Matematika a koronavirus

Aneb – spolehlivost testů z pohledu matematiky

Test PCR, který se využívá v současné Covidhysterii, není přesný. Využívá technologie replikace částí RNA virů ze vzorku. Každá replikace má svoji nepřesnost, žádná kopie není absolutně přesná.

Více zde: https://en.wikipedia.org/wiki/Polymerase_chain_reaction#Limitations

Řada dalších odkazů na zdroje a na diskuse odborníků, lékařů a vědců o nepřesnosti a naprosté nevhodnosti testů PCR jako jediného rozhodujícího kritéria (k čemuž dochází v dnešní Covidpanické době) je uvedena v mých předchozích článcích „Běžte už s Covidem do prdele, I - III“.

(Mj. v USA je více než 90 různých protokolů PCR testů [postupů provedení a vyhodnocení] a odborníci již před dnešní Covidhysterií vedli spory o jejich přesnosti. Ale to není hlavním tématem dnešní analýzy.)

PCR testy mají dva hlavní parametry – specifičnost a citlivost (můj překlad termínů „specificity“ a „sensitivity“).

Specifičnost (specificity) znamená, nakolik je test přesný v tom, že identifikuje jako pozitivní jen a výhradně nález RNA hledaného/testovaného viru.

Citlivost (sensitivity) pak znamená, nakolik je test přesný v tom, že identifikuje jako pozitivní všechny vzorky obsahující RNA hledaného/testovaného viru.

Testy PCR nejsou stoprocentní ani v jednom z parametrů.

Udává se většinou, že Specifičnost je okolo 95% a Citlivost okolo 80%.

Citlivost 80% znamená, že ze 100 provedených a objektivně, skutečně pozitivních vzorků, jich je jako pozitivních vyhodnoceno testem jen 80 a 20 vzorků je označeno chybně jako negativní.

Specifičnost okolo 95% znamená, že ze 100 provedených a objektivně, skutečně negativních vzorků jich bude 5 chybně vyhodnoceno jako pozitivní.

Na první pohled se zdá, že je mnohem větší riziko, že budou objektivně pozitivní vzorky chybně označeny jako negativní, než riziko, že objektivně negativní vzorky budou chybně označeny jako pozitivní.

Ale tak tomu není, vážení přátelé a milé přítelkyně.

Ve skutečnosti je tomu v reálném světě přesně naopak.

Jednoduchý ilustrační příklad pro osvětlení tohoto zcela zásadního a prvnímu pohledu dobře skrytého paradoxu.

Představme si. že odeberete 10 000 vzorků. Z nich je v našem příkladu třebas 4%, tedy 400 OBJEKTIVNĚ pozitivních, obsahují RNA nebo zbytky RNA viru XYZ. OBJEKTIVNĚ negativních, neobsahujících ani RNA viru XYZ ani její zbytky je zbývajících 9 600 vzorků.

Citlivost je zmíněných 80%, Specifičnost zmíněných 95%.

Ještě si myslíte, že mnohem více pozitivních přehlédnete než negativních falešně označíte jako pozitivní? Nu, není tomu tak, jak by řekl stařičký profesor z filmu Marečku, podejte mi pero.

V našem případě je 400 objektivně pozitivních a z nich 80 bude chybně označeno jako negativní (20% z 400 objektivně pozitivních). Testy tak označí jako pozitivní 320 testovaných a objektivně pozitivních vzorků. Z objektivně negativních 9 600 vzorků jich test označí chybně jako pozitivní celkem 480 vzorků. (Specifičnost je 95%, takže z 9 600 objektivně negativních vzorků jich bude 5% chybně označeno jako pozitivní. 5% z 9 600 vzorků je 480 vzorků.)

Výsledek?

