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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)

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