CoronaChroniken: Sieht gut aus für Kinder

Liebe Kasernierte,

Spanien hat seine Coronatoten nach unter korrigieren können, da einige Tote doppelt gezählt wurden und in Anderen kein Virus nachgewiesen werden konnte. Da passen die aktuellen Grafiken gut ins Bild.

CoronaChroniken: Sieht gut aus für Kinder

Vor einigen Tagen kursierte im Netz die reißerische Schlagzeile „Todesfallen für Kinder„. Schon damals konnte man das leicht als Fakenews entlarven. Heute habe ich da eine schöne Grafik für Euch:

Sterbekurve der Kinder in Europa, mit dem Zeiger unter normalem Niveau \o/

(c) EuroMOMO.eu

Also wenn diese europaweite Untersterblichkeit bei schulpflichtigen Kinder die Eltern nicht überzeugt, dann wird es kein anderes Argument geben: Der blaue Bereich ist das Normalniveau. In den letzten drei Wochen starben unterdurchschnittlich wenige Schulkinder. Hoffen wir, daß sich der Trend auch nach Corona fortsetzt.

Aus anderen Bereichen haben wir auch gute Nachrichten zu erwarten:

(C) marius.bloggt-in-braunschweig.de 2020

Die Kurve flacht ab und ab und ist bald nicht mehr in diesem Maßstab sichtbar. Da fragt man sich, was da in Berlin eigentlich gemessen wird.

Kleine Anekdote zum R-Wert, wenn man den konsequent bis zu Ende durchrechnet, wird der immer mehr springen, weil die Zahlen immer kleiner werden, nur um dann am Ende auf 1 zugehen und dann direkt auf 0 😀 Das wäre dann das Ende der Neuinfektionen und auch das Ende von dem Virusausbruch in diesem Blog.

Die Maskenpflicht – politischer Aktionismus

Kommen wir zu den Schwankungen seit dem Tag der Maskenpflicht: 24.4.2020

(C) marius.bloggt-in-braunschweig.de 2020

Nach dem 24.4. kann man eine Abnahme der Abnahme der Infektionszahlen sehen ( Verflachung der Neuinfektionskurve). Zu erwarten wäre aber eine steilere Abnahme gewesen, wenn die Masken einen Effekt gehabt hätten. Hatten Sie aber nicht. Wäre man gemein, würde man behaupten, daß die Masken es sogar noch schlimmer gemacht haben, haben sie aber auch nicht, denn sie hatten gar keinen messbaren Effekt.

Im Detail nochmal die Abweichungen in Prozent

Deutlicher wird das, wenn man sich das in Prozent ansieht. Da ist nämlich der absolute Wert egal (orangene Kurve):

Prozentual gesehen, war die Abnahme vor dem 24.4. auch schon so „stark“ und Schwankungen unterlegen. Ein Effekt würde sich auch erst nach Stichtag + Inkubationszeit für Corona zeigen, aber 4 Wochen, wie die Grafik oben nahe legen würde, ist natürlich Blödsinn. Die typische Inkubationszeit ist 5-14 Tage, im Mittel vermutlich um die 7-8 Tage, und in diesem Zeitraum ist wahrlich kein Rückgang zu sehen, außer dem Rückgang vom Rückgang 😉

Es bleibt dabei: Die Maskenpflicht ist politischer Aktionismus und sollte sofort beendet werden!

CoronaChroniken: Der negative Maskeneffekt

Liebe Kasernierte,

seit Einführung der Maskenpflicht haben wir eine Abnahme des Abnahmeeffekts.

CoronaChroniken: Der Masken-Null-Effekt

Es ist jetzt über 3 Wochen her, seit wir alle mit selbstgehäkelten Masken durch die Gegend laufen müssen. Schauen wir uns doch mal die Zahlen an, ob das was gebracht hat oder nicht:

Als Hintergrundgraph ist hier die gemittelte 7 Tage Kurve eingearbeitet, die Ihr schon von den anderen Artikeln kennt. Die rote Linie zeigt das Einführungsdatum der Maskenpflicht und die orange Linie die maximale Zeit, nach der etwas hätte passieren müssen. Die blaue Kurve bildet das DELTA-NEUINFEKT ab, also den Unterschied der Neuinfektionen von einem Tag zum Anderen.

