简单的病毒感染统计的基本概念道理也没搞懂，做出来的模型结果显然是不可能对的

做流行病的模型不懂统计的基本概念太书呆子了。 搞统计模型的用中国漏洞百出的伪造出来的病毒数据为根据来推测美国疫情，是不是搞笑了。

中国伪造COVID 19 的数据是显而易见的。比如说，在COVID 19 阳性的人群里， 一大部分人是无症状的。 WHO给出的有症状和无症状比例是 20/80， 冰岛测了10%的人口，发现比率是 50/50左右，RUSSIA  比率为56/44左右, 中国自己发表的论文是41/59。

也就是说，即使用WHO的20/80 比率，如果SAMPLE数足够大，从统计上说如果境内出现了80个无症状的，境内就该有大致20个有症状的出现。感染的人是不是有症状是和每人的身体免疫情况有关，而绝对不是靠管理隔离可以来精准控制的。但是中国近一个月的公布的数据居然境内有症状的感染数一直是零而境内无症状的可以100多/ DAY。好像通过管理，居然可以精准控制境内感染人群只有无症状的， 无症状公布一大堆，境内有症状长期为零，这在统计上说得通吗？ 难道中国人严格隔离后的身体免疫变得超强，每人感染后都不会有症状？ 这无疑是不懂流行病统计学的无知领导的政治要求 “境内有症状感染人数必须清零”数据造假杰作了。

统计学专家如果连这种简单的FAKE DATA都看不出还拿来当证明自己模型正确的佐证，是不是要打回原地好好学习一下统计基本原理后才能来做功课。

顺便提一下，确诊人数和测了多少人是非常有关的，在模型里只是简单的用确诊人数来推断疫情，这样的模型太简单化了， 模型里最主要的ASSUMPTION就不对了。可以说不可能有得出有意义的结果。LOL