[ENG] Krótkie wyjaśnienie przekłamań statystyk COVID19 | Professor Norman Fenton
Profesor Norman Fenton z Queen Mary London University tłumaczy manipulacje związane ze statystykami dotyczącymi zachorowań i skuteczności szczepień. Cały artykuł w powiązanych.
gred3 z- #
- #
- 3
- Odpowiedz
Komentarze (3)
najlepsze
Mówi też o rachunku prawdopodobieństwa, czyli jeśli test ma np. 80% a zarażonych jest 0,1% to szansa na to, że pozytywny test to zarażenie nie wynosi nawet 1% - prosto to policzyć.
@kasia-magdalena-sawicka: A po polsku mozesz ? ( ͡° ͜ʖ ͡°)
Czyli szansa na to, że ten pozytywny to ten zarażony wynosi od 1 na 200 do 1 na 10, czyli od 0,5 do 10% - ale te 10% to