Сегодня, восьмого мая 2020, как раз накануне большого для всех праздника, стало окончательно понятно (лично мне), что правительства большинства стран.. как бы помягче.. несостоятельны.
Почему? Ответ очевиден: руководства стран не способны на элементарную аналитику и, совершая одни и те же ошибки, упорно продолжают их повторять (речь пока идёт только в разрезе ситуации с коронавирусом).
Причины такого поведения могут быть разные, не мне судить о них, но факт остаётся фактом: в относительно простой (да, простой, это не мировая война и не метеорит размером с Луну!) ситуации руководства большинства стран показали себя неспособными на принятия правильных и, что самое важное — ДЕЙСТВЕННЫХ решений и воплощение их в жизнь.
И каждый, прочитавший мой этот посыл, вправе задаться вопросом: а откуда, собственно, такие выводы? И вопрос этот вполне себе справедливый. И я способен ответить на него. Причём, чётко, только на основании исключительно фактов, без каких либо допущений.
И начну я свои объяснения с… математики за четвёртый (или какой там) класс среднеобразовательной школы России.
Немного поясню, зачем нам математика. Всё дело в том, что рупоры пропаганд (и я сейчас не только о том государстве, о котором большинство могло подумать) представляют ситуацию с пандемией коронавируса несколько… своеобразно. Давая цифры только по новым случаям и случаям же общим за весь период (ну и общая смертность ещё приводится). Не все понимают, что ценность данной информации практически нулевая. Почему? Да потому что эти все цифры берутся от общего числа только тех, кого тестировали (разумеется). Соответственно, чем больше тестируют, тем, очевидно, больше и случаев выявляется. Но всё равно мы не можем оперировать и этими числами, потому как количество протестированных важно не только само по себе, но ещё и важен факт всех этих случаев положенных на количество населения в стране.
Поясню. Допустим, в стране Y десять миллионов жителей. А в стране Z всего миллион (так уж получилось, что поделать). Допустим так же, что в обоих странах проводилось одинаковое количество тестов, например, по тысяче. В итоге, в стране Y протестировано только 0,01% населения. Тогда как в стране Z, при том же количестве проведённых тестов, процент протестированных граждан уже будет 0,1%. Для простоты дальнейших рассуждений предположим, что в обоих странах выявили одинаковое количество случаев, по 500. Как понять, для какой страны ситуация более критична? В данном случае вполне, казалось бы, очевидно — для страны с меньшим количеством населения: пятьсот на десять миллионов или пятьсот на один миллион! (давайте запомним это заключение). Но! Мы крайне упрощали ситуацию и брали как одинаковое количество протестированных для обоих стран, так и одинаковое количество выявленных заболевших. И даже в этом случае необходимо принять во внимание тот факт, что относительно на общее количество населения мы не можем оперировать цифрами напрямую. Давайте разбираться, почему.
Например, если количество тестируемых от страны к стране разниться, причём ещё и учитываю разницу в популяции? И количество выявленных инфицированных тоже будет разниться? Можем ли опираться на цифры статистики? И теперь становится понятно, что, конечно же, информационная сама по себе ценность этих данных практически нулевая, нельзя судить о ситуации исключительно по этим цифрам (и я уже доказал, почему).
Итак, что же делать? Я поясню (опять, уж простите), как я для себя разрешил данную ситуацию. Ну а вам судить, насколько мои выкладки справедливы. Все данные брал с сайта (на вчерашний день, 7.05.2020):
Для начала я решил вывести для себя параметры отсчёта, на которые буду в дальнейшей аналитике опираться. Очевидно, что это стал показатель проведённых тестов на один миллион граждан. Так же вполне очевидно теперь, что все данные без учёта этого показателя весьма условны. Итак, я взял две страны с максимально большим количеством проводимых тестов на 1 миллион населения. Ими оказались (и тут сразу же первое «откровение») Бельгия и Испания с 42’566 и 41’332 проведённых тестов на один миллион населения соответственно. Почему «откровение», спросите? Так эти страны как раз и среди лидирующих по общему количеству выявленных инфицированных. Случайность?
Давайте разбираться дальше. Я взял среднее арифметическое этих двух цифр (получились 42’000, я немного округлил для облегчения дальнейших расчётов). Соответственно, остальную аналитику мы будем рассматривать уже с точки зрения данной основы.
Итак, для начала, очевидно, берём две страны с самой лучшей ситуацией по выявлению (количество проведённых тестов на один миллион населения). Все остальные выкладки будут, понятное дело, сравнительными. Но именно данная методика более корректно позволяет сравнивать ситуации по странам.
Что же тогда в Бельгии и Испании (так же здесь и в дальнейшем будем брать не общее количество случаев, а относительно на один миллион населения)? Если брать за основу, что количество протестированных на один миллион (здесь и далее КПМ) у этих стран одинаковое, получаем:
Бельгия: 4’533 общих случаев и 726 смертей
Испания: 5″494 и 558 соответственно
Как видно, что ситуация очень похожа. В Испании несколько больше общих случаев, зато смертность всё же меньше. Причины этого могут быть разные, в данной статье я не готов их рассматривать, итак опус вполне объёмным получается. Так же в дальнейшем я не буду рассматривать параметры смертности по причине того, что к выявлению случаев они имеют более опосредованное отношение.
