[黑特] 真相大白:檳榔 引用國衛院的預測兼論預測

真相大白:檳榔 引用國衛院提供給各縣市的數據 當作自己的預測 , 無恥

PS: 國衛院數據是用數學模型跑出來的,不是用感覺

這一篇要寫的東西其實滿多的,真要寫可以寫很多(尤其是科學預測部分)

但這裡只提一些基本觀念來說明 (真的寫都可以寫成論文了)

首先第一點 :先來踢爆檳榔說的每日 5萬人確診

檳榔整個狗黨真的很無恥,過去他們利用中央或政府單位提供的資料

搶先宣布,然後說成是他們的政策或者搶先,這種手段是很卑鄙的

陳時中表示，柯文哲援引的數據是國衛院給各縣市的推估值

https://is.gd/TEF1Ku

柯文哲說，以韓國為例，一天最高62萬，打折一半、一半再一半

「台灣若七萬五確診.....，我們的困難還沒有開始」。

https://is.gd/3raQz9

=> 這裡檳榔柯犯了一個科學非常嚴重的錯誤

62萬的一半 31萬 , 31萬的一半15.5萬 , 15.5萬的一半 7.75萬

所以為什麼是一半的一半的一半,這有甚麼科學依據?

為什麼不是一半的一半 (2次一半) ,理由在哪裡

所以這樣怎會推估成5萬,牛頭不對馬嘴,亂扯,廢咖

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接下來我要說明如何用數學模型來推估確診

(注意這裡只講觀念,因為實際的推估方法很多)

1. 我來先來看第一種,這種方法用時間序列 但這種方法很爛

誤差會很大,因為他只是用時間的確診人數推估,會忽略很多實際變數的影響

(簡單講影響確診的是變數,而不是已經發生的確診人數)

https://is.gd/70SboM

https://i.imgur.com/iZ9p848.png 這個就是時間序列計算出來的確診模型

但我再說一次,這種模型誤差很大,準確度很低

2. 大數據 (深度學習或類神經或各種資料探勘方法)

基本上這種要考慮很多變數

把資料分成 訓練集(training dataset)，及驗證集(validation dataset)。

然後把可能影響確診數的變因(變數)例如: 基本傳染數R0 等

利用變數跟確診的因果關係,下去跑模型

模型跑出來再用驗證資料去預測 並 推估正確性

這是針對是否確診 , 另外推估確診人數依樣用類似的方法

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檳榔只會出一張嘴,除了確診人數是參考 國衛院提供給各縣市的資料

他很多預估都是靠感覺,沒有科學依據

這種廢咖也只有 4% 這些智障會信

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.24.183.209 (臺灣) 那個時間序列是找別人寫的論文 但這種方法我都會 時間序列沒什麼難度 但我不會用這種方法預測確診 因為我認為很不準 他要預測也可以,給我跑數學模型,否則都是用感覺 這種預測比小學生還不如 國衛院是引用台灣的數據 ※ 編輯: winall (114.24.183.209 臺灣), 04/25/2022 11:40:44 你沒看到我有附網址嗎? ※ 編輯: winall (114.24.183.209 臺灣), 04/25/2022 11:42:41 你是不是 4% ??? 先去加強自己的實力 我從你的質疑看出你根本不懂,什麼是模型分析 我簡單一句話,那個算式只適用那個時間點 不適用現在 模型有適用性,我說的是那個方法的適用性,不是說論文研究者不準 我說的是那個模型適用性不準,不是說研究的人不準 看不懂國文嗎? (我說的是方法適用性準不準,不是人準不準,整天在那裏烏龍轉桌) 如果還不懂,去加強自己的實力 少在那 釣魚 我浪費太多時間裡你 先去加強實力 ※ 編輯: winall (114.24.183.209 臺灣), 04/25/2022 12:56:30