Вы уж определитесь, у вас в 2000-х то "промышленность загнулась", то "бизнес расцвел" из-за "решений 90-х". А в "бандитских 90-х" виноват Брежнев из 70-х. И доллар сейчас дорогой, так что тоже определитесь - выпускникам ЛГУ дальше рубль держать низким или устроить "промышленность не переживет".
Ваш формальный подход к "пережил" не несет никакого реального смысла. Пациент "пережил" попадание пули и умер в больнице - значит убили его врачи. Если к началу 2000-х это были на ладан дышащие предприятия, которые не могли ничего толкого выпустить, то их учать была решена. Ну или вливать в них миллиардами как в Автоваз. Ну и по вашей же логике проблемы промышленности в 2000-х были заложены в 90-е.
Так ничего нельзя сделать с данными, если нет какого-то их аналитического описания. Нужно же знать, что там и как считать.
Я лишь подвел аналитику, которой автор не хочет или не может заниматься. Конкретно для оценки эффективности вакцины с помощью линейной аппроксимации смертности. Но ее же можно использовать для анализа данных за любой промежуток времени, с оговорками конечно, лишь бы их было достаточно для хорошей аппроксимации. Хоть из тех же источников, что и автор. Можно даже подсунуть туда конкретные выражения для вероятности заболеть и умереть и получить более сложные зависимости, хоть от времени. Как еще описать смертность, кроме как количеством народа на их шансы помереть, я не знаю)) А если можно точно предсказать зависимость доли вакцинированных от времени или она известна, то и для нее временную зависимость можно построить.
Понял кстати еще один немаловажный фактор - до некоторого порога, пока система здравоохранения может справляться с потоком заболевших, эффективность вакцин по смертности может быть вобще нулевой, потому что хорошие врачи снижают эффективность вакцин по смерти всех откачали).
я расписал как это все считается исключительно по практическим данным с графика. Посмотрите еще раз. А данные вы можете взять откуда сочтете нужным, главное чтобы усреднение было корректным и не по 10-15% от графика.
во-вторых можете считать, что это вероятности заболеть и умереть в конкретном месте в конкретный временной период. Можно даже считать их некоторыми обобщенными функциями, но тогда все утверждения о линейности не имеют смысла. В вашем поиске чего-то где-то с утверждением, что там прямая и должно быть какое-то превышение над чем-то смысла точно никакого.
а вот третье совсем смешно. Мы эти данные берем из графика, который получаем примерно также как и вы.
В общем был аппроксимирован довольно большой разброс значений на достаточно узкой длине графика, получены по сути, одна-две точки от искомой зависимости. Конусообразное расширение доверительного диапазона к краям графика на это намекает. Также не были вычленены факторы, которые утягивают смертность в область меньше 1, в каких-то регионах, как очевидно по некоторым точкам, что-то значительно снижало смертность независимо от наличия эпидемии и количества вакцинированных. Выборка данных явно недостаточна и требует дополнительной обработки.
Да, вот кажется нашел ваш основной косяк - избыточная смертность по стране не является средним от избыточных смертностей по регионам. Ваши аппроксимации... печаль
это не то, признаю, поторопился.
а вот это то - точки, которые автор использует, не содержат информации о наклоне графика для данного региона (графики из одной точки). Потому и аппроксимация никакого правильного усредненного наклона дать не может.
Да, вот кажется нашел ваш основной косяк - избыточная смертность по стране не является средним от избыточных смертностей по регионам. Ваши аппроксимации... печаль.
и идти вверх, если шанс вакцинированного заболеть и умереть меньше такого шанса для невакцинированного; если эти шансы равны, то график выходит на констану.
а если шанс вакцинированного заболеть и умереть больше такого шанса для невакцинированного, то график идет вниз.
и эту зависимость на самом деле считать линейной можно только совсем все упрощая, потому что в нее входит вероятность заражения, которая дает нелинейность от тучи параметров, включая и долю вакцинированных.
Так как эффективность вакцин это доказанный факт, то вы получили что-то не то. Попробуйте все-таки в аналитику и найдите у себя ошибки.
и да, зависимость которую вы тут мучаете, аналитически выводится за минуты за три.
если гугл не будет лезть в политоту и дальше, то ему ничто не мешает работать.
Вы уж определитесь, у вас в 2000-х то "промышленность загнулась", то "бизнес расцвел" из-за "решений 90-х". А в "бандитских 90-х" виноват Брежнев из 70-х.
И доллар сейчас дорогой, так что тоже определитесь - выпускникам ЛГУ дальше рубль держать низким или устроить "промышленность не переживет".
