Diktatur-Update, 15.01.2020 (mit viel Statistik!)

Ich verfolge ja nun ein paar Leute auf Twitter, die noch nicht rausgeworfen wurden, und einer davon ist der “umstrittene” Prof. Homburg, WiWi aus Hannover. WiWi – Professoren (ohne Brüste) haben in der Regel mal empirisch gearbeitet und können daher üblicherweise Statistiken besser lesen als, zum Beispiel, jedweder Mediziner.

Nun bereue ich es gerade, das Jahr 2020 nicht damit verbracht zu haben, vollkommen willkürliche “Statistiken”, die natürlich die aktuelle Linie des Regimes bestätigen, publiziert zu haben, sondern stattdessen hier doof Updates auf Basis realer Zahlen und einer fairen Interpretation dieser veröffentlicht habe – so ‘ne Gefälligkeitsprofessur wäre schon was feines. Dumm. Sehr dumm. Einfach nur dumm.

Nun, ein Fabian Standl will wohl akademische Karriere machen und hat daher für Prof. Stang und ein Dutzend anderer Leute einen Artikel verfasst mit dem reißerischen Titel “Excess mortality due to COVID-19 in Germany“. Wenn man den Abstract liest, zeigt der Artikel interessante Ergebnisse, vor allem: A sensitivity analysis that accounts for demographic changes revealed … a deficit of 4,926 deaths for week 10–23, 2020.

Das hält natürlich die Qualitätsjournalisten beim Focus nicht davon ab, darüber mit dem Titel “Übersterblichkeit in Deutschland wegen Corona” zu berichten, und einen GEZ-Propagandisten nicht davon ab, das als Beleg für eine Übersterblichkeit herzunehmen.

Gerne als “Beleg” genommen sind auch lokale “Übersterblichkeiten” (Sachsen: “In der … 47. Kalenderwoche lag sie 46 % darüber“). Oder sogar deutschlandweite “Übersterblichkeiten” (“Bundesweit starben zwischen 16. und 22. November in Deutschland mindestens 19.600 Menschen, … Das Mittel der Jahre 2016 bis 2019 für diese Woche lag bei 17.977 Toten.“)

Was sollen wir dadurch fühlen?

Ist mir kackegal.

Was sagt uns das? Nun, es sagt uns, dass in der 47. KW in Sachsen statt im Durchschnitt 1.034,7 Menschen dieses Jahr 1.510,7 Menschen gestorben sind. Deutschlandweit sind 1.623 Menschen mehr gestorben als im Schnitt der Jahre 2016-2019 – davon ein Drittel in Sachsen.

Das erfordert jetzt natürlich etwas Transferleistung, sich da mal eine Runde zu wundern: Wieviele Einwohner hat Sachsen denn? Fünf? Ne, sind 4 Millionen, also ~5% der dt. Bevölkerung. Dann sollten da aber auch nur 5% der Leute sterben, nicht 30%. Außer natürlich, das hat was mit Corona zu tun; wenn jetzt Sachsen Welten mehr als 6mal-soviele Corona-Infektionen hätte wie der Rest Deutschlands, könnte man da vielleicht was erklären – haben sie aber nicht; ist vielleicht doppelt so hoch, die Inzidenz.

Corona kann es also (statistisch) schonmal nicht sein.

Aber warum berichten die das dann?

Und warum nehmen sie 2016-2019 als Vergleichsbasis? Warum nicht 2007? Oder 1991-1994?

Warum wird da nicht, wie in jeder halbwegs seriösen Studie, der Alterungseffekt in unserer Gesellschaft einberechnet?

Fragen über Fragen, deren Nicht-Beantwortung die Bevölkerung verunsichern könnte, was wohl das Ziel ist.

Schauen wir uns mal die Statistik an – nicht meine übliche; die R-Werte sind gerade zu nix zu gebrauchen, da über Weihnachten rum schlicht deutlich zu wenig getestet wurde.