Идём дальше. Давайте теперь сравним одну из этих стран с, например, «ужасными» по ситуации США. В США всего 25’068 КПМ. Это намного меньше, чем мы взяли для отсчёта 42’000 КПМ. Соответственно, для корректности сравнивания берём коэффициент 42’000 и получаем 42’000/25’068=1,68. Соответственно, для корректного сравнения данных США и Бельгии необходимо данные из США умножать на 1,68. И получаем, что если бы в США было столько же КПМ, как в Бельгии, количество выявленных инфицированных получилось бы (в расчёте на миллион) 3’905*1,68=6’560. Да, больше, чем в Бельгии, но не такая катастрофа, если судить только по всем случаям.
Итак, пользуясь данным методом можно делать сравнительные анализы. Допустим, раз уж начали:
Россия и США. В России КПМ 32’913. В США, мы уже брали, 25’068. Итак, получается относительный сравнительный коэффициент (ОСК) как 1,31. Случаев на миллион, с учётом коэффициента
Россия: 1’214
США: 3’905*1,31=5’115
Как видно, в США ситуация и на самом деле сильно хуже, чем в РФ.
Давайте теперь сравним опять Россию и Испанию. Получаем, в России КПМ 32’913, в Испании 42’000. ОСК получаем 1,3. Считаем
Испания: 5’494
Россия: 1’214*1,3=1’578
Тоже ситуация не в пользу Испании, как видно.
Теперь давайте посмотрим, как обстоят дела у Филиппин по сравнению с Россией. КПМ у Филиппин один из самых низких (что сильно настораживает, признаться), всего 1’319. Поэтому считаем ОСК (32’913/1’319=25):
Россия: 1’214
Филиппины: 94*25=2’350
Да, сильно хуже, чем в РФ, как видно.
Ну и, конечно же, интрига. Посчитаем, что же творится в Швеции и Беларуси, которые не вводили ни карантин, ни никому не понятный «режим самоизоляции».
КПМ Беларуси 9’392. России — 32’913. ОСК: 32’913/9’392=3,5
Россия: 1’214
Беларусь: 285*3,5=999
Вот тебе, бабка, и Юрьев день: и стоило долбить свою экономику? Вопрос риторический.
Ок, Россия и Швеция. КПМ Швеции 14’704. ОСК получаем 2,24
Россия: 1’214
Швеция: 2’438*2,24=5’461
Да, ситуация заметно всё же хуже.
Теперь, напоследок, хочу сравнить «свои» Вьетнам (где все ограничения практически сняты и уже давно) и Филиппины. КПМ Филиппин 1’319. КПМ Вьетнама 2’681. ОСК 2. Прикидываем:
Вьетнам: 3
Филиппины: 1’319*2=2’638
Разница запредельная. Сейчас, после корректного относительного сравнения.. всё же мне кажется неправдоподобным. Как бы мне и ни хотелось доказать, что Филиппины, следуя своим (кретинским на мой взгляд) путём тотальных ограничений закалачивают свою экономику в гроб.
Китай сравнить не предоставляется возможным по причине того, что эти умники не дают статистике по количеству тестируемых.
Ну а теперь давайте попробуем вернуться к первым абстрактным странам Y и Z. Напомню, что население у этих стран 10’000’000 и 1’000’000 соответственно. Обе страны протестировали по 1’000 своих граждан и выявили по 500 инфицированных. Итак, КПМ для страны Y получаем всего 100, тогда как для страны Z этот показатель уже 1’000. У обоих стран количество выявленных заболевших 500. Но, не забываем про ОСК (относительный сравнительный коэффициент). А он получается 10 (КПМ Z делим на КПМ Y). И получаем, что для корректного сравнения ситуации в данных странах мы должны данные страны Y умножить на 10. И получаем — 5’000, то есть в 10 раз хуже, чем в стране Z. Как видим теперь, ситуация не столь очевидной оказалась, нежели чем на первый взгляд.
Итак, о чём можно судить после всего того, что я привёл. Да очень просто: все выкладки, приводимые на данные момент в СМИ абсолютно неинформативны. Теперь, надеюсь, понятно, почему.
И что же их всего этого следует. Как можно понять, результаты не всегда напрямую кореллируются относительно действий властей по борьбе. Иногда настолько не кореллируются, что становится не очень понятным, с чем на самом деле руководства некоторых стран борются: с вирусом и последствиями или с собственными экономиками.
Ну и ещё одно. Как видно, некоторые страны, их главы, НАКОНЕЦ ТО (!) начали осознавать, что «что-то не то». Это видно по тому, что начались смягчения режимов при том, что ситуация с пандемией нисколько не изменилась в динамике. Ну, что могу сказать на это.. остаётся только надеяться, что не поздно. И ещё одно. Не все руководители стран достаточно умны для того, что б хотя бы действиями признать ошибочность своих первых решений. Например, я ожидаю продления карантина на Филиппинах.
