中国疫情数据真实可信的科学证明 - Biology版

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Biology版 - 中国疫情数据真实可信的科学证明

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4月28日，美国达拉斯联邦储备银行研究部高级经济师克里斯托弗·科赫(Christoffer
Koch)和英国牛津大学赛德商学院研究员肯恩·冈村(Ken Okamura)联合发表论文，证明
中国没有操纵疫情数字。
这篇题为《本福特定律和COVID-19报道》(Benford's Lawand COVID-19 Reporting)的
论文通过研究中国、意大利和美国三个国家疫情的实时数据，指出中国实时播报的疫情
数字分布符合本福特定律，不存在被操纵的可能。
本福特定律是一种用于检查各种数据是否有造假成分的统计学定律，广泛应用于欺骗检
测和股票市场分析等领域。这篇论文对中国确诊的病例、死亡病例、治愈病例等数字进
行验证，得出结论：中国确诊的病例数量符合本福特定律的预期分布，并且与美国和意
大利的情况相似，因此没有发现(中国数据)被篡改的证据。世界其他国家和地区的决策
者应该相信中国的数据，并据此制定政策。
文章指出，某些国家对中国疫情数字的怀疑可能导致甚至已经导致这些国家的决策失误
，以及公众不支持政府决策，从而给社会带来危害。两位作者建议其他国家应根据中国
数据，参考中国采取的卓有成效的政策来调整本国应对疫情的方式。
摘要：对决策者来说，对传染病案例实时数据的信任是至关重要的。媒体和政界人士对
中国有关COVID-19病例的数据表示怀疑。我们发现中国确诊的病例数量符合本福特定律
的预期分布，并且与美国和意大利的情况相似，因此没有发现（中国数据）被篡改的证
据。世界其他国家和地区的决策者应该相信中国的数据，并据此制定政策。
结论：中国确诊病例的第一位数分布符合本福特定律。因此，我们拒绝中国数据被操纵
的假设。研究表明，它也与美国和意大利的分布相匹配。本福特定律的一个优点是：要
对虚假的实时数字进行协调基本上是不可能的。虽然确实可以创建符合本福特定律的数
据（Diekmann，2007年）。但要以这种方式处理中国数据，需要协调所有省份的每日公
告，同时准确预测未来的感染率。这是不可能的。由于中国疫情比欧洲至少早出现一个
月，比美国至少提前六周，因此，其数据不仅可以用来校准模型以便采取减缓感染的政
策措施，而且还应被用作解除居家隔离令的指导。
以上内容根据网络资讯编辑

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