Stattdessen liefert uns das Statistische Bundesamt aktuelle Sterbezahlen – also, bis vor einem Monat (20.12.); das muss man verstehen; die Frau, die die Faxe abtippt, muss sich ja gerade um ihre nicht in die Schule dürfenden Kinder kümmern.

Für die Jahre 2016-2019 und 2020 – komisch, woran erinnern mich diese Jahreszahlen?

Na egal; ich hab Zahlen zum Rumspielen, also spielen wir mal damit rum:

Was sagt uns diese Grafik jetzt? Nun, in 2020 hatten wir einen schönen, heißen Sommer – später als in den letzten Jahren. In der Grippewelle 2018 sind verdammt viele Leute gestorben, im Spätwinter 2017 auch (warum auch immer) und 2020 sterben seit November die Leute wie die Fliegen (also, wenn es sehr, sehr wenig Fliegen gäbe).

Ich habe da zusätzlich zu den Rohdaten noch 3 Werte rein; ist eh unübersichtlich. (1) ist die Fläche mit dem Maximum 2016-2019, (2) der Mittelwert der Jahre 2016-2019 (also Σ 2016-2019 /4) , weil den “Forscher” und das statistische Bundesamt verwenden, und (3) den stochastischen Erwartungswert unter Einbezug des Jahres 2020 (Formel ist zu kompliziert).

Das wird dann gleich viel übersichtlicher, weil wir da substrahieren können, das ergibt dann folgende Grafik:

Ich weiß nicht, was es bringen soll, mit Mittelwerten zu vergleichen, v.a. nicht, wenn man eine fürchterliche Pandemie belegen will. die totalitäre Maßnahmen rechtfertigen soll. Wie die Grafik sehr schön zeigt, wurden die (ersten) Maßnahmen zu einem Zeitpunkt beschlossen, als wirklich, wirklich verdammt wenig Leute gestorben sind. Dafür starben dann recht viele – alleine und einsam. Das lag mit Sicherheit an Corona und nicht an der Einsamkeit, übrigens. Oder halt nicht. Werden wir in 10 Jahren wissen, wenn sich Epidemiologen damit beschäftigt haben.

Nun, ab November – wussten wir schon – sterben gerade “zu viele” Leute. Das mag an Corona liegen – oder daran, dass sie nicht im Februar gestorben sind; es gab erstaunlich wenig normale Grippe dieses Jahr.

Vergleicht man das mit dem Durchschnitt, kommt man bis 20.12.2020 auf 34.226 “zu viele” Tote für 2020. Vergleicht man es mit dem Erwartungswert, kommt man auf -1.702 “zu wenig” Tote.* [*: Der 29.02. ist blöd. hab ich auf 0; das ist Raten)

Die Grafik ist also nicht sonderlich wertvoll, zumal sie auch nicht auf Altersstruktur kontrolliert, was mir mal ehrlich zu viel Arbeit ist. Das ist aber insofern nicht einmal notwendig; ich will ja hier nicht rechtfertigen, ganz Deutschland einzusperren und wirtschaftlich zu ruinieren; im Gegenteil.

Dafür muss man sich das genauer anschauen – und man sieht ja mit bloßem Auge, dass die Daten hoch- und runterwippen wie doof. Statistisch kann man das glätten – das müssen wir aber gar nicht, wir können auch einfach annehmen, dass die Daten “normalverteilt” sind und halt eh rumschwanken wie doof. Das kann man testen; nennt sich Kolmogorov-Smirnov-Test, und den habe ich gemacht, und die Daten sind (hinreichend) normalverteilt (mit 99,99999%iger Wahrscheinlichkeit).

Nun, wenn Deine Daten normalverteilt sind, dann bewegen sich Deine “Messergebnisse” zu 95% (das übliche “Konfidenzintervall”) um µ +- 2σ², also zwei Standardabweichungen um den Mittelwert. Das kann man (a) netterweise ausrechnen, und (b) sagt uns das, dass, wenn wir wirklich eine “Über”-Sterblichkeit finden wollen, die Werte schon über jedweder “normalen” Schwankung liegen sollten.

