,掩盖真实有效率。本篇通过对一篇重要论文的辨析,进一步揭开新冠疫苗的真相。

23. 糟透变优秀,奇迹还是腐朽?

图28:英国论文中疫苗第3针预防奥密克戎的有效率对比图

2022年2月,著名学术期刊《新英格兰医学杂志》的一篇论文,《新冠疫苗对奥密克戎变种(B.1.1.529)的有效率》[1],统计汇总了一个半月内266万人的大数据——比以前小范围试验是重大的飞跃,得出的有效率结论“完美地证明”了疫苗专家的“设想”:打第2针“有效”但是会“下降”,所以打第3针“非常必要”。该文被广泛引用,为世界疫苗的大推广提供了“最可信的保证”——可惜,数据涉假!

该论文统计的是牛津、辉瑞、莫德纳三大疫苗,根据文中给出的原始数据,我们汇总并计算如下。

表28:论文中对奥密克戎感染的相关数据及计算

21.11.27
-22.1.12
总人数奥密克戎感染

涉假

有效率%

整体有效率%
 未接种244716101109  
辉瑞

3

1

1602121792158.8(57.8-59.7)27.96
2-41652484916962.4(61.8-63.0)27.98
5-91570085586452.9(52.1-53.7)13.88
10340811557039.6(38.0-41.1)-10.57
莫德

纳第

3

1

131958839168.0(67.0-68.9)36.45
2-4769352316570.1(69.5-70.7)27.12
5-922745873660.9(59.7-62.1)7.04
108041-24.04
牛津

3

1

11584157.7(37.6-71.3)37.19
2-444413155.6(44.4-64.6)28.59
5-944016446.7(34.3-56.7)9.79
108436-3.73
辉瑞

3

2

1447051461566.9(66.1-67.6)20.87
2-4879802188667.2(66.5-67.8)39.79
5-91569294285455.0(54.2-55.8)33.91
101043254156945.7(44.7-46.7)3.56
莫德

纳第

3

2

118221530874.0(73.1-74.9)29.49
2-427480728873.9(73.1-74.6)35.81
5-98158280764.4(62.6-66.1)16.72
1087338.19
辉瑞

3

3

13439139364.3(61.7-66.8)1.96
2-43410133964.9(62.3-67.3)4.96
5-93616-7.57
1033-142.03
莫德

纳第

3

3

13001113668.1(65.6-70.5)8.38
2-43067114966.3(63.7-68.8)9.33
5-9117-54.02

其中表格开头辉瑞第3针1周为例,整体有效率 = 1-Y/N =1-(17921/60212)/(101109/244716)= 27.96%

这是真实数据,而文中凭空给出的有效率58.8%(57.8-59.7)怎么来的?怎么分组把绝不合格变为下线也合格?看上表和上图,这3种疫苗,第3针27个时间段的数据,都不合格,甚至出现严重的负值!

要知道,在不分组的情况下,以各年龄段的人为一个整体,同样可以衡量疫苗的有效率,有科学意义——这样的整体有效率都不合格,这样糟糕透顶的27组数据,每组内部巧妙分分组,就绝大部分能合格吗?

是当今新冠疫苗专家们能“化腐朽为神奇”?还是学术腐败?

辨别真伪,凭直觉还不行,需要建立数学模型。

24. 建立数学模型,论文造假现形

在第3篇,我们建立了简单的“A/B分组数学模型”,编程演算,揭开了“死亡率造假”、“急性住院率造假”的手段,那些是疫苗有效率造假的基础。在论文中不提供死亡率原始数据,直接给出有效率的情况下,能否判断真假?

(1)数据来源与建模方法

以2021年12月1日苏格兰公卫疫情报告[2]为基础数据,4周每周都是基于580万人以上的大数据,可确保结果的准确。

以第四周为例,疫苗≥2针对感染的整体保护率V整=1-Y/N=1-(9849/3893229)/(6497/1579637)= 38.49%,其它计算略,见下表。

表29:以苏格兰2021.10.30~11.26报告的大数据,计算疫苗整体有效率

时间段10.30~11.511.6~11.1211.13~11.1911.20~11.26
未合法

接种组

病例数6,9308,1187,9996,497
总人口1,617,5791,598,6211,587,3531,579,637
完全接种(≥2针)病例数10,79511,51611,2479,849
总人口3,862,5473,874,5483,883,8193,893,229
2针的

保护率

34.76%41.47%42.53%38.49%
<50% 即无效

建模方法:计算机编程,建立数学模型。采用随机方式分组,以11个“年龄组”拆分每周的人数、病例数:

①同时要保证每周的“未接种组”、“完全接种组”的11个单组的人数总和、病例总数不变,也就是“整体有效率”(V整)不变,都和上表相同,以作为基准参照。

②分别计算11个单组的“疫苗有效率”,从大到小排序,将单组值(11个)的上线(V上)、下线(V下)、平均值(V均)和V整对比。

(2)检验与规律

上百万次分组,5800万以上的数据验证,呈现如下规律:

图29:上百万组随机分组数据验证的数学模型,疫苗整体有效率绝大部分会落在各组值范围内。

第3篇建立的数学模型,是简单的正比A/B分组模型,整体值与分组值相比,100%不出界。而本篇模型,疫苗有效率的公式是Ve=1-Y/N = 1-(A/B)/(C/D),公式复杂些,出现了少数出界的情况,但整体上,也是万变不离其宗:绝大部分不出界。

具体举例,分组值有效率波动范围越大,就是涵盖范围越大,越不出界,波动范围越小,出界的情况越多,但是整体值和均值的差距也越小。如:

图30:本数学模型随机分组中,不到0.4%的整体值出界情况图示

当有效率波动范围设定在7个百分点之内时,会有0.4%的V整值出界,但是也在误差范围内(图30),大体上可以目视统计图来判断真假。

25.名刊论文:对奥密克戎有效率造假

(1)疫苗赞歌一面倒,一路绿灯造假翘

谁质疑新冠疫苗,谁面临失业,所以当前质疑疫苗的,基本都是退休的,或者自由职业者,而在体制内的,在科研、医院单位,公开质疑者少之又少,如本文开头图27所示,这样的博士寥若晨星。

当今科学文献上,一言堂、一面倒,都在竞相证明各大新冠疫苗有效。即使第1针无效了,会有论文证明第2针有效;第2针无效了,会有论文证明第3针有效……证明第3针以上有效……

疫苗专家把握着科研经费,把握着论文发表,把握着世界“科学发展”的走向,凡是有利新冠疫苗的论文,一路绿灯——岂知物极必反。

(2)造假“完美”,证据累累

图31:据本文的数学模型,判定证明该论文1-3针新冠疫苗有效率涉假图示。

图32:据本文建立的数学模型,判定该论文第3针各种新冠疫苗有效率造假图示

该论文给出的数据较多,可以直接计算牛津-阿里斯康、辉瑞、莫德纳三种新冠疫苗1-3针的“整体有效率”,与文中给出的分组有效率,制成图31、图32。

可见对奥密克戎感染有效率的出界情况:

①对奥密克戎1-2针,23组数据15组完全出界,出界率达65%;

②对奥密克戎第3针,21组数据20组完全出界,出界率95%!

完全背离了本文建立的数学模型(出界率很少),涉嫌利用分组数值造假。此外,数学模型中还有一个规律:分组值波动范围越窄,整体值与均值越接近重合。上图中多有波动范围窄,而整体值与均值大幅度偏离的情况,明显造假。所以文中凭空给出的无根据的有效率数据,都不可信了。

(3)造假有规律,为下一针造势

原文涉假的数据,有如下规律:

①编造第2针有效率开始高,后来下降的趋势,既证明2针有用,又为第3针造势;

②编造第3针有效率开始高,后来下降的趋势,既圆前谎,又为后来可能的第4针造势。

26.大数据曝光,3针全靠造假

以该文原始数据计算整体有效率,作为真实有效率,做图如下:

图33:英论文266万人大数据纠正后的疫苗第2针有效率图

图34:英论文266万人大数据纠正后的疫苗第3针有效率走势图

真实规律显而易见:三大疫苗第1-3针一直无效(<50%即无效),尽管牛津第2针有效率两度波动在50~60%之间。第3针最后基本都呈现负值,再现反噬。

27. 疫苗不防感染,人间被造假感染?

而今的实践,已经证明了各种新冠疫苗都不能预防感染,为此还发明了“突破性感染”一词,为疫苗的无效遮丑。

新冠疫苗推广仅剩的理由:“疫苗防重症”、“降低死亡率”——这也是假的,前面多篇已经给出了答案,那都是500万、1000多万、4000万人为样本的大数据计算,连续数周到半年的数据,证明新冠疫苗促进感染、促进重症、促进死亡。

也就是说,当今至少承认:不防感染,也就是新冠疫苗“预防感染的有效率”都不合格——那么本篇揭开的名刊论文中,新冠疫苗第3针近20组有效率的“漂亮数字”,怎么来的?只有造假!

实践证明其造假,为什么能堂而皇之地出现在世界著名学术期刊上?

是疫苗开始合格,后来变成不合格的吗?

不是!回顾图31、图32,英国新冠疫苗第1针从开始到4周以后,第2针从开始到25周以后,第3针从第1周到10周以后,一直无效(<50%即无效),都在靠造假来维持!尽管牛津第2针有效率两度波动在50~60%之间,而第3针最后基本都呈现负值,再现反噬。

这是个案吗?

不是!学术界的研究,新闻媒体的报道,全面为新冠疫苗的数据叫好。疫苗企业股价一路飙升,辉瑞公司仅新冠疫苗的现金收入,2021年第3个季度就高达130亿美元……主流社会在为新冠疫苗全面开路。

人间被病毒感染的同时,学术界也被疫苗造假的弊病感染了。受益的是疫苗企业、专家、相关利益链条人员,打着疫苗挽救人类的旗号“救世”,实际上呢?好像在为吞噬健康和生命的魔鬼代言。

(未完,待续)

[1] N. Andrews, et al.  Covid-19 Vaccine Effectiveness against the Omicron (B.1.1.529) Variant, N Engl J Med 2022;386:1532-46.DOI:10.1056/NEJMoa2119451

[2] COVID-19 vaccine surveillance report Week 42,UK Health Security Agency

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