★ 掲示板：『放知技（ほうちぎ）』 ★彡 64333413
２０１８年元旦，金正恩，五輪外交を開始！平昌五輪を大成功に導く．習近平が金正恩を超国賓待遇！金正恩が米朝首脳会談を提案，これをトランプが即断で受諾！金正恩，板門店から韓国に入り，南北首脳会談．大成功！トランプが５月中の米朝首脳会談を示唆．マティス国防長官が「駐韓米軍の撤退」を示唆！…まさしく激動の２０１８年だ．この激動の切っ掛けをつくり，激動をリードしてきたのは，金正恩(３４)だ！今後も金正恩は世界をリードする！目が離せない．深い考察と議論が必要だ．（Ｍ部長・飯山一郎）
混沌に希望を見出す賢者の発信スレー４２－
-
1：堺のおっさん
:
2022/06/29 (Wed) 13:52:48
host:*.enabler.ne.jp -
これまでの概念では説明がつかない大きな変化が起こっている。
プーチンの起こしたこの変化は、私自身も気づくのに相当な時間を要するものだった。
歴史は繰り返すのだが、同じシナリオは用意されていない。
問題は一人一人がその変化にどう向き合いながら自己の指針を見出していくのか。
さあ、大いに語り合ってくだされ。 -
515：mespesado
:
2022/11/15 (Tue) 15:24:48
host:*.eonet.ne.jp -
https://bbs6.fc2bbs.net//bbs/img/_409100/409098/full/409098_1668493488.png
>>513
前発言 >>513 の添付画像から７５～７９歳のグラフを抜き出してきたの
が本発言の添付画像の上段のグラフです。これ、すごく特徴的な部分がある。
それは点線の丸で囲んだ７月のところです。比較のために、>>492 で貼り付
けた画像の男性の全年齢・全死因による超過死亡のグラフを下段に再掲して
みました。７月前後の部分を比較してみれば明らかなように、下段のグラフ
では７月が第④波と第⑤波のはざまで完全な谷になっているのに対し、上段
のグラフでは７月だけぴょこんと小さな山になっている。この時期は新型コ
ロナの流行の谷間であると同時に６５歳以上のワ○チ○接種のピークがあっ
た月なので、その原因はあまりにもはっきりしていると思います。そこで、
この７５～７９歳のグラフの元データを使って、この７月のワ○チ○による
実際の死亡者数を定量的に推計してみることにしましょう。
まず、７５～７９歳の６月の超過死亡者数を[Ａ6]、７月と８月のそれを、
それぞれ[Ａ7]、[Ａ8]とします。
次に、全年齢・全死因の６月の超過死亡者数を[Ｂ6]、７月と８月のそれを、
それぞれ[Ｂ7]、[Ｂ8]とします。
また、ワ〇チ〇後の６月の死亡報告者数を[Ｗ6]、７月と８月のそれを、
それぞれ[Ｗ7]、[Ｗ8]とします。
最後にワ〇チ〇死の報告が実際の死亡より過少報告されている、その過少
報告率の逆数を前と同様にＭと置きます。ここでもＭは公表値からは不明で、
これから方程式を解いて求めなければならない未知数です。
さて、このとき６月の超過死亡者数 [Ａ6] からワ○チ○で実際に死亡し
た人数である Ｍ×[Ｗ6] を差し引いた残り、つまり
[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]
が６月に新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数になるはずです。
同様に、７月の新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数は
[Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7]
であり、８月の新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数は
[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]
ということになります。ここで、７月がどれだけ前後に比べて出っ張ってい
るかという「尖度」を、「７月の値を６月と８月の値の平均値で割ったもの」
で定義します（注：この尖度というのはここだけの便宜的な用語で、統計学
の術語としての尖度とは別物です）。７月が６月と８月の丁度平均値である、
つまり、６―７―８月が真っ平になった場合の「尖度」が１ということにな
り、尖度が１を超えると７月が山になり、尖度が１を下回ると７月が谷にな
る、ということを意味します。
具体的に、まずは簡単な「全年齢・全死因の超過死亡」に関する尖度の方
から計算してみることにします。７月の値が [Ｂ7] で、６月と８月の平均
値が ([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷２ ですから、この場合の尖度（Ｐ1とします）は
Ｐ1＝[Ｂ7]÷{([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷２}
＝２×[Ｂ7]÷([Ｂ6]＋[Ｂ8])
となります。
次に、新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数の尖度（Ｐ2）を
求めます。これは、Ｐ1の計算で[Ｂ6]とあるところを[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]に、