ага, все хотят зарплату в долларах, а цены в рублях.
Ваш формальный подход к "пережил" не несет никакого реального смысла. Пациент "пережил" попадание пули и умер в больнице - значит убили его врачи. Если к началу 2000-х это были на ладан дышащие предприятия, которые не могли ничего толкого выпустить, то их учать была решена. Ну или вливать в них миллиардами как в Автоваз. Ну и по вашей же логике проблемы промышленности в 2000-х были заложены в 90-е.
"это другое"
Так ничего нельзя сделать с данными, если нет какого-то их аналитического описания. Нужно же знать, что там и как считать.
Я лишь подвел аналитику, которой автор не хочет или не может заниматься. Конкретно для оценки эффективности вакцины с помощью линейной аппроксимации смертности. Но ее же можно использовать для анализа данных за любой промежуток времени, с оговорками конечно, лишь бы их было достаточно для хорошей аппроксимации. Хоть из тех же источников, что и автор. Можно даже подсунуть туда конкретные выражения для вероятности заболеть и умереть и получить более сложные зависимости, хоть от времени. Как еще описать смертность, кроме как количеством народа на их шансы помереть, я не знаю)) А если можно точно предсказать зависимость доли вакцинированных от времени или она известна, то и для нее временную зависимость можно построить.
Понял кстати еще один немаловажный фактор - до некоторого порога, пока система здравоохранения может справляться с потоком заболевших, эффективность вакцин по смертности может быть вобще нулевой, потому что хорошие врачи
снижают эффективность вакцин по смертивсех откачали).могу только посочувствовать
я расписал как это все считается исключительно по практическим данным с графика. Посмотрите еще раз. А данные вы можете взять откуда сочтете нужным, главное чтобы усреднение было корректным и не по 10-15% от графика.
во-первых мои обозначения вполне понятны.
во-вторых можете считать, что это вероятности заболеть и умереть в конкретном месте в конкретный временной период. Можно даже считать их некоторыми обобщенными функциями, но тогда все утверждения о линейности не имеют смысла. В вашем поиске чего-то где-то с утверждением, что там прямая и должно быть какое-то превышение над чем-то смысла точно никакого.
а вот третье совсем смешно. Мы эти данные берем из графика, который получаем примерно также как и вы.
что вы называете реальной эффективностью
Пришлось сделать за автора аналитическую работу. Заблуждения, высказанные в статье, очевидны.
Картинка
В общем был аппроксимирован довольно большой разброс значений на достаточно узкой длине графика, получены по сути, одна-две точки от искомой зависимости. Конусообразное расширение доверительного диапазона к краям графика на это намекает. Также не были вычленены факторы, которые утягивают смертность в область меньше 1, в каких-то регионах, как очевидно по некоторым точкам, что-то значительно снижало смертность независимо от наличия эпидемии и количества вакцинированных. Выборка данных явно недостаточна и требует дополнительной обработки.
это не то, признаю, поторопился.
а вот это то - точки, которые автор использует, не содержат информации о наклоне графика для данного региона (графики из одной точки). Потому и аппроксимация никакого правильного усредненного наклона дать не может.
Да, вот кажется нашел ваш основной косяк - избыточная смертность по стране не является средним от избыточных смертностей по регионам. Ваши аппроксимации... печаль.
ваш график должен выходить из области (0,1)
и идти вверх, если шанс вакцинированного заболеть и умереть меньше такого шанса для невакцинированного;
если эти шансы равны, то график выходит на констану.
а если шанс вакцинированного заболеть и умереть больше такого шанса для невакцинированного, то график идет вниз.
и эту зависимость на самом деле считать линейной можно только совсем все упрощая, потому что в нее входит вероятность заражения, которая дает нелинейность от тучи параметров, включая и долю вакцинированных.
Так как эффективность вакцин это доказанный факт, то вы получили что-то не то. Попробуйте все-таки в аналитику и найдите у себя ошибки.
и да, зависимость которую вы тут мучаете, аналитически выводится за минуты за три.
и вобще как вы там получаете точку (0,0) из отношения двух ненулевых чисел во втором абзаце
вот вам пример вашего заблуждения
https://rauscherl.medium.com/эффективность-вакцин-парадокс-юла-симпсона-или-почему-эффективность-вакцины-не-равна-среднему-1e3dd46f13cf
а если вы о моем вопросе про наклон, то я решил уточнить только из-за того, что вы, никак не обосновывая, заявляли что она должна стремиться к 1.
никакой связи
но никакой связи с вашими рассуждениями в этом нет