Estadísticas sobre enfermos y fallecidos hechas por F.B.S.

[fbs]

Olvide poner el enlace a la presentación del mensaje de ayer

[fbs]

Ya he subido uno de los videos que tenía problemas de sonido:

Eurostat. Fallecidos semanales 2015-2021
Comparación con máximos 2015-19 y gráficos 2015-21



Los gráficos de los países no se ven con nitidez en la presentación, he puesto documentos pdf de cada uno de ellos con mayor calidad.

Enlaces:
Presentación pdf:


Hoja Excel:


Gráficos de los países europeos:

[fbs]

Eurostat fallecidos y dosis de vacunas



Gráficos semanales de fallecidos obtenidos de Eurostat y dosis de vacunas.

Enlaces: Presentación pdf:


Hoja Excel Eurostat:


Hoja Excel vacunas semanales en Europa:

[fbs]

Ratio riesgo-beneficio.

Relación comparativa de fallecidos y efectos tromboticos de las vacunas.



Veremos cómo calcular el ratio de fallecidos por millón por grupo de edad y entenderemos la razón de que algunas vacunas no se usen en todos los tramos de edad.

El riesgo provocado por los efectos adversos puede ser similar o incluso mayor que el daño que evita.

Enlace al pdf:

[Escuela de Salud]

Lo que sería muy interesante saber es la tasa de mortalidad total por cada 100.000 vacunados y la misma tasa de los no vacunados. Eso a partir de la vacuna. Aunque está claro que esos datos no los van a dar.

Así sabríamos con total seguridad si la vacuna protege o mata.

[fbs]

Aun conociéndolo habrá un problema añadido, el incremento de fallecidos mayores de 80 años de 2020 está provocando una reducción de ese grupo de edad en las primeras semanas de 2021 en las provincias con datos similares a 2019 o inferiores.

Parece que las defunciones correspondían a las personas con peor estado de salud.

Es complicado “matar” un ser vivo si está más o menos sano y come todos los días

[Joyero]

Buenas tardes,fbs,con todo el material ke nos expones,deduzco ke la estadistica se te da bien
Pues yo keria realizarte una consulta sobre la regresion lineal...Voy a intentar explicarme con un ejemplo:
Si tenemos 7 coordenadas y nos sale un coeficiente correlacion de 88%,y al descartar esa ultima coordenada
nos sale 99%,¿seria correcto realizar ese descarte de ese ultimo punto tan disperso de la recta?¿o estariamos
falseando el analisis?todo ello,claro esta,suponiendo ke el muestreo hubiere sido pluscuamperfecto

[fbs]

Hola Joyero, te voy a poner un ejemplo de cómo te pueden tirar una hipótesis si eliminas datos que no la corroboran al 100%.

https://maldita.es/malditaciencia/20200 ... rrelacion/

Se ha realizado una gráfica con datos parciales, faltan los países que no se ajustan a la hipótesis para que tengamos una imagen clara de que se cumple siempre.
Al hacerlo, el trabajo de crítica es fácil de hacer.
Es preferible poner todos los datos aunque produzca un poco de dispersión que eliminarlos y dar la sensación de que lo estas manipulando.
La regresión lineal es un método de predicción que tiene un problema cuando ajustamos a los datos que conocemos, si son escasos, pueden dar resultados poco consistentes con el paso del tiempo.
En el artículo hablan de la regresión lineal, está bien para ver tendencias cuando hay dispersión. De todas formas, si hay una relación directa o inversa se ve claramente.

[Joyero]

Hola Joyero, te voy a poner un ejemplo de cómo te pueden tirar una hipótesis si eliminas datos que no la corroboran al 100%.

https://maldita.es/malditaciencia/20200 ... rrelacion/

Se ha realizado una gráfica con datos parciales, faltan los países que no se ajustan a la hipótesis para que tengamos una imagen clara de que se cumple siempre.
Al hacerlo, el trabajo de crítica es fácil de hacer.
Es preferible poner todos los datos aunque produzca un poco de dispersión que eliminarlos y dar la sensación de que lo estas manipulando.
La regresión lineal es un método de predicción que tiene un problema cuando ajustamos a los datos que conocemos, si son escasos, pueden dar resultados poco consistentes con el paso del tiempo.
En el artículo hablan de la regresión lineal, está bien para ver tendencias cuando hay dispersión. De todas formas, si hay una relación directa o inversa se ve claramente.

Muchas gracias
Si sirve de algo,te diré ke estoy estudiando analisis kimico("control de calidad"en lenguaje pijo),FP superior,y
mi ambito de trabajo con la regresion lineal(no me han enseñado ningun otro tipo,aunke he oido hablar de la
exponencial,logaritmica,etc.)es de entre 5 y 8 muestras,y me suelen exigir un coeficiente de correlacion de 0,9999
Cuando vi en los apuntes lo de"no pasa na,si te da 0,9000 le kitas el ultimo dato y ya veras ke bien"enseguida
pensé"mamonazos pagaos por el santander(UAX),si kitas datos estas falseando el analisis,¿no?,digo yo"
Confirmaste mis sospechas
Aunke lo de muestreos tan pekeños tiene sentido,ya ke no trabajo con poblacion humana y sus mil y
un fetiches(causantes de las grandes variables ke tiene un muestreo y analisis sociologico),sino con cachos
de materia inerte(o viva de microbichitos,como mucho),asi ke tengo muchas menos variables ke
puedan distorsionar el analisis y dificultar el muestreo
De hecho,aparte de la lineal,no he aprendido mas alla de la t de student,ya ke,justo por lo
ke acabo de decir:un cacho materia es muchisimo mas homogeneo ke miles de mentes pensantes,ergo no
se rekiere de taaaaanta cantidad de muestras,no se si me he esplicao...
Un saludazo

[fbs]

De nada.
Lo que comentas es diferente, si haces varias veces una medición al mismo material (o lote) y una prueba te da un pequeño error, puedes aceptar un pequeño margen de error del equipo de medida o de la preparación/contaminación del material.
Aunque también puede ser un error en el producto y lo darás por bueno, depende de los casos.