Title “红二代”美国出书 揭秘周永康、薄熙来政变始末
薄熙来(左)和周永康受审场面。(新唐人合成) 【新唐人北京时间2022年07月05日讯】最近,一本由中共“红二代”出版的英文书籍《China Duel》(中国对决),在美国出版,该书披露了周永康、薄熙来的政变始末。 周永康政变败露 胡锦涛调兵包围 据美国之音报导,该书作者向阳是一名红二代,他的父辈在政界、军界身居高位,他的家族与薄熙来家族交情匪浅,他和父亲甚至参与了周永康等人密谋的“宫廷政变”。...
(大纪元记者吴英编译报导)武汉肺炎爆发至今,中共频繁更改数据统计方法,令外界无所适从。两位科学家参考多个来源,建立模型推估,得出的病例结果约为中共数据的5到10倍,致死率最高超过30%。
为了让医学界和广大公众对新冠病毒的实际影响有更正确了解,美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学(Washington University School of Medicine in St. Louis)病理学和免疫学副教授Mai He以及俄亥俄州立大学经济学教授Lucia Dunn2月份在科学服务网站ResearchGate发表题为“从中国官方和非官方数据来源评估冠状病毒事件和影响估计”(Evaluating Incidence and Impact Estimates of the Coronavirus Outbreak from Official and Non-Official Chinese Data Sources)的研究报告。
两位学者参考中国(中共)官方数据(2月1日及2月12日的确诊病例数加上疑似病例数)及非官方资料,并建立模型及设计参数,模拟推估中国境内新冠病毒的感染率及致死率等数值。
根据他们以感染数翻倍增长需要6.4天的情境,模型推估结果重点如下:
1)研究团队用非官方数据的模型推估得出的各项数据,都远高于以中共官方数据推估的数值,大约在5到10倍之间。
2)腾讯两次意外“错列”数据以及中共2月1日官方数据,推估到2月12日的累计病例数,介于11.2万到114万之间,而2月12日中共官方这个数值为73,317例。
3)以中共官方数据及腾讯两次“错列”数据推估得出的致死率分别为2.8%、5.8%、18.5%,以及32.8%,均高于中共及WHO所说的死亡率(约2%)。
4)以腾讯2月1日“错列”数据(确诊加疑似总计233,831)推估,截至当天的每天新增病例为24,000,新增死亡人数为2,520。根据中共2月1日官方数据,当天累计新增病例为15,152例,新增死亡人数为254例。
5)所有非官方数据的模型分析结果都得出新冠病毒的爆发起始时间,多落在2019年9月下旬或10月。
何麦及邓恩的假设条件是,武汉火葬场通常每天运行约4个小时,但根据媒体电话采访得知,自2020年1月25日开始,每天接近24小时全天候运转,即开工率为正常水平的6倍。
若根据武汉政府的数据,过年期间大约有900万人口在武汉,以及每年病死率0.00551%估算,武汉市每天的正常病死人数约为136人。
在武汉火葬场全天候运转下,每天额外工作20小时,意味着每天增加火化(新冠肺炎死者)的人数为(20/4)×136 = 680人。
研究人员以武汉当地致死率10%、5%、以及2.5%等三个条件进行模型推估武汉当地的新冠肺炎病例数据,得出的结果是致死率10%的情境最贴近腾讯意外“错列”的数据。
研究团队参考了中共于2020年2月1日及2月12日公布的病例数据,以及其它资料来源:(1)截至1月25日,关于武汉火葬场运营信息的两则报导;以及(2)台湾媒体报导腾讯网站在1月27日和2月1日短暂出现的病例数据资料(都在登出后几个小时内被删除)。
研究人员另参考研究文献及假设数值,设定模型参数。
(1)流行病感染数翻倍增长所需的时间,研究人员参考近期在《内科学年刊》、《柳叶刀》及《新英格兰医学杂志》发表的研究报告中的数值,分别为:5.8天、6.4天,及7.4天,并且假设不存在公共应对措施的情况。
(2)存活概率设定为(1 −d),其中d是死亡率或10.5天后死亡的概率。10.5天是来自医学统计专家的建议,该数字为平均值。
模型推演结果的假设基准日期(2020年2月12日)的前提是,政府的公卫减缓措施在该日期之前是无效的。
由于中共向来控制信息,因此本研究所参考的任何数据来源,包括中共官方数据,都无法得到第一手的核实。
《柳叶刀》的一份研究显示,中国首例确诊病例发生在2019年12月1日。然而根据本研究以中共官方2020年2月4日和2020年2月12日发布的数据,用模型推估后得出的可能爆发时间为去年11月初。这与其它两项研究一致。
最后,提醒读者本研究只是模型推估得出的结果,实际数字可能落在中共官方数据及本研究得出的极值之间。不过,本研究结果表明,有必要对中共官方数据进行认真的评估,为了使世界能够应对这个人道主义危机,任何可信的数据源都不应被忽略。
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