Hinweis:

Wenn die blaue Linie rauf geht => Schlecht, wenn sie runter geht => Gut. Das die Schwankungen mit der Zeit weniger heftig werden, als zu Beginn der Kurve, ergibt sich aus der kleineren absoluten Zahl an Neuinfizierten. Wenn es nur 100 Neuinfizierte gibt, kann ich am nächsten Tag nicht plötzlich 1.000 Neuinfizierte weniger haben.

Wie Ihr selbst sehen könnt, nimmt der Unterschied nach dem 28.4., dem Tag der Maskenpflicht, sogar ab. Dies bedeutet, daß die Neuinfektionskurve langsamer abnimmt, was das Gegenteil von dem ist, was die Maskenpflicht hätte bewirken sollen.

Ergebnis: Die Maskenpflicht ist kompletter Blödsinn!

Wenn die Masken einen Zweck gehabt hätten, dann hätte die Kurve 5-7 Tage nach Einführung stärker abfallen müssen. Zu dem Zeitpunkt lag die Neuinfektionsrate am Tag noch bei 1.300 Personen. Ein wirksamer Effekt hätte diese Zahl deutlich drücken müssen, hat es aber nicht. Die Maskenpflicht ist damit entlarvt. QED

CoronaChroniken: Jetzt sterben zu wenige \O/

Liebe Kasernierte,

die neusten Sterbetrends der Euro-Zone zeigen interessante Zahlen.

CoronaChroniken: Jetzt sterben zu wenige \O/

Nachdem vorgestern schon die Berechnung von R angepaßt wurde, wird sich wohl noch etwas anderes ändern  müssen, denn es sterben jetzt weniger Menschen als normal. Natürlich darf man sich darüber freuen 🙂 Allerdings konnte man es auch erwarten. Begründung: Die „Übersterblichkeit“ lässt ja mehr als normal Menschen früher sterben, als sie ohne eine weitere Erkrankung gelebt hätten, diese fehlen dann „später“ im Jahr. Frankreich demonstriert das sehr eindrücklich:

Quelle: EuroMOMO.eu

In Deutschland bleibt alles auf Normal. Frankreich hat die gestrichelte Normallinie deutlich unterschritten, Italien ist auf Normalniveau, nur England performat derzeit gegen den EU-Trend, was weitere Trauerfälle zur Folge hat. Herr Johnson täte gut daran, was dagegen zu tun.

Quelle: https://euromomo.eu/graphs-and-maps

CoronaChroniken: Immer noch kein Anstieg von R zu sehen

Lieber Kasernierte,

wie wichtig es ist, die Zahlen selbst auszuwerten, zeigt sich auch am zweiten Tag in Folge:

CoronaChroniken: Immer noch kein Anstieg von R zu sehen

Wie schon gestern im Beitrag CoronaChroniken: Die Sache mit dem R berichtet, steigt die Zahl der Neuinfektionen nicht an:Kruve der Neuinfektionen und R. Man sieht keinen Anstieg von R.Fast wie gestern: R=0.66 heute, zu 0.74 gestern.

Genau wie gestern gibt es nicht den Hauch eines Trends nach oben. Vielleicht sollte mal jemand im erweiterten Excelkenntnissen das RKI besuchen. Das kann doch nicht so schwer sein, aus seinen eigenen Zahlen eine einfache Berechnung richtig durchzuführen.

Für die, die es nicht so mit Mathe haben, merkt Euch einfach: Solange die Grüne Kurve nach unten zeigt, ist alles ok 😉

Kleine Ankündigung für Morgen: Die X-Achse wird dann einen anderen Intervall für die Datumtexte haben, das ist einfach unübersichtlich geworden und würde in Zukunft noch schlimmer werden.