Celkem máte 800 pozitivních výsledků testů, ale reálně, objektivně pozitivních vzorků máte jen 400 vzorků. Máte dvakrát tolik „pozitivních testů“, dvakrát tolik „nakažených“, dvakrát tolik „nemocných“. než kolik jich je ve skutečnosti. A zároveň máte v celkových pozitivních výsledcích celých 60% falešně pozitivních výsledků a jen 40% správně pozitivních výsledků.

Kouzlo? Myslíte, že lžu? Ne. To je matematika. A matematika nikdy nelže. Klidně si to přepočítejte. Klidně si to milionkrát přepočítejte. 8-)

Matematika nikdy nelže. Proto také multikulturalisté, neomarxisté, bojovníci „proti rasismu“, prostě celá extrémistická anti-bělošská a a anti-civilizační levice matematiku tolik nenávidí. Proto vztekle označují matematiku jako výraz a nástroj „bělošské nadřazenosti“. Protože matematika je přesná a nemilosrdná. Nezná ani bratra ani sestru a popisuje náš svět a vesmír přesně takové, jaké jsou. Bez ohledu na ideologie. Bez ohledu na pocity a pocitečky nějakých uřvaných menšin.

Matematika nezná ani bratra ani sestru. Matematika nezná ani Prymulu. A Prymula očividně nezná ji. A ani ji znát nechce. Tedy kromě matematiky tržeb firmy jeho dcery z vakcín – třeba již brzy i z vakcín na Covid.

Podrobnější vysvětlení, model:

Model výsledků testů zahrnuje navíc i faktor „promořenosti“, resp. „míry nákazy v populaci“ (počet lidí, kteří mají RNA nebo zbytky RNA daného viru XYZ v těle/ve vzorku – pozn.: pro jednoduchost předpokládám, že každý člověk, který má RNA nebo zbytek RNA viru v těle, ho má i ve vzorku; jinak by nám do hry vstoupila další, již čtvrtá proměnná a model by nebylo možné zpracovat standardně v tabulkovém editoru a nebylo by možné výsledky jednoduše vyjádřit graficky, protože by šlo o graf ve čtyřrozměrném prostoru).

Takže jde o proměnné: 1. promořenost v populaci 2. Citlivost testu 3. Specifičnost testu.

Tabulka různých kombinací Promořenosti populace a Specifičnosti testu, při konstantní Citlivosti testu (tento parametr jsem použil jako konstantu, protože bychom se opět ocitli v pasti čtyř-dimenzionálního modelu, který je obtížné modelovat v jednoduchých nástrojích alá Excel a který je nemožné interpretovat graficky pro web).

Tabulka uvádí– podíl falešně pozitivních testů při citlivosti testu 80% (konstanta), při dané promořenosti a při dané specifičnosti (tedy při konstantní citlivosti testu, a při různých variantách promořenosti populace, při různých variantách specifičnosti testu a při různých kombinacích obou proměnných):

Pozn.: Jde jen o úvodní část tabulky, kompletní data modelu by byla zbytečně rozsáhlá :

https://www.rajce.idnes.cz/f1463799907

Další tabulka uvádí– podíl celkem (správně i chybně) pozitivních testů při citlivosti testu 80%, při dané promořenosti a při dané specifičnosti (tedy při konstantní citlivosti testu, a při různých variantách promořenosti populace, při různých variantách specifičnosti testu a při různých kombinacích obou proměnných), zobrazeno jako zdánlivá promořenost populace, jako zdánlivá míra „nákazy“ v populaci.

Pozn.: Jde jen o úvodní část tabulky, kompletní data modelu by byla zbytečně rozsáhlá a jsou přehledně graficky uvedená v následujícím odkazu.

https://www.rajce.idnes.cz/f1463801581

Graf podílu falešně pozitivních testů na celkových „pozitivních výsledcích testu“ je zde:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463807897

Graf podílu zdánlivě pozitivních testů („celkový počet pozitivních testů) na celkové populaci v závislosti na skutečném podílu pozitivních testů ve vzorku a na specifičnosti testu:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463807930

A to je jenom jeden z důsledků matematiky, té mrchy „rasistické“, „bělošsky nadřazené“, zcela apolitické, objektivní a neodkecatelné matematiky.

Druhý efekt – efekt zbytkové RNA, resp. jeho matematické a statistické důsledky

Zbytky RNA viru mohou zůstávat i týdny po „smrti“ viru. Na zaoceánských výletních lodích byly nalezeny vzorky RNA viru (navíc na neživých předmětech) i dva týdny po evakuaci všech osob z dané lodi.

A lze dohledat řadu dalších a dalších důkazů, že zbytková, již neaktivní ale identifikovatelná RNA viru přežívá virus samotný po významně dlouhou dobu.

Co to znamená? Zdánlivě nic moc.

Ale z pohledu matematiky a statistiky jde o další možné zcela zásadní zkreslení situace.

Nebudu zde argumentovat, zda, proč a jak dlouho je virus SARS-CoV-2 k nalezení ve vzorcích i poté, co se s ním imunitní systém vypořádá nebo poté, co je „zlikvidován“ nepříznivými podmínkami typu uvíznutí na povrchu věcí apod. (Pro jednoduchost uvádím a budu virus uvádět jako Covid19 , i když to je označení pro nemoc a ne pro virus – pokud bychom chtěli slovíčkařit a zahltit diskusi a možnost porozumění skutečnosti zbytečnou ale účinně matoucí debatou o věcech z daného kontextu zcela podružných; nejde o odborné biologické nebo lékařské pojednání, ale o vysvětlení pro širokou veřejnost).

Stejně tak se nebudu soustředit na diskusi o tom, zda virus Covid19 může přetrvat na neživých věcech 14 dní nebo měsíc nebo týden a jak často k tomu dochází. Stejně tak nebudu debatovat o tom, zda zbytky RNA viru Covid19 mohou být i ve vzorcích vyléčeného nebo nikdy nemocného pacienta a jak často, resp. s jakou frekvencí výskytu, s jakou pravděpodobností k tomuto jevu dochází. A jak dlouho po vyléčení nebo odeznění aktivního stavu viru k tomu dochází. Neví o tom zřejmě nikdo nic, protože tento aspekt se nezkoumá.

Celé lékařství a přírodní vědy Západu přešly v této kauze do módu hip-hopového popíku - „máme tolik a tolik pozitivně testovaných jedním, z principu nepřesným testem, nebudeme zkoumat, jak často lidé mohou skutečně onemocnět, jak často skutečně vážně, jak dlouho lze nalézt ve vzorcích zbytky RNA viru i když už je virus zcela out, hlavní je, že máme počty pozitivních testů a můžeme strašit veřejnost“.

Nikdo - zdá se – není schopen a zcela zřejmě ani ochoten říci, ba dokonce ani zkoumat, kolik lidí, vystavených viru skutečně onemocní, kolik skutečně vážně, jak dlouho je možné nalézt ve vzorcích RNA viru u lidí, kteří vůbec onemocněli a virus likvidovali svojí imunitní reakcí, u lidí, kteří onemocněli mírně, u lidí kteří onemocněli vážně. I když to jsou klíčové parametry, které teprve dávají výsledky „pozitivně testováno“ do skutečně vědeckého a odborného kontextu, a teprve umožňují vědecky a racionálně interpretovat a vysvětlit výsledky v kolonce „počet pozitivních testů“. A možná právě proto se nikdo těmito klíčovými „detaily“ nezabývá, protože by celý Covid-panic-making shořel ve světle fakt jako toaletní papír v malešické spalovně.

Teď se soustředíme na matematický model, který nám jasně ukáže důsledky zbytkové RNA, ať již je doba setrvání zbytkové RNA nebo míra četnosti takových případů jakákoli.

Takže vyjdeme z toho, že virus může zanechávat identifikovatelnou, zbytkovou RNA i týdny a to dokonce i na neživých věcech.

A zkusíme si udělat malou matematickou a neodkecatelnou „hříčku“, abychom si ukázali, jaké zásadní důsledky má existence zbytkové RNA ve vzorcích pro celkový počet „pozitivních testů“, „počet nemocných a nakažených“, i když jde pouze a výhradně o falešné signály.

Nejprve jednoduchý slovní příklad, zcela jednoduchá, vymyšlená viróza pro ilustraci a vysvětlení principu:

Každý den se s virem setká 1 člověk a virus pronikne do jeho organismu.

Jeden den má virus, ale zbytková RNA mizí až čtvrtý den. (V našem ilustračním příkladu.)

Předpokládejme tedy pro příklad, že zbytková RNA zůstane v těle a je identifikovatelná (pokud by byly testy stoprocentní, pro jednoduchost a přehlednost příkladu) ještě další tři dny.

1. den - Takže první den je 1 člověk s virem. V testech, při otestování všech lidí ve státě, bychom měli 1 pozitivní výsledek testu.

2. den – druhý den se nakazí druhý člověk, první člověk zabil virus a má pouze zbytkovou RNA viru. V testech vyjdou dva pozitivní testy. „Počet nakažených je dvojnásobný“.

3. den – třetí den se nakazí třetí člověk. První i druhý člověk jsou stále ještě pozitivní v testech, i když RNA viru je již jen zbytková. „Počet nakažených“ stoupl tedy na trojnásobek (první, druhý a třetí člověk) oproti prvnímu dni a přesně tak budou znít titulky v novinách. Počet lidí se skutečně aktivním virem je nadále jen jeden. (A ani to stále ještě neznamená nemocný!)

4. den – nakazí se čtvrtý člověk. První člověk má poslední den zbytkovou RNA, a stejně jako druhý a třetí člověk mají všichni stále ještě v testech pozitivní výsledek, přestože mají již jen zbytkovou RNA. Skutečný počet lidí s virem je stále jeden. „Počet nakažených“ je čtyřnásobný ve srovnání s prvním dnem. Uměle vznikající a ještě více uměle „roztápěná“ panika nabírá na obrátkách .Prymula kromě zpěvu zakazuje i mluvit. Přitom počet lidí, s aktivním virem, je nadále jeden. (A ani ten třeba ani nemá žádné potíže nebo příznaky).

5. den a všechny další – princip je zřejmý. Počet pozitivních testů vzhledem k přetrvávání zbytkové RNA viru v odebraných vzorcích i přes konstantní počet lidí s aktivním virem je násobně vyšší, závisí jen na počtu dní, po jaký zbytková RNA viru přetrvává, a na počtu předchozích setkání s virem – ať již aktivním virem nebo se zbytkovou RNA viru.

U koronaviru SARS-CoV-2 to je zcela jistě i 14 dní na neživých předmětech. Viz výše. Takže může jít o 14 dní, nebo také více. A faktor 14-ti dní znamená, že na každého jednoho nově identifikovaného s aktivním virem připadá v průměru cca 14 nově identifikovaných lidí se zbytkovým RNA, z řad těch, kteří potkali aktivní virus a zbavili se jej.

Plus další, kteří jen potkali zbytkovou RNA, zachytili ji a mají ji ve vzorku, ačkoli aktivní virus nikdy nepotkali. (Třeba si sáhli na kliku dveří v uvedené lodi v odkazu výše, pak se šťourali v nose a zbytková RNA viru z kliky těch dveří byla nalezena v jejich vzorku z nosu. Takže máte více než 14x tolik lidí, kteří již nemají žádný aktivní virus Covid, ale přesto v testu vyjdou jako pozitivní.

Pozn.: To může být také důvodem, proč je vysoké procento lidí s pozitivními testy a bez protilátek – protože potkali jen zbytkovou RNA, měli ve vzorku jen ji, nikdy nepotkali aktivní virus a proto nemají protilátky. Ale to už je jen možná hypotéza na základě matematiky. Ale je jisté, že jsou i lidé, kteří se setkali jen se zbytkovou RNA. Je pravděpodobná a racionální hypotéza, že pokud je přetrvání zbytkové RNA třebas 14 dní, a imunitní systém potřebuje v průměru 7 dní na „likvidaci“ aktivního viru, pak máte 2 x vyšší pravděpodobnost potkat zbytkovou RNA než potkat aktivní virus.

Pak tedy máte 14x více nově identifikovaných se zbytkovou RNA po setkání s živým virem než nově identifikovaných se skutečným virem. A navíc máte třebas 2x více lidí, kteří „chytli“ zbytkovou RNA a nikoli virus (zbytková RNA je mnohem četnější než aktivní virus v daném modelu). Takže ze 150 pozitivních testů pak máte 3 se skutečným virem, 140 se zbytkovou RNA po likvidaci viru imunitním systémem a 7 lidí s pozitivním testem, protože se potkali se zbytkovou RNA. Pouhá 2% nově pozitivně testovaných lidí jsou skutečně lidé, kteří mají virus.

Matematika. Mrcha jedna rasistická, bělošsky nadřazená.

Faktor 20 dní přetrvávání zbytkové RNA viru by znamenal, že na každého jednoho nově identifikovaného člověka, který má aktuálně aktivní virus připadá 20 nově identifikovaných lidí, kteří již mají (nebo mohou mít) jen zbytkovou RNA viru, viru, který původně potkali jako aktivní, ale jejich tělo virus zlikvidovalo, ale ještě celkově neuklidilo. Plus další, kteří si sáhli na kliku dveří, kde se nacházela zbytková RNA....

Kolísání počtu lidí, kteří se setkali s RNA viru / virem pak vytváří vlny a pohyby v jakémkoli směru bez ohledu na skutečný počet lidí, kteří pozitivně mají aktivní virus (který navíc vůbec nemusí působit žádné onemocnění nebo jen velice mírné a často nezaznamenané onemocnění u většiny lidí, jak ukazují dostupné informace.) A tak, když se spoléháte na jeden jediný apriori chybový a jen podpůrný ukazatel, tak se vám zdá, že vidíte trendy, ale ve skutečnosti jen vidíte informační šum.

Takže se tu spoléháme na jeden, jediný údaj, Který je apriori nepřesný (nepřesnost PCR testu).. A který navíc, i kdyby byl stoprocentně přesný, neukazuje z principu aktuální počet lidí, kteří mají virus vůbec přítomen ve vzorku, ale výhradně počet lidí, kteří mají virus nebo zbytkovou RNA. Přitom je možné a velice reálné, že počet lidí se zbytkovou RNA je násobně vyšší oproti lidem opravdu s virem. Ale to nikdo nezkoumá. K vystrašení veřejnosti by se racionální pohled na Covid19 vlbec, ale vůbec nehodil. To jsou mnohem lepší titulky „rekordní počet nakažených“, které naprosto dezinterpretují fakta a cíleně straší občany.

Takže zastavujeme život a ekonomiku v této zemi na základě zcela nepřesného testu, s naprosto jednoznačně zkreslenými údaji. Nepřesnost a chybovost v míře tak strašné, jaká nebyla ani za bolševika při tvorbě pětiletého plánu.

To vše je „pouhá“ matematika na základě toho, že 1. fakt - RNA viru přetrvává, i když už nejde o aktivní, „životaschopný“ virus a 2. fakt - tato zbytková RNA objektivně přetrvává, jen neznáme jak dlouho, ale jde o jednotlivé týdny na neživých předmětech zcela jistě.

Závěr:

1. Testy PCR jsou apriori nepřesné a počet falešně pozitivních případů na celkově vykázaných pozitivních je v desítkách procent. Viz výše. Nejde o nic jiného, než o matematicky exaktně dané důsledky, které přináší ne-stoprocentní specifičnost a ne-stoprocentní citlivost testů. Je to stejné a exaktně přesné pro jakýkoli test v jakémkoli oboru, který má dva parametry alá specifičnost a citlivost.
   Jakmile máte jakýkoli test, který má tyto dva parametry (specifičnost a citlivost) menší než jedna, pak se dají spočítat procenta chybně pozitivních testů i bez jakékoli znalosti z oblasti lékařství nebo čehokoli jiného. Pouhá matematika (a poměrně jednoduchá, nijak složitá matematika) je naprosto přesný a zcela univerzální nástroj na identifikaci a kvantifikaci konečné chybovosti takového testu.
2. Aktuálně se pohybujeme v oblasti, kdy je podíl pozitivních výsledků testů na všech testech okolo 5,5%. Při nepřesnosti PCR testu (kombinace Specifičnosti a Citlivosti, viz první část) se tedy ve skutečnosti pohybujeme někde mezi 1% až 3,5%, kdy testovaná osoba má skutečně virus nebo zbytkovou RNA viru ve vzorku. (Pro srovnání viz tabulky modelu uvedené výše).
3. Statistické fluktuace nepřesnosti PCR testu tak mají na celkový počet pozitivních testů významně větší vliv, než skutečný objektivní počet lidí, s virem nebo zbytkovou RNA viru ve vzorku. (Podíl falešně pozitivních výsledků na všech pozitivních výsledcích je někde mezi 50+ do 80 %. Takže fluktuace chyb testu mají větší váhu, než fluktuace počtu lidí s virem nebo zbytkovou RNA. Viz tabulky modelu výše a jejich grafické znázornění. Stejně tak působí fluktuace celkového počtu testovaných, které mají větší vliv na změnu celkových pozitivních testů (správně pozitivních plus falešně pozitivních), než změny v celkovém počtu osob s přítomností viru nebo zbytkové RNA ve vzorku.
   Krátkodobý trend, o který se opírá vláda a plukovník, je vždy výrazně kolísavý na základě různých faktorů. Za existující chybovosti testů (podíl falešně pozitivních na všech pozitivních) pak je kolísání počtu testů významnější faktor než kolísání počtu osob s virem nebo zbytkovou RNA viru.
4. Vzhledem k přetrvávání zbytkové RNA i poté, co již virus není aktivní/životaschopný, je v počtu pozitivních testů počet zbytkové RNA s vysokou pravděpodobností mnohonásobně vyšší, než počet lidí s aktivním virem. Číslo udávající celkový počet pozitivních testů tak nevyjadřuje ani zdaleka současný stav, ale stav minulý, stav několik dnů až týdnů zpátky. V nejlepším případě. V horším, skutečnosti odpovídajícím případě pak jen počet osob, které se potkaly třeba i se zbytkovou neaktivní RNA.
5. Fluktuace minulého stavu a kolísání celkového počtu testovaných tak mají významný, ba patrně rozhodující vliv na celkový počet pozitivních testů; vliv mnohem větší vliv, než počet lidí aktuálně pozitivních, než počet lidí s virem. (Z tohoto pohledu se tak jedná o řízení státu podle pohledu do zpětného zrcátka,a zrcátko je navíc z petřínského bludiště).

Na základě zcela nepřesných a zcela dezinterpretovaných údajů řídíme nouzový stav a všechna opatření, která jsou velice nákladná a pro dlouhodobý život společnosti velice nebezpečná. Tato opatření jsou opatření ohrožující samotnou funkčnost a existenci naší země, přetrvání a existenci naší ekonomiky a společnosti. Na základě jediného, velice nepřesného a proto vždy jen podpůrného testu nyní řídíme celý život našeho státu.

Máme jedno jediné číslo. O tomto čísle víme, že je z principu nepřesné. A výrazně nepřesné

Jako kdybychom řídili auto ve stopadesátce na dálnici na základě vibrací sedačky spolujezdce...

