Covid aşıları: ne kadar etkili? Varyantlar, bağışıklığın süresi, kontaminasyon ve ciddi vakalarda etkinlik?

Yani yalancı bir manipülatör spekülatörü pro vax 13 beğeni alır (%000 bot?) ... analizde çok daha gerçekçi ve hepsinden önemlisi spekülatif değil, aslında 10 kendimi mutlu sayabilirim...

Twitter'da her şey çürümüş ve yozlaşmış!

Christophe yazdı:Yani yalancı bir manipülatör spekülatörü pro vax 13 beğeni alır (botların %000'i?) ... Tweetim, analizde çok daha gerçekçi ve özellikle spekülatif değilse, aslında 95 kendimi mutlu sayabilirim ...

Twitter'da her şey çürümüş ve yozlaşmış!

Pipo olduğunun kanıtı, zar zor yanıtladığı haber 300 beğeni aldı...



Bu hile ve sahte eşek dünyasını yığmak için!

Sosyal medyada kötü yöntemlerle domuzlar gibi aldatıyorlarsa sizce derslerinde dürüstler mi?

Mouhahahahha alabalık grubu !!

Christophe yazdı:Twitter'da her şey çürümüş ve yozlaşmış!

Açıkçası (Girin, ha ...), başka bir şey mi bekliyordunuz? Fessebouc'ta da durum aynı...

Christophe yazdı:
Kopyalarınızı iade etmek için 10 dakikanız var!

İşinizi çiğnediğimizde bile cevap vermiyorsanız, sapkın ana akım haberlerinizle beynimize lobi yapmaya çalışmayın…

pedrodelavega şunu yazdı:

Nedir bu neneus diyagramı...

Bu öğleden sonra çizdiğim virajlarda İsrail'in nerede olduğunu kişisel olarak cevaplamak istemiyor musunuz? Neden ?

GuyGadeboisLeRetour şunu yazdı:Şuna bir bakın: Çık dışarı, CxxxxD !!!

Sakin ol !!!

Beğenenler için biraz matematik yap...

Bir N popülasyonunda A ve B olmak üzere iki olası özellik olsun.

Hem A hem de B'ye sahip olma olasılığı iki eşdeğer yolla hesaplanabilir.
* ya A'ya sahip olmamız gerektiğini söyleriz (olasılık p (A)) ama aynı zamanda A'ya sahip olduğumuzu bilerek B'ye (olasılık not edildi p (B | A), B'nin olasılığı A'ya sahip olduğumuzu bilir, bu nedenle bunlarla sınırlı alt popülasyonda hesaplanır. kim A)

toplam olasılık p (A) p (B | A)

* ya da tam tersi, B'ye sahip olmamız gerektiğini söylüyoruz ama aynı zamanda B'nin simetrik olduğunu bilerek A

olasılık p (B) p (A | B)

ikisi eşittir, p (A ve B) = N (A ve B) / N'dir ve böylece elimizde

p (A) p (B | A) = p (B) p (A | B)

ve "Bayes formülü" adı verilen temel formülü elde ederiz.
p (B | A) = p (B) p (A | B) / p (A)

Tüm olasılıklar sektöründe yaygın olarak kullanılan Bayes olasılıkları, şu gibi soruları yanıtlamayı amaçlar: A'nın B hipotezinde p1 olma olasılığına ve B olmayan hipotezde p2'ye sahip olduğunu bilmek, B'nin olma olasılığı nedir? A'yı gözlemlersem doğrudur (kesinlikle merkezi bir soru, bu konudaki çoğu tartışma forum bu çerçeveye sığabilir).


Burada A = aşı olmak ve B = enfekte olmak için başvuralım

olma olasılığı aşılandığında enfekte , olma olasılığına eşittir enfekte olduğunuzda aşı olun , enfekte olma ihtimalinin aşı olma ihtimaline oranı ile çarpılır.

İkisini karıştırdığımızda unutulan işte bu faktördür: aşılıların enfekteler arasındaki oranı ve enfekte olanların aşılananlar arasındaki oranı.

Aynı ilişkiyi aşısız (A olmayan) için de yazabiliriz.

p (B | A değil) = p (B) p (A değil | B) / p (A değil)

birini diğerine bölerek, aşı olduğumuzda enfekte olma olasılığı ile aşı olmadığımızda enfekte olma olasılığı arasındaki oranı değerlendirebiliriz, ki bu bizi gerçekten ilgilendiren şeydir (l aşı etkinliği)

p (B | A) / p (B | A değil) = p (A | B) / p (A değil | B) * p (A değil) / p (A)

Kim demiş aşılandığında enfekte olma olasılığının aşısız olana oranının aşılı sayısının aşısıza oranına eşit olduğunu kim söylüyor? enfekte , çarpılır aşılanmamışların oranının aşılıların nüfus içindeki oranına oranı.

Bir kez daha unutulan ve enfekte olanlar arasında aşılı sayısına bakılırken dikkate alınması gereken aşılı sayısının aşısız sayısına oranıdır.

bu oran aşılıların oranına göre oldukça hızlı değişmektedir. %50 aşı ile 1'dir yani sonucu değiştirmez. %60 aşı ile 60/40 = 1,5, %90 aşı ile 90/10 = 9 olur.

%100'e yaklaştıkça yeniden değerlendirme daha da muhteşem oluyor, %100'de "sonsuz" oluyor, çünkü elbette sıfır aşısız enfekte var. Tüm "muhteşem" örnekler, yüksek aşılama oranlarında başarılıdır (ancak sadece %50 ise faktör artık oynamaz ve %50'nin altında, ters yönde hareket eder)

Garip bir şekilde, sonuç şudur ki, aşı etkinliğini değerlendirmek için en iyi durum, herkes aşılandığında değil, sadece %50'si aşılandığında (çünkü orada iki popülasyon eşittir) aşılananların kontamineler arasındaki oranına bakmaktır !!!

Eh, elbette Christophe ile aynı sonuçtur, ancak basit bir biçimde ifade edilir: aşının etkinliğini elde etmek için, aşılıların aşısızların oranı arasındaki oranın hastadaki aşısızların oranıyla doğru olması gerekir toplam popülasyonda aşılanmış olanlar üzerinde aşılanmamış.

Not: Aşı olup olmamasına göre enfekte olma olasılıklarının r oranını hesaplıyorum ama bu oran olasılıklar eşit olduğunda yani aşı etkinliği "sıfır" olduğunda 1'e eşit oluyor. Aşı etkinliği daha ziyade 1 - r'dir: r = 1 ise etkinlik sıfır, r = 1/10 ise %90'dır. Eğer r> 1 ise, etkinlik negatiftir, yani enfekte olma olasılığınız aşılıysanız aşılanmamış olmanıza göre daha fazladır.)