[Ｂ7]を[Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7]に、[Ｂ8]を[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]に置き換えればよい
ので、
Ｐ2＝２×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])÷([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])
となります。ここで、>>510 のときと同様に、死亡者の大半は高齢者であり、
死亡者の中心である８０代以上の高齢者ではワ〇チ〇後の死者数は、他の死
亡者の中に「埋もれ」てしまっていることに注目して、次のような仮定を導
入することにします：
＃ ７５～７９歳の新型コロナによる直接又は間接死亡者数に関する「尖度」
＃ は、全年齢・全死因に対する超過死亡に関する「尖度」と同じである。
つまり、新型コロナによる死亡の月別の変動は年齢によらず一定で、特定
の年齢層のグラフの尖度を変化させている原因はワ○チ○種だ、と仮定する、
ということです。この仮定の下では
Ｐ1＝Ｐ2
ということですから、未知数Ｍに対する方程式として
２×[Ｂ7]÷([Ｂ6]＋[Ｂ8])
＝２×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])÷([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])
という式が得られます。これを（分数と見做して）分母を払って変形すると、
([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])×([Ｂ6]＋[Ｂ8])
＝[Ｂ7]×([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])
となりますが、両辺を [Ｂ7]で割って、
β＝([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷[Ｂ7]
と置くと、
β×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])＝[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]
左辺の括弧をほどいて移項すると
β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8]＝Ｍ×β×[Ｗ7]－Ｍ×[Ｗ6]－Ｍ×[Ｗ8]
右辺をＭでまとめると、
β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8]＝Ｍ×(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
となり、未知数だったＭは、
Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
と計算できることになります。
以下、具体的にＭを計算してみます。まず全年齢・全死因のデータからβ
を求めます。全年齢・全死因の超過死亡のグラフの元データによれば、
[Ｂ6]＝４.９４％
[Ｂ7]＝３.３７％
[Ｂ8]＝５.７２％
ですから、
β＝([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷[Ｂ7]＝(４.９４＋５.７２)÷３.３７＝３.１６
となります。また
[Ａ6]＝４４１
[Ａ7]＝４６７
[Ａ8]＝５０５
[Ｗ6]＝４８
[Ｗ7]＝３１
[Ｗ8]＝１２
ですから、求めるべき報告過少率の逆数 Ｍ は、
Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
＝(３.１６×４６７－４４１－５０５)÷(３.１６×３１－４８－１２)
＝１４.０
と求められます。これも６～８月の超過死亡数 [Ａ6],[Ａ7],[Ａ8] に全死
因の数字を使っていますが、そこには「自殺」のような、感染数に連動しな
いけれども無関係とは言えないような微妙な死因が含まれています。
そこで、前回と同様に、全死因の代わりに「悪性新生物」と「心疾患」に
死因を限定した場合を考えると、
[Ａ6]＝ ４５＋３８＝ ８３
[Ａ7]＝１２０＋５８＝１７８
[Ａ8]＝ ６９＋３６＝１０５
となるので、上のＭの計算式で対応する箇所を置き換えて再計算すると、
Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
＝(３.１６×１７８－８３－１０５)÷(３.１６×３１－４８－１２)
＝９.９
となり、何と、今回の計算方法でも約１０倍という結果が得られました！
あまりにも出来過ぎた結果にも思えますが、これで６５歳未満だけでなく、
６５歳以上の年齢層においてもワ○チ○による実際の死亡者数は、死亡報告
の１０倍程度の人数であることがわかったと思います。
以上で２０２１年の超過死亡に関する分析は一応終わりたいと思います。
人口動態統計では、今年２０２２年に入ってからも、２～３月や８月の超過
死亡が半端なく大きく、巷でも話題になっていますが、死因も含む統計が、
現時点では７月分までしか公表されていませんので、８月分まで公表された
段階で、改めて分析してみたいと思っています。その時は、改めて「復活宣
言」して分析結果をまたシリーズもので解説したいと思うので、その説はど
うぞよろしくお願い致します。
（一応おしまい）