S šílencem za volantem navíc.

Dovětek:

Když plk. Prymula obhajoval v Parlamentu Výjimečný stav a svůj zákaz zpěvu, abych to nazval jednoduše, tak byla čísla o počtu pozitivních testů celý den nesmírně nízká, okolo 1 000. Pak ale navečer náhle bylo zjištěno, že prý došlo k technické chybě a počet pozitivních testů prý byl ve skutečnosti téměř 3 000, tedy prý nový rekord.

A tento záhadný faktor se nám v posledních dnech nějak záhadně často opakuje, kdy čísla o počtu pozitivních testů jsou celý den velice nízká a pak jsou na poslední chvíli upravena výrazně směrem nahoru, k novým rekordům jakéhokoli druhu. A tak je to jednou rekordní počet v neděli, jindy je to rekordní počet v jednom týdnu, jindy je to rekordní středa, jindy je to rekordní pátý den v měsíci, jindy je to rekordní počet pro druhý čtvrtek v měsíci s lichým datem dělitelným třemi...prostě rekord musí vždycky nějaký padnout, i kdyby se novináři kvůli tomu museli naučit malou násobilku.

Takže když plk. Prymula řekl, že čeká až 8 000 „nakažených“ (pozitivních testů), tak to sice bude třeba i číslo násobně menší. Ale brzy se zjistí, že jde o technickou chybu a že to je těch 8 000 „nakažených“. A plk. Prymula zakáže dětem ve školách dýchat, kromě přestávek.

Ale to už není o matematice, to už je věcech zcela jiných. Třeba o editování na počítači. ;-) Pardon, vlastně o opravě technických chyb. Jako když „korespondenční hlasy“ v překvapivě enormním počtu korigovaly chyby hlasování Rakušanů a rozhodly o volbě levičáckého neomarxistického extrémisty prezidentem nešťastného Rakouska.

Za zmínku stojí

Ministerstvo zdravotnictví se zcela jasně a naprosto zřetelně dopouští psychologické manipulace a namísto věcného pohledu na dostupná, jakkoli problematická a málo relevantní data, ministerstvo i tato nepříliš spolehlivá a sama o sobě málo hodnotná data interpretuje úmyslně v takové podobě, aby budila co největší hrůzu a vyvolávala dojem hrůzné pandemie i přes to, že se žádná pandemie nekoná:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463856822, resp. graf z https://onemocneni-aktualne.mzcr.cz/covid-19

Za prvé, Graf dezinterpretuje data - chybí dvě osy, přestože data dvě osy musí mít (jedna proměnná je ve stovkách, druhá v desetitisících). Nelze uvést pouze jednu osu pro údaj „počet pozitivních testů“ s rozsahem v desítkách tisíc a neuvést i druhou osu pro počet zemřelých s pozitivním testem ve stovkách případů. Takto graf úmyslně implantuje falešný dojem, že počet zemřelých je v desítkách tisíc také.

Za druhé, byl vybrán – zcela jasně vědomě - takový grafický typ, který budí dojem, že mrtvých je zásadní část, cca polovina všech "nakažených" (ve skutečnosti jen pozitivně testovaných) a že jejich celkový počet dosahuje desítek tisíc. (Dát dvě veličiny zcela rozdílné velikostí do tohoto typu grafu je pracné a vyžadovalo si silné zásahy a úpravy v Excelu.)

Za třetí, výběr grafu zároveň zcela jistě úmyslně, leč podvodně, implikuje pocit, že u počtu zemřelých s pozitivním testem jde o podíl z celkem pozitivně testovaných a že tento podíl je enormní. Ministerstvem zdravotnictví a pseudo-pandemické propagandy (ZMPPP ČR) vybraný typ grafu je používán vždy výhradně pro veličiny, které jsou jednak jednoznačně srovnatelné svojí absolutní velikostí a jednak tehdy, kdy ta menší je vyjádřena jako podíl té větší, nebo jako srovnání počtu u dvou veličin více méně shodných ve velikosti. Ministerstvo se tak snaží implantovat dojem, že počet mrtvých je významná část všech pozitivně testovaných a že se celkově jedná o strašlivé číslo. Je to jasná manipulace, podvodná grafická prezentace údajů.

Korektní a nepodvodný by byl prostý graf dvou křivek, se dvěma jasně vyznačenými osami Y. Případně navíc logaritmický graf, protože každý lineární graf opticky výrazně nadhodnocuje růst (proto burzovní makléři při získávání klientů tak neradi ukazují logaritmický graf, ale tak rádi graf lineární). Takový graf Ministerstvo zdravotnictví neposkytuje, protože by nepřitápěl v kotli uměle vyvolané paniky a hysterie. Takový férový graf je zde:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463865760

Zajímavé na tomto grafu je zřetelně viditelný fakt útlumu „pandemie“ a dokonce ještě většího útlumu smrtnosti, a to i přes veškerou snahu Ministerstva zdravotnictví vykazovat i člověka otráveného houbami při pozitivním nálezu na Covid jako „zemřel na Covid“.

Již jen jako drobnost je navíc i fakt, že pro počet zemřelých s pozitivním testem na Covid je vzdálenost jednotek na neuvedené ose Y (tedy míra roztažení grafu vertikálně) zvolena cíleně a jistě vědomě tak, aby budila dojem enormního nárůstu a enormního počtu.

Podívejte se na tyto dva grafy.

První vzbuzuje podvědomě pocit vysokého tempa růstu:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463869037

Druhý potom vytváří podvědomý dojem růstu výrazně menšího:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463869034

Přitom jde v obou případech o graf naprosto dokonale stejných dat – kumulativní nárůst o jednu jednotku za každý časový úsek daného „intervalu“:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463869027

Pro kumulativní veličiny, jakým je i tento příklad nebo jakým je například celkový počet zemřelých s pozitivním testem, je pak i tento graf ne příliš korektn. Korektní (nikoli politicky, ale vědecky korektní a ne-manipulativní) graf je výhradně graf s logaritmickou stupnicí:

https://www.rajce.idnes.cz/f1463869028

Web ministerstva zdravotnictví tak ani v tomto případě neinformuje, nýbrž manipuluje data a veřejnost, podvodně vytváří dojem strašlivé a hrůzné pandemie. Je to propaganda Covidalarmismu a ne seriózní informace.

Mimochodem, všimli jste si finty, že na to, aby vás Ministerstvo zdravotnictví a covid-paniky vedlo jako „nemocný Covid“.stačí jeden pozitivní test. A to dokonce i když nemáte řádné jiné příznaky ba nikdo ani nezkoumá, jestli máte vůbec nějaký nález (jiný test, snímek, příznaky...) jiný než jen jeden a to apriori nepřesný a chybový test, a nikdo tedy nezkoumá, zda ten pozitivní test je správný pozitivní nebo falešně pozitivní. Zato abyste potom přešli z kategorie „aktuálně nemocní“ do kategorie vyléčení, tak musíte mít DVA negativní testy. Ještě bych navrhl. aby to byly dva negativní testy s odstupem nejméně pěti let. To by teprve ty počty „nemocných“ naskákaly! ;-)

No není to krása, všechna ta promyšlená opatření a nařízení soudruha Prymuly?

Covidalarmisté prostě mají svoji svatou a nedotknutelnou ideologii.

Jediný „vědecký“ světový názor.

Mají svůj „vědecký marxismus-covidismus“

( https://cs.wikipedia.org/wiki/Marxismus-leninismus a https://cs.wikipedia.org/wiki/V%C4%9Bdeck%C3%BD_komunismus )

Plukovník Prymula je tohoto „vědeckého marxismu-covidismu“ vrchním Bilakem pro Českou republiku.