Nachgeforscht?

Ich habe mir die beiden Situationsberichte vom 9. und 10.5. des RKI geladen und muß mit Erschrecken feststellen, daß irgendwo Phantomzahlen im Spiel sind. In den Situationsberichten werden komplett andere Zahlen genannt, als im öffentlich einzusehenden Dashboard des RKI hier: COVID-19 Dashboard

Hinweis in eigener Sache: Ich operiere mit den Zahlen vom offiziellen Dashboard.

Die Aufnahme des Dashboards vom 11.5.2020:

Nun eine Gegenüberstellung von 3 Quellen: RKI aus dem Dashboard direkt, das ist auch in der Grafik ganz oben die Zick-Zack-Kurve (RKI-Dashboard), RKI aus dem Situationsbericht (RKI-Situation) und RKI aus dem Dashboard, aber mit 7 Tage Durchschnitt gemittelt (Gemittelt 7Tage)

Dazu werden passend die R Werte nach der r=Summe(Morgen +3letzte Tage)/Summe(über 4 Tage von vor 4 Tagen). Erklärt wird das hier: CoronaChroniken: Die Sache mit dem R

Die Achsen sind absichtlich so skaliert, damit sich die Kurven nicht überlappen und ein einfacher Vergleich möglich ist. Man hätte auch zwei Grafiken nehmen können.

Wie man schon an der Orangen Linie sehen kann, weicht die Kurve der Neuinfizierten aus dem RKI-Situationsbericht deutlich von der offiziellen Kurve RKI-Dashboard im Dashboard ab. Aber auch der Verlauf ( ich habe da nur bis zum 26. gegraben) der Kurve ist komisch gezackt, was genauso unnatürlich sein dürfte, wie die Dashboardkurve.

Analog dazu die R Werte mit den drei Kurven als Basis. Die beiden Kurven vom RKI nativ, springen bei der Berechnung über 1, was an dem ZickZackmuster liegt. Ich denke daher, daß wir es hier bei dem offiziellen R mit einem Berechnungsfehler des RKI zu tun haben.

Um das genauer einzuschätzen müßte man beim RKI um echte Transparenz bitten, daß die Rohdaten und die Formeln veröffentlicht werden.

Die Diskrepanz zwischen dem, was im Situationsbericht steht und dem, was am Ende im Dashboard landet, kann ich auch nicht erklären. Aus dem Dashboard habe ich exemplarisch für einen Tag verglichen, wie hoch die Meldezahl inklusive aller Nachmeldungen war (die gingen bis in den März! zurück) und auch das steht in keiner Beziehung zur Neuinfiziertendifferenzzahl  aus dem Situationbericht. Ich vermute einen fundamentalen Bug im System.

Update: 21:24 Uhr

Habe da was für Euch gefunden: einen Berechnungsdatensatz vom RKI. Laut NDR möchte das RKI die Rohdaten nicht rausrücken, hat aber alte Daten rausgegeben.

Beispielrechnung für R vom RKI bis 29.4.

Jetzt legen wir meine Kurven mal darüber:

Die Zeitrahmen sind synchronisiert und wie die zur Ihrer Kurve kommen … bleibt ein Rätsel 🙂

Ich habe es mit Verschieben probiert, also die Inkubationszeit mit eingerechnet: paßt auch nicht. Um so einen Kurvenvergleich zu bekommen muß man massive jede einzelne Meldung so aufarbeiten, daß die der genaue Zeitpunkt der Infektion, Ausbruch und die Heilungsdauer berücksichtigt wird.