Wenn wir das, was den grauen Bereich (µ +-2σ²) verlässt, aufaddieren, kommen wir auf 13.218 “zu viele” Tote bis zum 20.12.. Da der Dezember mit ~450 excess-Toten / Tag da recht viel beiträgt, nehmen wir an, dass für den 21sten bis 31 sten da noch je 450 dazukommen, und kommen so, hochgerundet, auf 20.000 “zu viele” Tote.

Wir haben also tatsächlich eine Übersterblichkeit in Deutschland; da kann man nicht dagegen argumentieren. Von den 978.000 Toten in 2020 sind ganze 2,04% mehr gestorben als erwartet – also, wenn man die alternde Gesellschaft vollkommen ignoriert. Oder, anders ausgedrückt, statt, wie zu erwarten 942.000 Menschen, sind ganze 1,17% statt der üblichen 1,13% der Bevölkerung gestorben.


“Gegenargumente”

“Ja, aber Du, Shitlord – das sind ja Menschenleben!”.

Selbstverständlich, und allen Angehörigen drücke ich hiermit die angemessenen 0,04% mehr Beileid aus als üblich.

Diese Menschenleben – nun ja, eher Menschentoten – waren im Median wie Mittelwert übrigens 82-84 Jahre alt. Und zu ~75% Männer, für die sich eh keiner interessiert, vor allem aber deren Lebenserwartung ja nun bei so 79 liegt. Statistisch waren die eh überfällig.

“Ja, aber Shitlord, die hatten ja noch eine Lebenserwartung von 7-8 Jahren”.

Ja, das stimmt, wir sind hier aber nicht bei der TAZ. Wir haben gegenüber dem recht offenen Schweden ~50% weniger Corona-Tote, d.h., wenn wir das den Maßnahmen zurechnen wollen, sind das 20.000 “gerettete” Leben. Mal 8 Jahre, sind 160.000 “gerettete” Lebensjahre.

Dafür haben wir jetzt den fünften Monat Lockdown, auch und vor allem für die ~60 Millionen nicht-geriatrischen, nahezu völlig ungefährdeten Einwohner Deutschlands. Das allein sind 5/12*60 Mio = 25 Mio. geopferte Lebensjahre.

Minus die (maximal!) 160,000 “geretteten” sind das ~ 25 Millionen vergeudete Lebensjahre – und da ist “Quality of Life” nicht einberechnet; Uropa Klaus, der an einer Herz-Lungen-Maschine in der Palliativmedizin vor sich hinvegetiert, hat so 0,1 “Lebensqualität” von Hassan aus Syrien, der dumme blonde Schlampen vögelt. Das ist aber, statistisch, irrelevant. 25 Millionen minus 160.000 und 25 Mio. minus 16.000 ist beides immer noch 25 Millionen.

Im Februar sind wir dann übrigens bei 30 Mio. geopferten Jahren Lebensqualität.

2 Replies to “Diktatur-Update, 15.01.2020 (mit viel Statistik!)”

  1. „ Wir haben also tatsächlich eine Übersterblichkeit in Deutschland; da kann man nicht dagegen argumentieren. Von den 978.000 Toten in 2020 sind ganze 2,04% mehr gestorben als erwartet – also, wenn man die alternde Gesellschaft vollkommen ignoriert.“
    Und genau das ist das Problem. Wir haben eine massiv alternde Bevölkerung. Ich würde 100.000 mehr Tote als statistisch normal empfinden. Vielleicht erkläre ich es die Tage nochmal.
    Unabhängig davon ist immer noch unklar woran die Leute sterben. Coronatot ist jeder der mal einen positiven Test hatte oder bei dem auf dem Totenscheid steht Infektionskrankheit unbekannt. Obliegt den „fachlich qualifizierten“ 😂😂😂 Mitarbeiterinnen des Gesundheitsamt.

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