Diese Kurvenform deckt sich mit keiner veröffentlichten Grafik im Dashboard des RKI 1:1. Die Grafik zu den  „Erkrankungszahlen“ kommt mit viel glätten möglicherweise hin. Macht Euch selbst ein Bild davon:

Warum dann aber diese Grafik nicht so geglättet ist, steht auch wieder in den Sternen. Es wäre echt gut, wenn sich die Aussagen das RKI auch mit den veröffentlichten Grafiken anschaulich nachvollziehen liessen.

 

Coronachroniken: Keine Übersterblichkeit in Deutschland

Liebe Kasernierten,

ich habe da mal was für Euch rausgesucht, was Euch beruhigen wird.

Coronachroniken: Keine Übersterblichkeit in Deutschland

Wir sehen in der nachfolgenden Grafik die Zahlen der Todesraten in West-Europa pro Woche:

(C) Euromomo

Das ist erst einmal nicht so schön, weil es eine Übersterblichkeit für Europa anzeigt. D.b. das aufgrund der aktuellen Viruswelle tatsächlich mehr Mensch als normal gestorben sind (die Zahlen sind rückläufig \o/ ).

Schauen wir uns aber mal die Zahlen für Deutschland an. Leider gibt es diese Zahlen nur aus Berlin und Hessen, was uns aber reichen wird, denn Berlin als Millionenstadt ist als Indikator prima geeignet:

(c) Euromomo

Die rot-gestrichelte Linie ist die obere Menge an Toten, die noch als „Normal“ durchgeht. Alles was über der roten Linie ist, so wie Anfang 2017 und 2018, ist eine Infektionswelle mit vielen Toten. In den beiden genannten Fällen waren es Infektionskrankheiten aus der „Grippe“ Abteilung ( da gehören 20 verschiedene Viren zu ).

Was sehen wir da jetzt?

Genau: Nichts. Keine Extra-Toten in Deutschland. Es sind nicht mehr Menschen gestorben, als im Durchschnitt auch und das trotz der Horrormeldungen von >5000 „Corona“-Toten. Entschuldigt wenn ich das sage, aber es gibt hier keine „Corona“-Toten. Das bestätigte uns ja auch jüngst die Pathologie aus Hamburg.

Wo kommt denn dann die Spitze für Europa her?

Aus Spanien, Frankreich, Italien,Holland,Belgien und .. Trommelwirbel … Großbritannien:

(C) Euromomo

Um das nochmals zu sagen, diese Statistik ist frei von Todesursachen. Es sind absolut Gestorbene pro Land, egal an was diese Personen gestorben sind.

Fazit

Da diese Zahlen nicht lügen, kann man nicht sagen „Es ist eine normale Grippewelle“. Es sterben deutlich mehr Menschen in Europa als normal wäre, aber eben nicht in Deutschland. In Deutschland sterben jetzt „andere“ Menschen. Da könnt Ihr mal drüber sinnieren, vielleicht kommt Ihr von selbst drauf.

Wir könnten also den unsinnigen Community-Masken-Blödsinn sofort aufheben und zu einer weitgehenden Normalität zurückkehren, wenn wir die Grenzen zu lassen. Der letzte Teil wäre wichtig, sonst bekommen wir aus den Nachbarländern was reingedrückt. Wir müssen auch wieder Hygiene in den Schulen und Erwachsenenfortbildungen schulen. Es lohnt sich halt die Hände zu waschen, sich nicht an der Nase zu kratzen oder die Tränen weg zu wischen, wenn man keine Virusinfektion haben möchte.

Kleiner Funfact aus England: In Stadtteilen von London mit hohen Moslemischen Einwandereranteil aus Südost-Asien, war die Infektionsrate niedriger als im Rest von London. Ursache: die Moslems kannten das mit dem „täglich 5x Händewaschen“ schon, der Rest mußte sich erst daran gewöhnen.. und das beim Händewaschen .. args!

Wer sich da selbst ein Bild machen möchte

Da könnt Ihr auch sehen, wer ähnlich gut abgeschnitten hat, wie Deutschland: Dänemark, Finnland, Portugal und sogar Schweden kann man dazu zählen.

Quelle: https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps