(ISSN 1430-6972)
IP-GIPT DAS=28.03.2020 Internet-Erstausgabe, letzte Änderung: 26.01.21
Impressum: Dipl.-Psych. Dr. phil. Rudolf Sponsel Stubenlohstr. 20 D-91052 Erlangen
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Anfang Wachstumsanalysen Corona-Virus Bundesländer_Datenschutz_Überblick_Rel. Aktuelles_Rel. Beständiges_Titelblatt_ Konzept_Archiv_ Region_Service iec-verlag___ Wichtige Hinweise zu Links und Empfehlungen_
Willkommen in unserer Internet-Publikation für Allgemeine und Integrative Psychotherapie, Abteilung Dokumentation, Evaluation, Qualitätssicherung, Epidemiologie, psychologische Testtheorie u.a., hier speziell zum Thema:
Wachstumsanalysen Corona-Virus
Bundesländer Deutschland
Zur Haupt- und Verteilerseite
* Aktuelle Kurzkommentare (AKK)
* Impfung * Situationsgraphen
* R-Analyse * k-Verlaufsanalyse
* Trendwende-Regel *
Aktuell: Trendwende in 6 BL und in DEeutschland (gesamt), also
7 von 17.
Originalarbeit von Rudolf Sponsel,
Erlangen (Ohne Gewähr)
Querverweise.
Zur Aktualisierung F5-Taste drücken.
PR-Ampeln
nach Tages- und 7-Tage-Mittelwerten aktualisiert bis einschließlich
13.10.2020 bzw. 29.11.2020 > Ältere PR-Datenbasen hier
dokumentiert,
Internationale
Vergleiche hier. Aufgrund der anhaltend hohen Neu-Infektionen müssen
die PR-Ampeln neu berechnet werden. Die aktuellen Werte für Deutschland
zum Stichtag 02.10.2020 finden Sie hier.
Die BL werden nach und nach aktualisiert. Neu: Todesfallzahlenanalyse,
Ampel
für Hospitalisierungen.
_
__
_Quantile-Vergleiche:
Mehr zum Vergleich
Gesamt, 1. Welle und 2. Welle.
__Aktuelle-Kurz-Kommentare
(AKK)
Neu Prozentrang Ampeln: BW,
Bay,
Ber,
Bra,
Brem,
De,
Ham,
Hes,
M-V,
NiedS,
NRW,
R-P,
Saar,
Sachs,
SaAnh,
Schles,
Thür.
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Zusammenfassung - Aktuelle Lage Bundesländer. Auswertungen der Fallzahlen der Bundesländer. BW, Bay, Ber, Bra, Brem, De, Ham, Hes, M-V, NiedS, NRW, R-P, Saar, Sachs, SaAnh, Schles, Thür. Quellen der Fallzahlen: RKI-Tagesberichte seit dem 04.03.2020 u.a. Literatur und Links * Glossar, Anmerkungen und Endnoten * Zitierung * Copyright * Querverweise * Änderungen. |
Zusammenfassung Methode
Zahlen sind nicht alles, zumal sie auch fehlerbehaftet sind. Aber sie sind für die Beurteilung der Lage schon sehr wichtig und wir haben derzeit keine besseren als eben die, die das Robert-Koch-Institut sammelt. Dunkelzifferphantasien und Fehlerskepsis helfen aktuell wenig, obwohl wir natürlich immer (selbst-) kritisch bleiben sollten.
Wachstumszahlen und -Entwicklungen sind schwer einzuschätzen. Die Darstellung der absoluten Häufigkeiten (Infizierte, Todesfälle) gibt meist ein erschreckendes Bild; man sieht nur steigen, steigen und immer weiter steigen. Aber es geht nicht nur um die Anstiege, sondern um die Geschwindigkeit und Stärke der Anstiege. Diese können nur in solchen Prozessen erfahrene MathematikerInnen bei den absoluten Häufigkeiten sehen. Einfacher ist es, für uns mathematisch nicht so geschulte, das Wachstum zu messen und seinen Verlauf darzustellen. Hierzu bestimmt man das Wachstum von Zeiteinheit zu Zeiteinheit, hier gewöhnlich Tage, und stellt diese Verläufe dann dar. Somit kann man sehen, ob die Anstiege weiter wachsen, gleich bleiben oder, wie wir uns das wünschen, sinken (schrumpfen), wie stark und wie schnell. Eine solche Messung leistet z.B. die exponentielle Wachstumsformel wrs = LN(Endwert/Anfangswert)/Zeiteinheiten. In diese Rechnung gehen also drei Größen ein (mit dem Logarithmus naturalis vier):
- der Endwert (E), also der jeweilige Wert des Tages (ändert sich meist täglich, wenn die Wachstumsentwicklung eingesetzt hat; in Deutschland blieb das Wachstum der Infizierungen vom 11.-24.02.2020 konstant bei 16, erst am 26.02.2020, am Aschermittwoch, setzte eine sich zusehends beschleunigende Wachstumsentwicklung ein).
- der Anfangswert (A), der in der Regel gleich bleibt, also von welchem Zeitpunkt man ausgeht. Das Robert-Koch-Institut (RKI) teilt die Länderwerte seit dem 04.03.2020 mit, die Werte an diesem Tag werden als Anfangswerte genommen, auch wenn dies, genau betrachtet, nicht ganz richtig ist. Im Laufe der Zeit werden aber die richtigen Anfangswerte ermittelt. Damit wird zugleich ein interessanter Vergleich über den Einfluss der Anfangswerte auf die Wachstumsraten möglich (inzwischen durchgeführt für: Hamburg,).
- die Anzahl der Zeiteinheiten (n) zwischen dem End- und Anfangswert.
- der Logarithmus naturalis, der das natürliche Wachstum zur Basis der Eulerschen Zahl (2,71828 ...) erfasst. Wenn Bayern am 16.03.2020 1067 Infizierte hat und der Anfangswert am 04.03.2020 mit 48 angegeben wird, ergibt sich wrs = LN(1067/48)/12 = LN(22.229)/12 = 31014/12 = 0.2585. Die Berechnung ist mit Kalkulationsprogrammen wie z.B. Excel ganz einfach, aber auch mit jedem einfachen wissenschaftlichen Taschenrechner (Beispiel).
- Diese drei Größen und die Formel LN(E/A)/n, bestimmen die Wachstumsrate. Die Formel wird als Definitionsmaß für Wachstum interpretiert. Tatsächlich erfüllt sie oft nur am Anfang die Kriterien einer exponentiellen Verteilung, nimmt zur großen Mitte hin einen linearen Verlauf, der dann oben in die Gegenrichtung abbiegt und einen asymptotischen, insgesamt einen sigmoiden Verlauf nimmt.
Es sind auch andere Wachstumsmaße möglich, aber die hier nun (erneut) angewandte Methode, hatte sich schon bei der Analyse der Staatsverschuldung und den Schuldenporträts bewährt (Vergleich der Staatsverschuldungswachstumsrate mit der Wirtschaftswachstumsrate, orientiert an der Musgrave-Bedingung). Wichtig ist für die Vergleichbarkeit, dass man ein und dieselbe Methode (Formel) anwendet. Aber auch, dass man für jede Zeiteinheit (hier meist täglich) eine Maßzahl hat. Das leistet die hier verwendete Wachstumsformel. Die Verdoppelungsrate, die von den Qualitäts- und Wahrheitsmedien verwendet wird (oft mit ganz unterschiedlichen Werten), ist als Maßzahl nicht so geeignet wie die direkte Wachstumsrate (die ja in die Verdoppelungsformel eingeht). Im Grunde ist es völlig unverständlich, dass man auch im Robert-Koch-Institut (gegründet 1891) anscheinend nicht in der Lage ist, eine Maßzahl für das (tägliche) Wachsen anzubieten, obwohl es ca. 500 WissenschaftlerInnen beschäftigt. Wer Maßnahmen bewerten will, braucht Maßzahlen, denn meinen kann jeder. Vervielfachungsrate als Wachstumsrate: Man kann aber auch die Häufigkeit direkt als Wachstumsrate interpretieren: wenn der Anfangswert 1 ist, dann kann die jeweilige Häufigkeit unmittelbar als Vervielfachungsrate angesehen werden mit oder ohne Berücksichtigung der Zeiteinheiten.
Wesentliche Fallzahlen: Die Fallzahl der Infizierten bedeutet der überhaupt jemals erfassten Infizierten. Infizierte können Träger des Virus sein, ohne es zu bemerken. Auch milde Symptome führen nicht immer zu einer Erfassung. Es gibt also mindestens vier Gruppen von Infizierten: 1) Unbemerkte, 2) bemerkte, 3) Symptomproduzierende, 4) schwer Erkrankte. Infizierte sind im Durchschnitt ca. 5 Tages ansteckend. Die wesentlichen Zahlen bei Corona sind daher nicht die überhaupt jemals Infizierten, sondern die Anzahl der Neuinfektionen und die Zahl der noch Aktiven (= Infizierte - Tote - Geheilte [= [Nicht mehr infektiös und nicht mehr stationär behandlungsbedürftig]). Diese beiden Fälle, Neuinfizierte zu den Aktiven, zueinander in Beziehung setzen, liefert wahrscheinlich eine bessere Einschätzung der Ansteckungslage als die fragwürdigen R-Konstruktionen.
Evaluation von Wachstumsmaßen: Von einem Wachstumsmaß wird man erwarten, dass es Wachstum abbildet. Nehmen die Zahlen ausgeprägt zu, sollte das Wachstumsmaß steigen, nehmen die Zahlen ausgeprägt ab, sollte das Wachstumsmaß fallen. Die Wachstumsraten der absoluten Häufigkeiten der jemals Infizierten haben den technischen Nachteil, dass sie nicht 0 werden können, es sei denn n würde sehr groß werden. Das kann aber die Wachstumsrate der Neuinfizierten. Sie wird 0, wenn der Endwert 0 wird oder der Endwert gleich dem Anfangswert (E=A, der Bruch also 1) ist, denn LN(1)=0. Das gilt auch für die Wachstumsrate der Aktiven (= überhaupt jemals Infizierte - Tote - Geheilte).
Beurteilung-Prognosen
So wie die Wachstumsrate oder die Quantile eine Antwort auf die Frage geben: wie viel ist so viel, so stellt sich auch die Frage zur Trendwende. Wann soll von einer Trendwende gesprochen werden? Und analog: Wann soll vom Ende eines Trends, einer Trendwende gesprochen werden? Wenn wir einen abgeschlossenen Verlauf sehen, ist es selbstverständlich leicht, eine „Rückwärtsvorwärtsprognose“ zu geben. Sind wir aber in einem Verlauf, stellt sich die Frage: wo stehen wir: In einem Aufwärtstrend, in einem Abwärtstrend, in einem Plateau? Woran können wir sehen, dass sich der Aufwärtstrend oder der Abwärtstrend seinem Ende zuneigt? Zunächst einmal haben wir die Wahrnehmung, wenn wir die Werte in einer Zeitreihe angeordnet zur Darstellung bringen, wie es fast alle Corona-Datenlieferanten tun. Der erste Eindruck und Wahrnehmungstest ergibt sich also aus der Verlaufsdarstellung der Werte, der Kurve. Da kann man auch sehen, wie das Kurvenverhalten in einem Bereich ist: steigt es steil oder nur mäßig, fällt es langsam, verweilt es auf ähnlichem Niveau (Plateaubildung), geht es kurzfristig auf und ab usw. Um das genauer beurteilen zu können sind Maße nützlich und wichtig. Hat man mit Hilfe seiner Maße eine Verlaufsdiagnose erstellt, so stellt sich natürlich auch die Frage, wie lange und bis wann sie gilt (gelten soll) und welche Bestätigungen oder Nicht-Bestätigungen herangezogen werden können und sollen. Mein Ansatz und Prognoseninstrumentarium lautet:
- Betrachtung der Kurve: steigt sie, fällt sie, bleibt sie ungefähr gleich, wie stark, wie lange, anhaltend oder nachhaltig?
- Verlaufsmaße wählen, z.B. Wachstumsmaße (in die immer drei Kriterien eingehen: betrachteter Wert, Anfangswert, Zeiteinheit und die Maßformel natürlich selbst, so betrachtet genau genommen vier).
- Verlaufskriterien wählen (z.B. für k Anzahl steigen, Anzahl fallen, Anzahl gleich bleiben)
- Definitionen und Kriterien für Trends oder Trendwenden. Die sind zunächst heuristisch und hypothetisch.
- Bestätigungskriterien, z.B. für fallende Wachstumsraten, die nicht genügen, da sie auch ohne große Veränderungen durch die Zunahmen der Zeiteinheit fallen können. Ich habe daher ganz allgemein einen empirisch-iterativen Ansatz gewählt und unter der Voraussetzung fallender Wachstumsraten (ein Kriterium) ein k=3 für fallende 7-Tage-Mittelwerte gewählt. Es zeigt sich, dass ein k=3 nicht reichte. Daher habe ich dann k=4 gesetzt, und jüngst ein k=5. Das kann noch weiter gehen. Welches k in welchem Fall reicht, muss empirisch festgestellt werden. Genau in dieser Phase befindet sich mein Ansatz, er wird punktgenau am realen Geschehen weiter entwickelt und an vielen Ländern evaluiert. Derzeit liegen vor: Deutschland, 16 Bundesländer (auf dieser Seite gewöhnlich täglich aktualisiert), China, Europa, Frankreich, Global, Israel, Korea, Luxemburg, Österreich, Schweiz, Tschechien.(hier auch auf die Todesfälle angewandt) Weitere folgen.
Trendwende-Regel
k = 5 + S
S := Anzahl der Sondertage in einem 7-Tage-Zeitraum.
Gewöhnlich sind es 2, Samstag und Sonntag. In der Osterwoche ist durch
den Karfreitag S=1, in der diesjährigen Weihnachts- und Neujahreswoche
ist S=2, so dass die aktuelle Trendwende-Regel bis 4.1.2021 verlangt, dass
die Wachstumsrate für die 7-Tage-Mittelwerte der Neuinfektionen 7
mal in Folge gefallen ist und der Bestätigung, dass auch die 7-Tage-Mittelwerte
der Neuinfektionen 7 mal in Folge gefallen ist. Das war zum Beispiel für
die Neuinfektionszahlen am 30.12.2020 bei den Bundesländern Baden-Württemberg,
Nordrhein-Westfalen
und Saarland der Fall. Die
vor längerer Zeit erfolgt Trendwende für Bremen (noch mit k=4)
musste bislang nicht zurückgenommen werden (wohl 8 andere).
Formations-Charakterisieungen und operationale Definitionen
Welle Jeder Vorzeichenwechsel bei k definiert
eine Welle.
Es gibt ein allgemeines, intuitives und auch sinnvolles Verständnis
von "Welle". Wellen formen einen Anstieg, einen Abstieg und dazwischen
einen Wendebereich. Die Wende kann einem Scheitel formen oder ein Plateau
mit ungefähr gleichen Wertausprägungen. An- und Abstiege können
mehr oder minder streng abfolgend sein. Nachdem es in vielen Regionen viele
"Wellen" gibt, stellt sich inzwischen die Frage nach einer genaueren Bestimmung
und Definition. Für diese Seiten führen wir ein: Jeder Vorzeichenwechsel
bei k, was ein Fallen (+) nach Steigen (-) oder ein Steigen (-) nach Fallen
(+) anzeigt, beschreibt eine Welle, wobei die Ausprägungen und Längen
des Steigens oder Fallens ganz unterschiedlich sein können. Sinnvollerweise
wird man aber ausgeprägtere Einheiten (größe und mittlere)
betrachten (>Situationsvergleich).
Wellenberg
Wellental
Plateau
Kuppe
Scheitel
Anstieg
Abstieg
Wendebereich / Wendepunkt
Gueltigkeit der Fallzahlen:
Die Zahlenwerte gelten zwar (>Quellen
der Fallzahlen) nur ungefähr, es sind sozusagen "Fuzzyzahlen",
aber sie sollten im Großen und Ganzen die Entwicklung einigermaßen
zutreffend abbilden. Die Fehler werden sich auch zu einem großen
Teil ausgleichen. Aber es ist gut, kritisch zu bleiben. Vielleicht ist
die aktuelle Datenproblematik auch eine gute Gelegenheit, einiges in der
Gesundheits-, Medizin- und epidemiologischen Statistik und Methodik in
Ordnung zu bringen, vor allem auch die Todesursachenstatistik. Derzeit
haben wir keine Wahl, d.h. wir müssen von den Daten ausgehen, die
wir haben, so auch der Statistiker Antes im Spiegel-Interview am 31.03.2020.
- "SPIEGEL: Politikern und Kliniken nützt
die Statistik am Ende des Jahres wenig, wenn sie jetzt Entscheidungen treffen
müssen. Wie können sie mit den Unsicherheiten umgehen?
Antes: Sie sind gezwungen, auf Basis der Informationen zu handeln, die da sind. Berücksichtigt man die Gesamtsituation und die Erfahrungen aus anderen Staaten, hatte Deutschland keine andere Wahl, als dem Virus erst mal mit drastischen Maßnahmen zu begegnen. So konnten wir Zeit gewinnen. Die müssen wir jetzt nutzen, um eine bessere Datenlage zu schaffen und künftig fundierter entscheiden zu können. Wir befinden uns da in einem enormen Lernprozess."
__
- Prof. Dr. Dr. Martin Haditsch zur Diagnostikproblematik am Beispiel PCR-Test: https://www.youtube.com/watch?v=RFzBG_XMn_E
ProzentRAENGE
für Neuinfektionen - unabhängig von Inzidenzen
Der Prozentrang
(PR) ist eine einfache und praktische statistische Norm,
(Testwerte),
der unterschiedliche Rohwerte vergleichbar macht. So gibt der Prozentrang
eine Antwort auf die messpraktische Gretchenfrage: wie viel ist so und
so viel? Die Angabe bloßer Rohwerte von z.B. 14, 32, 49 oder 456
gibt es keine Auskunft, wie viel das nun sind. PR sind inhaltlich und messtheoretisch
immer sinnvoll, wenn höhere Zahlen ein Mehr zum Ausdruck
bringen. Der PR ist verteilungsunabhängig und in Bezug auf ein Merkmal
(Kriterium, hier Neuinfektionen) auch beliebig vergleichbar, z.B. PR in
Kreisen, Regionen, Bundesländern, Nationen. Mit dem PR sortiert man
die Daten nach Größe und gibt dann die relative Häufigkeit
für die Stellung in der Rangreihe an. Hat man 100 Leute, so kann man
diese der Größe nach aufstellen, dann hat man eine Rangreihe,
für die sich Prozentränge angeben lassen. Der 25 Größte
erhält Prozentrang 25, der Größte Prozentrang 100, der
Kleinste PR 1. Eine robuste Einteilung besteht darin, die Anzahl der Werte
der Rangreihe in vier Bereiche, die man Quartile nennt, zu unterteilen:
0-25 (1. Quartil), 25-50 (2. Quartil ) 50-75 (3. Quartil), 75-100 (4. Quartil).
Eine andere, feinere Einteilung sind Quantile (Vielheiten), z.B. in 10er
Schritten. Liegen genügend Werte vor, kann jeder Prozentrang (1-100)
vorkommen. Eine noch feinere Einteilung macht im psychosozialen Bereich,
z.B. bei psychologischen Tests, kaum Sinn, vor allem wenn man die Fehlerbereiche
bedenkt. Für die Neuinfektionen habe ich vier Ampeln nach den Grenzen
der Quartile vorgeschlagen: 1. Quartil GRÜN, 2. Quartil GRÜNGELB,
3. Quartil GELB und viertes Quartil ROT. Es steht natürlich jedem
frei, eine andere Einteilung zu wählen.
Inzidenzen: Prozentränge,
Quantile oder Quartile - wie auch Wachstumsraten - sind unabhängig
("invariant") davon, ob man absolute Häufigkeiten oder Inzidenzen
nimmt, das wird z.B. hier
gezeigt.
Erstmals wurden die Prozentraenge
für die Anzahlen der Neuinfektionen für Deutschland (>
aktualisiert)
gesamt bestimmt, um die Ampel- Einschätzung (grün, gelbgrün,
gelb, rot) deskriptiv-statistisch (beschreibende Statistik) besser begründen
zu können. Die Gesamttabelle mit zwei Methoden finden Sie hier.
Der PozentRANG für den 24.07.2020 mit 781 Neuinfektionen betrug nach
der direkten Methode gerundet 67%, d.h. in der Zahlenreihe der Neuinfektionen
erlangten 67% einen Wert von 781 oder weniger. Der Vortagswert am 23.07.2020
erlangte mit 815 Neuinfektionen einen ProzentRANGwert von 69%. Für
die Ampelbewertungen ergeben sich folgende ProzentRANGkriterien nach der
direkten Methode aus dem Zeitraum 27.01. bis 24.07.2020:
- grün PR 25 < = 202 Neuinfektionen.
- gelbgrün 25 < PR <= 50 mit > 202 und höchstens 498 Neuinfektionen.
- gelb 50 < PR < 75 mit > 498 und höchstens 1209 Neuinfektionen.
- rot PR > 75 mit mehr als 1209 Neuinfektionen.
PR-Aktualitaet: Die Prozentränge und damit natürlich auch ihre Grenzen bei den Quartilen können sich mit jedem neuen Wert ändern (>Mindestens-Regel für Zwischenzeiten). Ideal wäre daher, die Prozentränge täglich mit jedem neuen Wert neu zu berechnen. Das ist aber aufwändig, selbst wenn man es automatisiert, weil es immer Besonderheiten gibt (z.B. Missing Data, negative Korrekturen, hier "von Hand" aufbereitet). Praktisch sollte es genügen, wenn man gelegentlich, z.B. wenn deutliche Veränderungen bei den Häufigkeiten zu beobachten sind, eine Neuberechnung durchführt. Die erste Kontrolle der Veränderungen wurde am 08.08.2020 durchgeführt. Es wurde sämtliche Prozentränge mit zusätzlichen 7 Tageswerten (01.8.-07.08.2020) für Deutschland und alle Bundesländer bestimmt, so dass man nun erste Erfahrungen hat, wie viel sich ändert wenn 7 neue Werte zur alten Datenbasis dazu kommen. Nur Berlin behielt alle Grenzen bei (auch nach zweimaligem Nachrechnen). Alle anderen Bundesländer und Deutschland zeigten Veränderungen, wenn auch keine besonders großen.
Die Aktualisierung von Prozenträngen ist sehr aufwändig und arbeitsintensiv. Sie kann daher nur gelegentlich erfolgen. Jetzt war eine Neuberechnung sehr wichtig, weil sich seit rund 14 Tagen die Fallzahlen für Neuinfektionen deutlich erhöht haben und noch keine Erfahrungswerte vorlagen, wie sich Erweiterungen auf die Prozentränge auswirken. Hierbei ist die Wirklichkeit stets für Überraschungen gut, wie der Vergleich Berlin zeigt, wo sich die Grenzen an den Quartilen zwischen 1.8. und 7.8. nicht geändert haben. Auch das gibt es.
PR-7TM: Prozentränge, Quartile und Quantile auf 7-Tage-Mittelwertbasis für Neuinfektionen
Erstmals für den 13.08.2020 wurden die statistischen Kennwerte (Prozentränge, Quartile und Quantile) nicht auf Tageswert, sondern auf Basis der 7-Tage-Mittelwerte berechnet. Das hat den Vorteil, dass die Tagesschwankungen und fehlenden Wochenendmeldungen ausgeglichen werden. Ein anderer Effekt ist derzeit, dass sich die Grenzen nach oben verschieben, d.h. die Ampelzuordnungen oft günstiger als gegenüber den Tageswerten ausfallen. Ungeachtet dessen, kann natürlich jeder seine eigenen für wichtig oder nützlich erachteten Grenzen aufgrund der mitgeteilten Häufigkeiten bilden. Die Einteilung in Quartile ist grob, aber robust; sie trägt der Fehlerhaftigkeit der Häufigkeitsdaten Rechnung. Es gibt hier vier Klassen: 1. Quartil (<25%) := GRÜN, 25% <=2. Quartil <50% := GRÜNGELB, 50% <=3. Quartil <75% := GELB und 4. Quartil (>75%).
PR-200821 Neubestimmung bis Stichtag 21.08.2020:
Aufgrund der stark steigenden Neuinfektionen ist es erforderlich die Prozentrang-, Quartils- und Quantils-Grenzen neu zu bestimmen. Am 24.08.2020 abgeschlossen.
PR-Berechnungs-Software: Nachdem mein Excel® 2003 nicht mehr als 256 Spalten in einer Zeile erfassen kann, habe ich ein neues Excel® 2019 erworben, das die Prozentränge aber nicht so wie 2003 kann und überdies zusätzliche Eigenheiten zu haben scheint. Die Berechnungen der Quantile, auch mit Calc von Libre Office®, führten zu fragwürdigen Ergebnissen. Daher stelle ich die bisherige Berechnungsmethode über Excel ein und habe nunmehr die Quantile und Quartile über Matlab® (R2020a) berechnet, das bei korrekter Dateneingabe, zuverlässige und schnelle Ergebnisse liefert. Es sind nur drei Befehle erforderlich: Definieren der Quantile p. Eingabe der Zeitreihe z. Die Quantile ergeben sich dann mit dem Befehl q=quantile(z,p).
Mindestens-Regel für Zwischenzeiten: problematisch, daher zurückgenommen.
Ausblick-200820
für wissenschaftlich Interessierte:
Korrelationen:
Es wurde eine große Korrelationsanalyse der Neuinfektionen für
die 16 Bundesländer und Deutschland gerechnet (17*17 Korrelationsmatrix).
Erste Ergebnisse zeigen hochinteressante Zusammenhänge. Bei den Korrelationen
gibt Bremen Rätsel auf. Die Neuinfektionen in Bremen korrelieren mit
Ausnahme von Thüringen (r16 = 0.5101) nur schwach mit allen
übrigen Bundesländern. Hier muss man sehen, was herauskommt,
wenn auspartialisiert wird (siehe bitte unten).
Partielle
Korrelationen Partielle Korrelationen
bestimmen eine Korrelation unter Ausschaltung anderer Variabler, damit
kann man die experimentelle Technik des Konstant haltens simulieren und
"Scheinkorrelationen" erkennen, also außerordentlich nützlich.
Sie sind hier besonders für Bremen interessant, weil Bremen das einzige
Bundesland ist, das in der Korrelationsmatrix ausschert. So ist z.B. die
partielle Korrelation zwischen Bremen und Thüringen unter Ausschaltung
von Deutschland r5,16.17 = 0.4635. Nimmt man den Einfluss der Korrelation
mit Deutschland also heraus, verliert die Korrelation r5,16=0.5101 - r5,16.17=0.4635
= 0.0466. Intuitiv erscheint das wenig. Weitere partielle Analysen sind
also angesagt. Die Variablennummern vor dem Punkt (hier 5=Bremen, 16=Thüringen)
geben an, zwischen welchen Variablen die partielle Korrelation bestimmt
wird und die Variablennummern nach dem Punkt (hier 17=Deutschland) geben
an, welche Einflüsse von Variablen ausgeschaltet werden.
Eigenwerte
und Fast-lineare
Abhängigkeiten: Sie erkennt man
sofort, wenn man die Eigenwerte der Korrelationsmatrix bestimmt (in Matlab
nur ein einziger Befehl "eig(r)", also technisch sehr einfach). In der
17*17 Matrix, wenn sie regulär und in Ordnung (d.h. positiv semidefinit,
also alle Eigenwerte >=0) sind, beträgt die Eigenwertsumme 17
(=Spur=Ordnung). Ist ein Eigenwert <0.20, liegt nach der Matlab Konvention
eine Fast-lineare Abhängigkeit (Fast-Kollinearität) vor. Tatsächlich
erbringt die Eigenwertbestimmung der Korrelationsmatrix der 17 Variablen
9
fast-lineare Abhängigkeiten und einen großen (auch erwarteten)
Generalfaktor. Bei 17 Variablen gibt es 131054 Partitionen. Am interessantesten
und informativsten sind die kleinsten Einheiten, nämlich die Paare.
Bei 17 Variablen gibt es 136 Paare [n(n-1)/2]. In den 136 Möglichkeiten
fanden sich 62 fast-kollineare Paare. Das sind für empirische Verhältnisse
sehr viel, nämlich 45,6%.
Prozentraenge-Bundeslaender
für die Neuinfektionen: Ausgelagert auf eigene Seiten BW,
Bay,
Ber,
Bra,
Brem,
De,
Ham,
Hes,
M-V,
NiedS,
NRW,
R-P,
Saar,
Sachs,
SaAnh,
Schles,
Thür.
Zusammenfassung-Aktuelle-Lage Bundesländer
| Massnahmen-210119 Die Verlängerung
des Lockdowns [PDFBeschlüsse]
wird im wesentlichen mit den noch zu hohen Neuinfektionszahlen und hypothetischen
Mutationen (Vorsorge) begründet. Allerdings fehlen die Belege. Verantwortliche
Wissenschaft und Politik geht anders. Der richtige Schluss wäre, dass
der Lockdown es alleine nicht bringt. Also müsste man Alternativen
suchen. Das begreifen anscheinend weder die Politiker noch ihre virologischen
Berater. Angestrebt wird eine Inzidenz von unter 50/100.000. Angeblich
können die Gesundheitsämter nur dann die Infektionsketten verfolgen,
was natürlich falsch ist: man muss eben ihre Kapazitäten entsprechend
anpassen und aufstocken. Die Hofierung des R-Werts,
der keinerlei Prognosewert hat, ist gänzlich falsch.
Aktuelle Beschlüsse
Zur 2. großen Welle: "Coronavirus-Pandemie:
Es ist ernst Gemeinsame Erklärung der Präsidentin der Deutschen
Forschungsgemeinschaft und der Präsidenten der Fraunhofer-Gesellschaft,
der Helmholtz-Gemeinschaft, der Leibniz-Gemeinschaft, der Max-Planck-Gesellschaft
und der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina. [PDF]
Maßnahmen 1. Welle: 1: 09.03.20 Verbot
von Großveranstaltungen * 2: 16.03.20 Schulen und Kitas
geschlossen. 2b: 20.03.20 20. März 2020, Vorläufige Ausgangsbeschränkung
anlässlich der Corona-Pandemie. 3: 23.03.20 Bundesweite
Ausgangsbeschränkungen
4: 20.04.20 1. Lockerung 5: 28.04.20
2. Lockerung 6: 3. Lockerung 18.5.20. Überblick der einzelnen
Regelungen in den Bundesländern bei der SZ 23.05.2020.
7. 4.
Lockerung 17.06.2020.
|
Aktuelle-Kurz-Kommentare
> Das diagnostische Grundpoblem der Validität.
Nach der positven und stabilen Entwicklung in
Deutschland, den Bundesländern und Kreisen wurden am 08.06.2020 die
ausführlichen täglichen Dokumentationen eingestellt und inzwischen
durch das Prozentrang-Ampel-System für die Neuinfektionen ersetzt.
Die aktuellen Bewertungen entnehmen Sie bitte den AKK.
Krisenmanagement der hotspots. An fast allen (früheren) Beispielen kann man sehen, dass das Krisenmanagement der Rückführungen der 7Tage/50 Kriteriums in den (einstigen) hotspots ziemlich gut funktioniert (siehe besonders unten die Dokus 50/7Tage Bayern, Niedersachsen, NRW, Thüringen). Die konsequente Verfolgung der Einhaltung der Regeln erscheint nachlässig. Hier tun RKI, die Regierungen und die Qualitäts- und Wahrheitsmedien zu wenig.
Wellendiskussion: Vierte Welle in De bildet sich aus * Wellendiskussion 30.08.2020 Deutschland, Nachbarn u.a. * Corona Deutschland. Graph Neuinfektionen auf der Basis von 7-Tage-Mittelwerten im Zeitraum Jan/Feb-25.08.2020. Die Ausbildung einer neuen Welle ist seit Mitte Juli erkennbar, in der Spitze bislang ca. 1/4 der Hochphase von Mitte April. * Wellendiskussion200803 * Wellendiskussion Berlin G2200728 * Weltweit 29.06.20 * Ausgewählte Länder 25.06.20 * Deutschland, Nachbarn, Orientierungsländer 16.07.20: Luxemburg * Deutschland, Nachbarn, Orientierungsländer 06.07.20: Tschechien * Deutschland,Nachbarn,Orientierungsländer 26.06.20 * Graphische Detailanalyse für Deutschland 01.06.20 (ca. 14 Wellen) *
Zusammenfassungen-PR-Ampeln
für Neuinfektionen auf Tageswertbasis (-TW) und in Klammer auf 7-Tages-Mittelwertsbasis
Seit 16.08.2020 werden die Prozentränge,
Quartile und Quantile neben dem unzuverlässigen Tageswert auch auf
der Basis von stabileren und zuverlässigeren 7-Tages-Mittelwerten
angeboten. Die 7-Tage-Mittelwert Prozentrangskala ist "milder" in den Grenzen.
Die jeweils angegebene Datenbasis der zugrundeglegenten PR-Normen wurde
vereinheitlicht, vereinfacht und korrigiert.
Tote-Ampel Deutschland (ausgelagert)
Hospitalisierungs-Ampel
Es ist kein Problem auch für die Anzahl der Hospitalisierungen eine Quantile/Quartile Ampel zu erstellen, weil das RKI derzeit die Daten jeweils im Dienstags-Lageberichttags darauf für die letzte Kalenderwoche (KW) mitteilt.
Anwendungsbeispiel: Der aktuellste Hospitalisierungswert für die 47. KW liegt für den Tageswert bei 4221 nach 5298 der 46.KW. Damit steht die Hospitalisierungs-Ampel der Tageswerte weiter auf ROT. Der 7-Wochen-Mittelwert steht in der 47. KW auf 3370 nach 3860 in der 45. KW und damit ebenfalls ROT. Nachdem die Mitteilungen ohnehin Wochen, also 7-Tageswerte sind, könnte auf die 7-Wochen-Mittelwerte auch verzichtet werden.
Das RKI berichtet
aktuell bis zur 53.KW, hieraus: Hospitalisierungen fallen das zweite mal
in Folge vom Hoch in der 51.KW=9792 auf 53.KW=6128.
KW48=7266. KW49=7774. KW50=9283. KW51=9792. KW52=7682. KW53=6128
52.KW: Das RKI berichtigt die Hospitalisierungszahl
für die 51. KW von 7201 auf 8899. Die 52. KW wird vorläufig mit
5983 ausgewiesen.
Hos-10-51KW Ein Lichtblick zu Weihnachten
oder nur ein kurzes Strohfeuer? > Ausgelagert.
Quantile-Hospitalisierungen
> Ausgelagert.
Anzahldaten-Hospitalisierungen-47.KW
(nach RKI Daten) als veraltet rausgenommen.
Anzahldaten-Hospitalisierungen-41.-43.KW
als
veraltet rausgenommen.
k-Analyse (Verlaufsanalyse) km(25.01.2020) = 4.7647 nach 3.9412, k(DE-7TM) = 17 (>Tabelle), k(DE wrs7TM3W) = 14.
Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7
Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5.
Alle, die ab dem 14.01.2021 ein k>=5 haben, erfüllen die Trendwendekriterien.
Alle, die ab dem 14,01,2021 ein k<= -5 haben, führen zur Rücknahme
der Trendwende, wenn eine vorlag. Der nächste relevante Feiertag,
der für k+S berücksicht werden muss ist der Karfreitag am 2.4.
In dieser 13.KW gilt dann k+1, in der 14. KW mit Ostermontag gilt dann
k+2.
_
| Neu: Sondertage werden beim K-Kriterium berücksichtigt: k=7
bis 4.1.21, in der ersten KW 2021 ist k=6 wegen Drei Könige.
Das aktuelle k-Kriterium ist k=5. Das gilt für Wochen, in denen außer dem Wochenende keine Sondertage / Feiertage eingehen. Das Kriterium erhöht sich um die Zahl an Sondertagen / Feiertagen, die in den betrachteten 7-Tageszeitraum eingehen, also für den Zeitraum, in den die Weihnachtswoche mit 4 Sonder/ Feiertagen einging um 2, so dass das Kriterium für eine Trendwende, sofern überhaupt die Voraussetzung fortgesetzt sinkender Wachstumsraten erfüllt ist, von 5 auf 7 steigt. In der Osterwoche mit Karfreitag wären es dann 6. Danach gilt jeweils wieder das iterativ-empirisch ermittelte Kriterium, derzeit k=5. Der Weihnachtszeitraum begann am Heiligabend, dem 24.12. 2020 und endet damit am 30.12.2020. Es folgt aber unmittelbar der Neujahrszeitraum, der ebenfalls 4 Sonder/ Feiertage aufweist, so dass auch für diesen Zeitraum k=7 gilt. Die aktuelle Trendwende-Regel lautet bis 4.1.2021: Sind die Wachstumsraten der 7-Tage-Mittelwerte 7 mal in Folge gefallen und sind die 7-Tage-Mittelwerte 7 mal in Folge gefallen, wird eine Trendwende angenommen, die durch fünf k= -5+(-S bei den 7-Tage-Mittelwerten in Folge zurückgenommen wird. |
Bei der k-Analyse zählt man von Tag zu Tag, ob ein Wert gefallen
(+), gestiegen (-) oder gleichgeblieben (0) ist. Fällt ein Wert 4
mal in Folge ist k=4. Steigt ein Wert zwei mal in Folge ist k= -2. Bleibt
ein Wert gleich ist k=0. Wichtige Anwendung: nähert sich ein Wert
einer Trendwende (>Situationsvergleich),
was im allgemeinen durch vorher fallende oder steigende Wachstumsraten
angezeigt wird. Die Wachstumsraten fallen aber auch, wenn die Werte annähernd
gleich bleiben (Plateau-Bildung) weil sich der Divisor n, die Zeiteinheit,
sich jeweils erhöht, pro Zeiteinheit um 1. Das ist aktuell eine wichtige
Frage für die Entwicklung der zweiten großen Welle in Deutschland
und seinen Bundesländern. Hier sind die Wachstumsraten der 7-Tage-Mittelwerte
für Neuinfektionen am 27.11.2020 zum 29. mal in Folge zwar gefallen,
aber die zentralen 7 Tage Mittelwerte lieferten bis dahin noch keine hinreichende
Bestätigung. Der empirisch bestimmte Mindestwert für k ist derzeit
- nach dem sich k=3 als zu schwach erwiesen hatte - k=4. Falls der sich
auch noch als zu schwach erweisen sollte, wird k so lange um 1 erhöht,
bis die Bestätigung hält. Das angemessene k wird sozusagen empirisch-iterativ
bestimmt. Für die 7 Tage Mittelwerte war k=4 am 28.11.2020. Eine Bestätigung
wird zurückgenommen, wenn ein gegenteiliges k der gleichen Größe
erreicht ist. Wurde eine Bestätigung für k=4 erteilt nachdem
die Werte 4 mal in Folge fielen, so wird die Bestätigung zurückgenommen,
wenn die Werte ein k= - 4 ergeben, also 4 mal in Folge steigen, wodurch
k=0 gesetzt wird und der Bestätigungsprozess fängt wieder von
vorne an, wobei das Kriterium um 1, in diesem Fall auf 5 erhöht würde.
Steigen die Wachstumsraten, so kann eine negative Trendwendebestätigung
analog zu fallenden mit einem Kriterium k= -4 angesetzt werden. > Beurteilung-Prognosen.
Für Deutschland insgesamt und die 16 Bundesländer
können eine k-Mittelwerts-Analyse durchgeführt werden:
Wachstumsraten Neuinfektionen 3. Welle
Die Wachstumsraten der 7-Tage-Mittelwerte der Neuinfektionen (Zeitraum 3. Welle) sind am 25.01.2021 zum 14. Mal in Folge gefallen auf -.00226 nach -0.00182 nach mit k(wrs7TM3W) = 14.
(>Tabelle, AKK-201229).
Situationsvergleich 14.01.2021 > Beurteilung-Prognosen.
R-Analyse:
Quelle der R-Werte des RKI: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Projekte_RKI/Nowcasting_Zahlen.xlsx?__blob=publicationFile
Korrelationsanalyse
R-Werte und Neuinfektionszahlen (09.01.2021)
Es war zwar aufgrund des Graphen zum k-Verlauf zu erwarten, dass es
"keine" Korrelation gibt, aber die Korrelationsrechnung ist für manche
Überraschung gut, daher schien es mir geboten, sie auf jeden Fall
zu rechnen (ausgelagerte Datenbelege
hier, Eigenwert-Infos hier
und da):
Der R-Wert beruht zwar auf
einem sinnvollen Forschungsanliegen, aber er ist opertational nicht geeignet,
dieses Forschungsanliegen zu erfüllen. Auch die Begründungen
lassen zu wünschen übrig. Betrachtet man seinen Verlauf über
den gesamten Zeitraum, so fällt seine ausgeprägte Periodizität
und Undifferenziertheit unabhängig von den großen, mittleren
oder kleinen Wellen auf. Die starke und anhaltende Periodizität erinnerte
mich an die Wachstumszeitreihe
des Luchsbestandes. Mögliche Deutung: Mit steigenden R-Werten
steigen die Anstrengungen, die Ausbreitung einzudämmen. Nach Erfolg
lassen die Anstrengungen wieder nach und die Ausbreitung nimmt wieder zu
usw. usf.
_
ZVA-Zeitverschiebungsanalysen Neu-Infektionen und neue Todesfälle
Methode. Fragestellung: Wie lange dauert es, bis ein Corona-Infizierter sterben kann? Die beste und sicherste Methode ist natürlich, die Einzelfälle genau zu analysieren, dann kann man Mittelwerte und Streuungen erfassen und die Verteilung darstellen. Liegen diese Daten nicht (ausreichend) vor, kann man wie folgt vorgehen. Will man einen Zusammenhämngen zwischen Daten erkennen erstellt man am besten zunächste ein Schaubild (Graphen). Man sieht meist ohne besondere Rechnungen, ob ein Zusammenhang besteht. Nachdem Todesfälle erst nach Infizierung und Erkrankung eintreten, erscheint klar, dass die Todesfälle von "heute" auf Infizierungen vor längerer Zeit zurückgehen. D.h. man kann neue Todesfalldaten früheren Neu-Infizierungsdaten zuordnen. Aufgrund des Schaubildes schätzt man ein Datum, das ungefähr passen könnte und sucht dann Schritt für Schritt den besten Zusammenhang. Hierzu kann die Korrelationsrechnung hilfreich sein. Ausgehend von dem Schätzpunkt bestimmt man Schritt für Korrelation zwischen Neu-Infektionszahzlen und neuen Todesfallzahlen und wählt dasjenige Datum aus, bei dem der Korrelationskoeffizient am größten ist. Sodann bestimmt man den Abstand der Tage zwischen Ausgangsdatum und dem Datum, bei dem Korrelationskoeffizient am größten ist. Die Methode wurde im Detail für Thüringen gezeigt und dokumentiert.
Zwischenergebnis-210124
Inzwischen sind alle Bundesländer ausgewertet, aber noch nicht abschließend
(deskriptiv) statistisch verarbeitet. Nach einer ersten Pilotrechnung,
gibt es bei den Tageswerten praktisch nur einen gäntlich schwach negativen
Zusammenhang mit zwischen Abstandszahlen und absoluten Todesfallzahlen
(-.09. Korreliert man hingegen die Inzidenzen der 7-Tage-Mittelwerte neuer
Todesfälle mit den Abständen, ergibt sich in einer ersten Pilotrechnung
ein Korrelationskoeffizient von r(ZVA) = -.2905. Das ein schwacher, aber
doch auch deutlich negativer Zusammenhang, der verallgemeinernd besagt:
bei größeren Abständen dauert das Eintreten der Todesfalle
länger und es wird auch weniger gestorben.
Die Spannweite ist unerwartet hoch und reicht von Schleswig-Holstein
mit 23 über den Südwesten mit 34 und Hessen mit 46 Tagen bis
Hamburg mit 60 Tagen. Man sollte diese Ergebnisse aber nicht überbewerten
und voreilig festschreiben, sondern erst unabhängige Bestätigungen
abwarten und die Bedeutung klären und besser verstehen. Immerhin:
es sind keine bloßen Mutmaßungen, Spekulationen, Meinungen
oder Phantasien, sondern ein datenfundiert und rechnerisch handfest begründeter
Ansatz.
| ZVA-DBL-210126
Nach der obenen beschriebenen Methode ergaben sich folgende Ergebnisse für die Abstandstage (Nach Deutschland alphabetisch sortiert): Deutschland gesamt
(29 Tage).
(noch nicht alle dokumentiert) |
 |
PR-Ampeln-Bundesländer-Neuinfektionen Zahlen in den Zellen Tageswerte nach Dashboard RKI (an Wochenenden alle fraglich, in der Regel zu niedrig, was aber durch 7-Tage-Mittelwerte neutralisiert werden kann). Ab 21.11.2020 nach dem Komma für die Tageswerte mit den k-Werten für fortlaufende steigende (-), fallende (+) oder gleichbleibgende 7 Tage Mittelwerte insgesamt (nicht die der 2. großen Welle) angezeigt. Ein k>Anzahl Sondertage zeigte eine Trendwende an. Das war seit 28.11.2020 der Fall, inzwischen gilt die Trendwendebestätigung nur noch für ein Bundesland, was sich am 30.12.2020 ändern könnte. Der Scheitel der 2. großen Welle wurde wahrscheinlich am 14.11.2020 erreicht und in den Folgetagen gebrochen und wurde am 28.11.2020 mit k=4 bestätigt, aber am 06.12.2020 mit k= -4 zurückgenommen und daher künftig mindestens ein k=5+Anzahl Sondertage verlangt. Die richtige Schwellenwertfindung ist ein empirisch-iterativer Prozess: man sucht ein k, das in einer Phase nachhaltig hält. 3 und 4 haben nicht gereicht, daher nun k=5+Anzahl Sondertage. bis 4.1.21 k=7.
_
24.10.20 Das RKI meldet am 24.10.2020, dass für den 22.10. Meldungen fehlten, die beim 23.10. dazugerechnet wurden. Damit sind die Zahlen für den 22.10.2020 unter- und für den 23.10.2020 überschätzt.
03.11.20 Das RKI meldet, dass es die Daten für das dashboard nicht liefern kann; erst gegen Abend werden sie vorgelegt. Für Brandenburg und das Saaland liegen ziemlich sicher Missing Data vor, so dass der tatsächliche Wert höher 17214 ist, mit den Werten vom 04.11.2020 geschätzt bei 17412 (Brandenburg +115 und Saarland +83).
04.11.20 Die Werte für Brandenburg und das Saarland werden heute überschätzt, der tatsächliche Wert dürfte um 19792 liegen. (Brandenburg -115 und Saarland -83).
12.11.20 "keine Fälle" für Mecklenburg-Vorpommern am 11.11.20 ist sicher falsch. Das RKI scheint von Missing Data (MD) noch nicht gehört zu haben.
13.12.20 die für den 12.11.20 für Mecklenburg-Vorpommern angegeben Werte dürften die Zahlen des Vortrag enthalten, so dass für den 11257 1.11.2020 für Deutschland wahrscheinlich 122.5 zu wenig und für den 12.11.2020 zu viel gezählt wurden, was aber auf die Gesamtbewertung wenig Einfluss hat.
24.11.2020: B-W mit 106 dürfte drastisch falsch sein. Nremen mit 23 unsicher. Den Deutschlandwert wird man mindesten mit 1000 Punkten höher ansetzen müssen. Die Datenprüfung beim RKI funktioniert offenbar nicht.
26.11.20 Die RKI Daten (8.30 Uhr) für den 25.11.2020 sind wahrscheinlich falsch, weil Hamburg falsch mit "Keine Fälle" ausgewiesen wird, statt richtig mit "noch keine Meldung" oder "Missing Data" wie in der Statistik üblich. Damit stimmt wahrscheinlich auch der Deutschlandwert nicht, was man aber auch nicht genau weiß.
27.11.20 Das RKI gibt für Hamburg für den 26.11.2020 falsch 721 Neuindektionen an. Tatsächlich ist das der Wert von zwei Tagen, weil am Vortag falsch "keine Fälle" ausgewiesen wurden. Den kleinsten Fehler macht man wahrscheinlich, wenn man den Wert teilt in 361 und 360 und dem 26.11. und 25.11.2020
27.11.2020 Ab 27.11.2020 werden hinter der Tageswertzahl für Neuinfektionen nach dem Komma das k für die Anzahl fortlaufend steigender (-), fallender (+) oder gleichbleibender 7-Tage-Mittelwerte (0) angegeben.
28.11.20 Berlin wird falsch mit "keine Fälle" ausgewiesen, auch Bremen ist zweifelhaft.
06.12.20 Saarland wird falsch mit "keine Fälle" ausgewiesen", statt korrekt Missing Data anzugeben (> Kennzeichnungen-Fallzahlen). Auch Berlin weist verdächtig wenige Neuninfektionen auf.
1. Wert Tageswert, 2. Wert nach dem Komma Anzahl fallen(+), steigen(-) oder gleichbleiben(gleicher Wert wie Vorgänger) beim 7-Tage-Mittelwert für Neuinfektionen. Das 4. mal wurde violett markiert, inzwischen ist k=5+Anzahl Sondertage erforderlich. Bis einschließlich 13.1.21 sind das 2, so dass bis dahin k=7 gilt.
Quantile-2W-29.11.20
Die Quantile und Quartile wurden für den Zeitraum 2. große Welle
01.10.-29.11.2020 neu berechnet und entsprechend neu farblich unterlegt.
Aktualisierte BL mit k=4 im violett markiert (siehe bitte oben).
Bis 13.10.2020 wurden die Quantile nach den Daten des gesamten Zeitraums
März-13.10.2020 bestimmt. Ab 01.10.2020 werden die Quantile genau
für die 2. große Welle bestimmt. Lesebeispiele: Bay hat am 24.11.
den Tageswert 3006 Neuinfektionen und fällt ins 6. Quantil und
3. Quartil mit Ampel GELB. Am 29.11. fällt der 7 Tage Mittelwert zum
4. Mal in Folge (violett markiert). NRW hat am 27.11. Tageswert 4231 Neuinfektionen,
am 22.11. fällt das 7 Tage Mittelwert das 4. mal in Folge (violett
markiert), was zur Qualifikation Trendwende führte. Der Tageswert
am 30.11. in NRW ist 3844, an diesem Tag ist der 7 Tage Mittelwert gegenüber
dem Vortag wieder gefallen, daher steht nach dem Komma eine 1. Die Wochenendeffekte
sind auch farblich (Ampel) deutlich wahrnehmbar; das sind sozusagen künstliche
Muster (meldungstechnische Artefakte). Ab 01.12.2020 werden erstmals in
der zweiten Zeile der Zelle auch die 7 Tage Mittelwerte und ihr k mitgeteilt.
Die Tageswerte weisen an den Wochenenden fehlerhafte Erniedrigungen auf.
Dieser Fehler wird durch die 7 Tage Mittelwerte neutralisiert.
14.12.2020 Das RKI weist für Deutschland
mit 14332 einen falschen Wert weil Sachen nicht gemeldet hat. Die Corona-Sachsenseite
meldet: "Infektionsfälle in Sachsen [Abruf
15.12.2020, 10.15 Uhr]
Stand: 14. Dezember 2020, 12:30 Uhr
89.191 Infektionsfälle durch
Labortests bestätigt (+7.536 zum Freitag)
1.738 Todesfälle (+164 zum Freitag)
Geschätzt 56.000 Genesene
Stationäre COVID-19-Fallzahlen:
2.965, davon ITS-Patienten: 559
Daraus ergibt sich, dass gestern bis 12.30 7536-(2562+2020)
= 2954. Rechnet man diesen Wert 14432 hinzu, ergibt sich für Deutschland
17386.
24926 Deutschland ohne Sachsen von
gestern.
4552 Baden-Württemberg
vom RKI mehrfach falsch ausgewiesen. Heute mit 3500 zu viel, gestern mit
3500 zu wenig; entsprechende Fehler in Deutschland gesamt Daten.
21.12.20 Sehr fraglich ob der Berlinwert stimmt.
Hamburg030121 Das RKI
weist falsch keine Fälle (Neuinfektionen und Tote) für Hamburg
aus (> Kennzeichnungen-Fallzahlen)
10.01.21-MD Brandenburg und
Sachsen-Anhalt für den 10.01.2021 mitgeteilter Werte halbiert, eine
Hälfte dem 09.01.21 zugeteilt und damit korrigiert.
17.01.21-MD wahrscheinlich
Missing Data in Bayern, Rheinland-Pfalz und Saarland. Das RKI ist nicht
willig oder fähig, Fallzahlen korrekt zu kennzeichnen.
18.01.21 Bayern und Rheinlandpfalz
korrigiert: So und Mo Wert addiert,. halbiert und So-Mo zugeordnet.
Zusammenfassung: 25.01.2021: 6408 nach 6729 (wochenendbedingt?).
Zum zweiten Mal deutlich unter 10.000. Zeit wird es nach einem schon seit
3 Monaten währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen
Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden
14/17
mit Thüringen auf 15/17
erweitert. Ampeln: 11 GRÜN, 4 GRÜNGELB, 1 GELB, 1 ROT, 0 MD.
Lage nach Tageswert-Ampeln deutlich verbessert. km
aktuell 4.7647 nach 3.4412 neuer Höchstwert, seit 12.01.21 stabil.
Neue
k-Regel für
Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der
letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft
am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0. Daher
erfüllt heute Rheinland-Pfalz nach gestern Hessen mit k(7TM)=5 die
Trendwendekriterien.
Interne Quelle: ... /Epidem/BL/QuantileDE-BL-2Welle-201130.jpg.
Die
fehlerhafte Darstellung der Spaltenbreite von Rheinland-Pfalz ist ein Netcape-Composer
Fehler, der noch nicht behoben werden konnte.
Alle Quartile am 15.01.2021 berechnet (meist Datenbasis letzte große
Wellen) und entsprechend überarbeitet und farblich unterlegt.
| Datum Bezugstag
k(Mittelwert)=4.7647 |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
neu |
| RKI DB 25.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
6408
13721,14 |
471
1447,2 |
760
1997,5 |
373
580,14 |
620
800,1 |
32
72,-1 |
201
263,1 |
233
1005,15 |
107
238,5 |
593
1036,4 |
1403
2700,9 |
382
611,1 |
108
170,-2 |
353
1070,1 |
391
741,2 |
111
369,2 |
270
621,8 |
| RKI DB 24.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
6729
14429,13 |
733
1467,1 |
1106
2107,4 |
160
605,13 |
576
909,-1 |
33
70,3 |
265
272,-1 |
346
1036,14 |
113
246,4 |
437
1057,3 |
997
2739,8 |
469
623,-1 |
39
163,-1 |
632
1118,-1 |
480
745,1 |
139
384,1 |
204
644,7 |
| RKI DB 23.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
12257
14488,12 |
1487
1653,-1 |
2135
2166,3 |
463
617,12 |
255
888,1 |
76
72,2 |
204
247,1 |
929
1047,13 |
241
248,3 |
838
1110,2 |
2611
2765,7 |
365
621,1 |
181
159,2 |
914
1088,14 |
473
748,-2 |
477
395,-3 |
608
664,6 |
| RKI DB 22.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
16417
14720,11 |
1515
15757,5 |
2084
2172,2 |
613
627,11 |
815
965,-1 |
78
76,1 |
330
271,-1 |
1093
1098,12 |
283
250,2 |
1515
1119,1 |
3323
2853,6 |
763
628,-1 |
195
161.1,1 |
1395
1141,13 |
1315
742,-1 |
425
381,-2 |
675
679,5 |
| RKI DB 21.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
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15043,10 |
1887
1618,4 |
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2306,1 |
901
681,10 |
1160
940,1 |
97
78,-1 |
306
264,5 |
1331
1103,11 |
272
262,1 |
1334
1178,-2 |
3430
2854,5 |
821
626,1 |
244
161.4,-1 |
1094
1202,12 |
690
676,6 |
523
380,-1 |
874
711,4 |
| RKI DB 20.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
20398
15687,9 |
2353
1681,3 |
2813
2358,-1 |
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720,9 |
1334
1041,-5 |
124
75,3 |
285
267,4 |
1583
1117,10 |
384
267,-1 |
1631
1153,-1 |
3854
3015,4 |
915
652,-1 |
208
155,1 |
1841
1348,11 |
954
744,5 |
456
366,1 |
931
730,3 |
| RKI DB 19.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
15974
16306,8 |
1684
1770,2 |
2385
2193,7 |
820
797,8 |
839
1029,-4 |
67
80,2 |
251
283,3 |
1321
1127,9 |
268
265,1 |
901
1148,1 |
3279
3056,3 |
565
627,8 |
216
163,-1 |
1258
1475,10 |
882
751,4 |
451
370,-2 |
787
755,2 |
| RKI DB 18.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
11369
16824,7 |
610
1847,1 |
1525 *
2249,6 |
544
833,7 |
1382
1018,-3 |
17
82,1 |
263
302,2 |
450
1160,8 |
160
288,-3 |
740
1209,-1 |
1679
3110,2 |
460 *
646,7 |
58
152,7 |
695
1573,7 |
420
755,3 |
220
364,-1 |
432
816,1 |
| RKI DB 17.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
7141
17029,6 |
2033
1905,-1 |
1525 *
2120,5 |
249
903,6 |
428
1012,-2 |
43
83,-3 |
87
304,1 |
422
1171,7 |
128
283,-2 |
811
1170,2 |
1177
3199,1 |
460, *
599,6 |
14?
178,6 |
421
1624,8 |
504
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215
364,-1 |
338
856,-1 |
| RKI DB 16.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
13882
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820
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104
82,-2 |
378
322,-1 |
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1191,6 |
253
278,-1 |
900
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3228
3287,-1 |
410
686,5 |
193
181,5 |
1280
1722,7 |
432
878,1 |
375
354,7 |
717
855,4 |
| RKI DB 15.01.21, TW Di
1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM |
18678
18232,4 |
1940
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3022
2530,3 |
990
945,4 |
634
929,2 |
97
77,-1 |
279
318,5 |
1128
1202,5 |
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| RKI DB 18.10.20, TW So |
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| RKI DB 17.10.20, TW Sa |
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| RKI DB 16.10.20, TW Fr |
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| RKI DB 15.10.20, TW Do |
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| RKI DB 14.10.20, TW Mi |
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| RKI DB 13.10.20, TW Di |
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| RKI DB 12.10.20, TW Mo |
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| RKI DB 11.10.20, TW So |
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| RKI DB 10.10.20, TW Sa |
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| RKI DB 09.10.20, TW Fr |
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| RKI DB 08.10.20, TW Do |
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| RKI DB 07.10.20, TW Mi |
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| RKI DB 06.10.20, TW Di |
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| RKI DB 05.10.20, TW Mo |
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| RKI DB 04.10.20, TW So |
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| RKI DB 03.10.20, TW Sa |
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| RKI DB 02.10.20, TW Fr |
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| RKI DB 01.10.20, TW Do |
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| Datum Bezugstag | DE | B-W | Bay | Ber | Bra | Brem | Hamb | Hes | MeckV | NiedS | NRW | RheinP | Saar | Sachs | SaAn | Schles | Thür |
MD := Missing Data
(nicht gemeldet, keine Angabe), angesichts der Pandemie ein unverständlicher
Luxus.nne := Noch nicht erfasst. TW:=
Tageswerte, 7TM:= 7-Tage-Mittelwerte. FW
:= Fragwürdige Angabe oder Falschwert, oft mit falsch "0" ausgewiesen,
bevorzugt an Wochenenden. Korrekt wäre keine Angabe (kA) oder Missing
Data (MD). > Kritik der Datenerfassung und
Datenrepräsentation. Korrekturen: Italien 3.10.20 (GELB statt
ROT).1/3 Montagswert gedrittelt und jeweils Mo, So, Sa
zugeordnet.1/2 Montagswert halbiert und Mo, So zugeordnet.
_
Dokumentation bis 05.10.2010 hier.
Impfung
Internationale Vergeiche: https://ourworldindata.org/covid-vaccinations
Deutschland RKI-Daten RKI (Stand 8.00 Uhr Folgetag): https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Daten/Impfquotenmonitoring.html
Erstimpfungen: Die Angaben gelten nur ungefähr, sie ändern sich täglich. Mit neuen Grafiken werden sie insgesamt aktualisiert.
23.01.2021: Impfdaten werden am Sonntatg vom RKI nicht mitgeteilt.
22.01.2021:
21.01.2021: 54,988 1,386,464
_
Risiken, Nebenwirkungen und Probleme
Das Paul-Ehrlich-Institut sammelt und berichtet offiziell von den Nebenwirkungen
der Impfungen:
- 14.01.2021: "325 Meldungen zu Nebenwirkungen hat das Paul-Ehrlich-Institut in Langen seit dem Impfstart erhalten. In den meisten der gemeldeten Verdachtsfälle seien nach der Impfung milde bis moderate Nebenwirkungen aufgetreten. Es gab aber bisher auch zehn Todesfälle. ... In den meisten der gemeldeten Verdachtsfällen seien nach der Impfung milde bis moderate Nebenwirkungen aufgetreten. Dazu gehörten Kopfschmerzen, Schmerzen an der Impfstelle und Müdigkeit. In 51 Verdachtsfällen habe es schwere Nebenwirkungen gegeben. Darunter waren auch allergische Symptome (17 Fälle) und sechs Fälle mit anaphylaktischen Reaktionen. " [Quelle]
- Impfstoff-Zulassungsprotokoll beschreibt lebensbedrohliche Nebenwirkungen: https://www.wochenblick.at/impfstoff-zulassungsprotokoll-beschreibt-lebensbedrohliche-nebenwirkungen/
- USA: Über 3.000 schwere Erkrankungen nach Corona-Impfung! https://unser-mitteleuropa.com/usa-ueber-3-000-schwere-erkrankungen-nach-corona-impfung/
- Norwegen: Zwei Todesfälle in Pflegeheim nach Covid- Junger Arzt wird nach Corona Impfung gelähmt: https://uncut-news.ch/junger-arzt-wird-nach-impfstoff-von-pfizer-gelaehmt/
- Geburtshelfer (56) starb nach Corona-Impfung: Jetzt will seine Witwe wachrütteln: https://www.wochenblick.at/mann-56-starb-an-corona-impfung-jetzt-will-seine-witwe-wachruetteln/
- Weitere Todesfälle kurz nach Corona-Impfung in der Schweiz und in Israel: https://de.rt.com/europa/111220-weitere-todesfalle-kurz-nach-corona/
- Israel: Hunderte Personen erkranken nach Impfung an COVID-19: https://www.podcast.de/episode/518617003/Israel%3A+Hunderte+Personen+erkranken+nach+Pfizer-BioNTech-Impfung+an+COVID-19/
- In Schweden: Weiterer toter Senior nach Corona-Impfung: https://www.wochenblick.at/in-schweden-weiterer-toter-senior-nach-corona-impfung/
- Schon zwei Tote nach Verabreichung der Corona-Impfung: https://www.wochenblick.at/schon-zwei-tote-nach-verabreichung-der-corona-impfung/
- Weltweit Impfpannen und Tote: Ärzte und Pflegepersonal verunsichert: https://www.wochenblick.at/weltweit-impfpannen-und-tote-aerzte-und-pflegepersonal-verunsichert/
- 41-jährige medizinische Angestellte stirbt nach Covid-Impfung in Portugal: https://www.wochenblick.at/41-jaehrige-pflegerin-stirbt-nach-covid-impfung-in-portugal/
- Nach Impfung lauter Corona-Fälle in Altenheim: https://www.wochenblick.at/nach-impfung-lauter-corona-faelle-in-altenheim-kam-virus-aus-der-nadel/
- Impfstoff: Viele Nebenwirkungen bis Gesichtslähmungen: https://wochenblick.us13.list-manage.com/track/click?u=eedf19b0dafe79028aeefe906&id=74296e4a89&e=d67fcdc3f8
- Schwere Nebenwirkungen nach Corona-Impfungen in Großbritannien: https://lupocattivoblog.com/2020/12/12/schwere-nebenwirkungen-nach-corona-impfungen-in-grossbritannien/
- Pflegedienstleiterin nach Impfung im Live TV zusammengebrochen: https://www.bitchute.com/video/WaQENubKZ9hl/ (ev. sogar verstorben: https://www.youtube.com/watch?v=rfMDs7dybEI)
- Australien kündigt Milliarden-Impfdeal, nachdem Probanden plötzlich positiv auf HIV testen! https://www.legitim.ch/post/australien-k%C3%BCndigt-milliarden-impfdeal-nachdem-probanden-pl%C3%B6tzlich-positiv-auf-hiv-testen
- Horror-Risiken: Nach Corona-Impfung bekämpft Körper eigene Zellen: https://www.wochenblick.at/horror-risiken-nach-corona-impfung-bekaempft-koerper-eigene-zellen/
- Wochenblick (https://www.wochenblick.at/impfstoff-zulassungsprotokoll-beschreibt-lebensbedrohliche-nebenwirkungen/) Impfstoff-Zulassungsprotokoll beschreibt lebensbedrohliche Nebenwirkungen. Der deutsche Arzt und Statistiker Zacharias Fögen das 376 Seiten starke US-Zulassungsprotokoll gelesen und schockierende Details gefunden.
AKK-210125: 6408 nach 6729 (wochenendbedingt?). Zum zweiten Mal deutlich unter 10.000. Zeit wird es nach einem schon seit 3 Monaten währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden 14/17 mit Thüringen auf 15/17 erweitert. Ampeln: 11 GRÜN, 4 GRÜNGELB, 1 GELB, 1 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln deutlich verbessert. km aktuell 4.7647 nach 3.4412 neuer Höchstwert, seit 12.01.21 stabil.
Aktuelle k-Regel für Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0.
* Impfdaten. * Hospitalisierungen * R-Wert-Kritik * Maßnahmen-Kritik * Zeitverschiebungsanalysen Infizierung/Tod*
Die Todefälle sind nach 217 (woichenendnbedingt?) mit 903 wieder sehr hoch, aber der 7-Tage-Mittelwert ist mit 766.9 wieder gesunken und steht bei k=1. Eine Trendwende bei den Todesfällen ist also frühestens in 4 Tagen möglich.
AKK-210124: 6729 (wochenendbedingt?) nach 12257. Erstmals deutlich unter 10.000, möglicherweise aber wochenendbedingt. Zeit wird es nach einem schon 3 Monate währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden 14/17 mit Thüringen auf 15/17 erweitert. Ampel: 11 GRÜN, 4 GRÜNGELB, 1 GELB, 1 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln deutlich verbessert km aktuell 3.4412 nach 4.2941 leicht gesunken nach neuem positiver Höchstwert, auf hohem positiven Niveau seit 12.01.21 stabil.
Neue k-Regel für Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0.
* Impfdaten. * Hospitalisierungen * R-Wert-Kritik * Maßnahmen-Kritik * Zeitverschiebungsanalysen Infizierung/Tod*
Obwohl die Todesfälle auf die geringste Zahl seit langem mit 217 zurückgegangen sind, musste das k=4 auf k= -1 zurückgenommen werden, weil der 7-Tage-Mittelwert heute mit 779.1 > 778.7 (Vortag) ist. Eine Trendwende bei den Todesfällen ist also in frühstens 5 Tagen möglich.
AKK-210123 Deutschland, Bundesländer, Kreise: 12257 nach 17862. Aktuelle Wert-Tabelle. Die auch heute wieder hohen Neuinfektionszahlen passen nicht zu dem schon seit 3 Monaten währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden 14/17 mit Thüringen auf 15/17 erweitert. Ampel: 2 GRÜN, 9 GRÜNGELB, 4 GELB, 2 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln verbessert km aktuell 4.2941 nach 3.7647 neuer positiver Höchstwert, auf hohem positiven Niveau seit Tagen stabil.
Neue k-Regel für Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0.
* Impfdaten. * Hospitalisierungen * R-Wert-Kritik * Maßnahmen-Kritik * Zeitverschiebungsanalysen Infizierung/Tod*
AKK-210122 Deutschland, Bundesländer, Kreise: 22.01.2021: 16417 nach 17862. Die auch heute wieder hohen Neuinfektionszahlen passen nicht zu dem schon seit 3 Monaten währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden 14/17 mit Thüringen auf 15/17 erweitert. Ampel: 0 GRÜN, 8 GRÜNGELB, 4 GELB, 5 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln verbessert kmaktuell 3.7647 nach 3.8824 leicht gefallen, aber auf hohem positiven Niveau seit Tagen stabil.
Neue k-Regel für Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0.
* Impfdaten. * R-Wert-Kritik *
- Datengüte: mangelhaft. Die Bundesländer schaffen es seit 9 Monaten nicht, korrekt und richtig zu melden und das RKI schafft es nicht (weltweites Phänomen), seine Daten korrekt und richtig zu kennzeichnen: Kennzeichnungen Fallzahlen,Probleme diagnostischer Validität, Kritik Erfassung, Präsentation der Daten und des Krisenmanagements,
- Situation in Graphen: Aktuelle Graphen 2./3.Welle
- Prognosen/Trendwenden: Trendwende Kriterien erfüllt von 15/17: Deutschland, Baden-Württemberg, Bayern, Berlin, Bremen, Hamburg, Hessen, Mecklenburg-Vorpommern, NRW, Rheinland-Pfalz, Saarland, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Schleswig-Holstein, Thüringen. Es bleibt aber abzuwarten, ob die Trendwenden über die Feiertagszeit weiter stabil bleiben. Derzeit ist ja allenthalben Katastrophenstimmung angesagt.
- Neuinfektionen:
- Tageswert: 16417 nach 17862, bislang viel zu viele für einen nun schon fast drei Monate währenden Lockdown, so dass Zweifel am Lockdownkonzept mehr als begründet sind > Zu den aktuellen Werten (Tabelle),
- 7-Tage-Mittelwert 14720 nach 15043 weiter gefallen, k=(7TM-NeuInf) = 11.
- Ampeln Tageswerte Neuinfektionen: 0 GRÜN, 8 GRÜNGELB, 4 GELB, 5 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln immer noch nicht zufriedenstellend - bei chronisch mangelhafter Datengüte.
- k-Verlaufskennwerte steigender und fallender Werte: k_m(TW-NeuInf-DE+16 BL)= 3.7647 nach 3.8824 wieder leicht gefallen, aber auf hohem positiven Niveau.
- Wachstumsraten (Methodik):
- Wachstumsrate der 7-Tage-Mittelwerte der Neuinfektionen der 2./3./4.Welle Beginn am 01.10.2020 mit A=2632 am 07.10.2020 wrs7TM2/3/4.Welle (22.01.21) =0.01609 nach 0.01644 mit k(wrs7TM2/3./4. Welle ) = 13, weiter gefallen.
- 7-Tage-Mittelwerte Todesfälle 3./4. Welle mit A=349, Beginn am 02.12.2020 mit A=11 (korrigiert) am 07.10.2020 wieder gefallen auf 0.00766 nach 0.00791 nach 0.00840 mit k(wrsTot7TM3.W) = 3. Eine Trendwende ist hier frühestens in 2 Tagen möglich.
- Hospitalisierungen: Inzwischen wurden die Hospitaliserung bis zur 2. KW 2021 ausgewertet. Der letzte Wert mit 5805.
- Todesfälle: anhaltend sehr hoch. Zeitverschiebungsanalyse Infizierung-Tod für Bayern (26 Tage), Rheinland-Pfalz (34 Tage), Sachsen-Anhalt (26 Tage) Niedersachsen (28 Tage), Thüringen durchgeführt (27 Tage).
- Tageswert: 879 nach 859 erneut sehr hoch.
- 7-Tage-Mittelwert: 792 nach 803 mit k= 3. Trendwend ebei den Todesfällen frühstens in 2 Tagen.
- Impfungen: Erstimpfungen: werden vom RKI erst Nachmittags aktualisiert.
- R-Analyse. Zeigt, dass der R-Wert ungeeignet ist, das Geschehen der Neuinfektionen zu repräsentieren. Das bestätigt auch noch einmal eine neu gerechnetete Korrelationsanalyse zwischen den vom RKI mitgeteilten R-Werten und den Neuinfektionszahlen, die geringfügig negativ, praktisch 0 ist.
- Prozentränge, Quantile, Quartile: PR-Ampeln (Allgemeine Information Prozentränge), Aktuelle Werte.
- Krisenbewältigung und Krisenmanagement: denkbar schlecht: Es wird nicht begriffen, weder von der Politik noch ihren virologischen Beratern, dass die Ressourcen der Gesundheitsämter entsprechend den steigenden Neuinfektionszahlen schnell und zügig aufgerüstet werden müssen. Während man keine Probleme hat, der ganz sicher nicht systemrelevanten TUI vier Milliarden zur Verfügung zu stellen, ist man unverständlich und unverantwortlich unwillig, entsprechende Summen in die Unterbrechung und Nachverfolgung der Infektionsketten zu stellen. So kostet auch dieser Lockdown wieder Zig-Milliarden, von dem ein kleiner Teil genügt hätte, die Kontrolle in den Gesundheitsämtern anzupassen. Die Lockdowneritis scheint fest in den Politikerhirnen verankert zu sein.
- Probleme: > Beurteilung-Prognosen. > Problemlösungen 2. Ordnung, Krisenmagaement (oben). Jüngstes Problem mangelhafte Sequentierung bei den Test.
AKK-210121 Deutschland, Bundesländer, Kreise: 17862 nach 20398. Die auch heute wieder hohen Neuinfektionszahlen passen nicht zu dem schon seit 3 Monaten währenden Lockdown. Die Erklärungen mit möglichen Mutanten sind derzeit nur mit einem sehr geringen Auftreten belegt. Trendwenden 13/17 mit Sachsen-Anhalt auf 14/17 erweitert. Ampel: 0 GRÜN, 7 GRÜNGELB, 4 GELB, 6 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln verbessert km aktuell 3.8824 nach 3.1765 wieder deutlich gestiegen, auf hohem positiven Niveau seit Tagen stabil. Erst-Geimpft: 54,988 auf 1,386,464.
Neue k-Regel für Wochen mit zusätzlichen Sonder/ Feiertagen zu den Wochenende. Der letzter Feiertag war Drei Könige am 06.01.2021. Die k=7 Regel läuft am 13.01.2021 aus. Ab 14.01.2021 gilt also wieder k=5+S mit S=0.
* Impfdaten. * R-Wert-Kritik * Kritik der Maßnahmen 210119 *
- Datengüte: mangelhaft. Die Bundesländer schaffen es seit 9 Monaten nicht, korrekt und richtig zu melden und das RKI schafft es nicht (weltweites Phänomen), seine Daten korrekt und richtig zu kennzeichnen: Kennzeichnungen Fallzahlen,Probleme diagnostischer Validität, Kritik Erfassung, Präsentation der Daten und des Krisenmanagements,
- Situation in Graphen: Aktuelle Graphen 2./3.Welle
- Prognosen/Trendwenden: Trendwende Kriterien erfüllt von 14/17: Deutschland, Baden-Württemberg, Bayern, Berlin, Bremen, Hamburg, Hessen, Mecklenburg-Vorpommern, NRW, Rheinland-Pfalz, Saarland, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Schleswig-Holstein. Es bleibt aber abzuwarten, ob die Trendwenden über die Feiertagszeit weiter stabil bleiben. Derzeit ist ja allenthalben Katastrophenstimmung angesagt.
- Neuinfektionen:
- Tageswert: 17862 nach 20398, bislang viel zu viele für einen nun schon fast drei Monate währenden Lockdown, so dass Zweifel am Lockdownkonzept mehr als begründet sind > Zu den aktuellen Werten (Tabelle),
- 7-Tage-Mittelwert 15043 nach 15687 weiter gefallen, k=(7TM-NeuInf) = 10.
- Ampeln Tageswerte Neuinfektionen: 0 GRÜN, 7 GRÜNGELB, 4 GELB, 6 ROT, 0 MD. Lage nach Tageswert-Ampeln immer noch nicht zufriedenstellend - bei chronisch mangelhafter Datengüte.
- k-Verlaufskennwerte steigender und fallender Werte: k_m(TW-NeuInf-DE+16 BL)= 3.8824 nach 3.1765 wieder deutlich gestiegen und stabil im positiven Bereich.
- Wachstumsraten (Methodik):
- Wachstumsrate der 7-Tage-Mittelwerte der Neuinfektionen der 2./3./4.Welle Beginn am 01.10.2020 mit A=2632 am 07.10.2020 wrs7TM2/3/4.Welle (21.01.21) =0.01644 nach 0.01700 mit k(wrs7TM2/3./4. Welle ) = 12, weiter gefallen.
- 7-Tage-Mittelwerte Todesfälle 3./4. Welle mit A=349, Beginn am 02.12.2020 mit A=11 (korrigiert) am 07.10.2020 wieder gefallen auf 0.00791 nach 0.00840 mit k(wrsTot7TM3.W) = 2. Eine Trendwende ist hier frühestens in 3 Tagen möglich.
- Hospitalisierungen: gehen zurück.
- Todesfälle: anhaltend sehr hoch. Zeitverschiebungsanalyse Infizierung-Tod für Bayern (26 Tage),Rheinland-Pfalz (34 Tage), Sachsen-Anhalt (26 Tage) Niedersachsen (28 Tage), Thüringen durchgeführt (27 Tage).
- Tageswert: 859 nach 1013 nach 1148 erneut sehr hoch.
- 7-Tage-Mittelwert: 803 nach 843 mit k= 2.
- Impfungen: Erstimpfungen:
- R-Analyse. Zeigt, dass der R-Wert ungeeignet ist, das Geschehen der Neuinfektionen zu repräsentieren. Das bestätigt auch noch einmal eine neu gerechnetete Korrelationsanalyse zwischen den vom RKI mitgeteilten R-Werten und den Neuinfektionszahlen, die geringfügig negativ, praktisch 0 ist.
- Prozentränge, Quantile, Quartile: PR-Ampeln (Allgemeine Information Prozentränge), Aktuelle Werte.
- Krisenbewältigung und Krisenmanagement: denkbar schlecht: Es wird nicht begriffen, weder von der Politik noch ihren virologischen Beratern, dass die Ressourcen der Gesundheitsämter entsprechend den steigenden Neuinfektionszahlen schnell und zügig aufgerüstet werden müssen. Während man keine Probleme hat, der ganz sicher nicht systemrelevanten TUI vier Milliarden zur Verfügung zu stellen, ist man unverständlich und unverantwortlich unwillig, entsprechende Summen in die Unterbrechung und Nachverfolgung der Infektionsketten zu stellen. So kostet auch dieser Lockdown wieder Zig-Milliarden, von dem ein kleiner Teil genügt hätte, die Kontrolle in den Gesundheitsämtern anzupassen. Die Lockdowneritis scheint fest in den Politikerhirnen verankert zu sein.
- Probleme: > Beurteilung-Prognosen. > Problemlösungen 2. Ordnung, Krisenmagaement (oben). Jüngstes Problem mangelhafte Sequentierung bei den Test.
Ausgelagerte Aktuelle Kurz Kommentare (AKK)
AKK-210121, mit Sachsen-Anhalt 14/17 Trendwendekriterien erfüllt, AKK-210120, AKK-210119, AKK-210118, 13/15 Trendwendekriterien erfüllt, AKK-210117, AKK-210116, AKK-210115, AKK-210114, Situation, am 13.01.21 keine Daten vom RKI, AKK-210112, AKK-210111, AKK-210110, Hessenanalyse, AKK-210109, Korrelationsanalyse R-Werte, AKK-210108, AKK-210107, AKK-210106, R-Analyse, AKK-210105, AKK-210104, AKK-210103, AKK-210102, AKK-210101, AKK-201231, AKK-201230, AKK-201229, AKK-201228, AKK-201227, AKK-201226, AKK-201225, AKK-201224, AKK-201223, Hospitalisierungen aktualisiert, 23.12.20 AKK-201222, AKK-201221, AKK-201220, AKK-201219, AKK-201218, AKK-201217, AKK-201216, AKK-201215, AKK-201214, AKK-201213, AKK-201212, AKK-201211, AKK-201210, AKK-201209, Beurteilung-Prognosen, AKK-201208, AKK-201207, AKK-201206, AKK-201205, AKK-201204, AKK-201203, AKK-201202, AKK-201201, k-Mittelwertsanalyse, 01.12.20 Neue Quantile Berechnung abgeschlossen. In die Tabelle eingearbeitet: Bay, MeckVor, NiedS, NRW. AKK-201130, AKK-201129, AKK-201128, AKK-201127, AKK-201126, AKK-201125, AKK-201124, AKK-201123, AKK-201122, AKK-201120, AKK-201119, AKK-201118, 17.11.20 Quantile Vergleiche 1. und 2. Welle, Gesamt,AKK-201117, AKK-201116, AKK-201115, AKK-201114, AKK-201113, AKK-201112, Neu Hospitalisierungsampel, AKK-201111, AKK-201110, AKK-201109, AKK-201108, TW 07.11.20 Quantile Tote neu, wrs Neuinfek. 2. Welle, TW 06.11.20 * Wachstumsrate und TW 05.11.20 * TW 04.11.20, neu Hospitalisierungsampel 44.KW, TW 03.11.20 stehen erst spät abends zur Verfügung, TW AKK-201101, AKK-201031, AKK-201030, Neue Wachstumsanalyse der 2. großen Welle bis 30.10.2020, AKK-201029, AKK-201028, AKK-201027, AKK-201026, AKK-201025, AKK-201024, Neu Tote-Ampel, AKK-201023, AKK-201022, AKK-201021, AKK-201020, AKK-201019, AKK-201018,AKK-201017, AKK-201016, Neue Quantile zum Stichtag 13.10.20, AKK-201015, Hospitalisierungs-Ampel angelegt, AKK-201014, AKK-201013, AKK-201012, AKK-201011, AKK-201010, AKK-201009, AKK-201008, AKK-201007, AKK-201006, AKK-201005, AKK-201004, AKK-201003, AKK-201002,AKK-201001, AKK-200930, AKK-200929,AKK-200928, AKK-200927, AKK-200926, AKK-200925, AKK-200924, AKK-200923, AKK-200922, AKK-200921, Erg. Prozentraenge.AKK-200920, AKK-200919, AKK-200918, AKK-200917, AKK-200916, AKK-200915, AKK-200914,AKK-200913, AKK-200912, AKK-200911,AKK-200910, AKK-200909, AKK-200908, Mecklenburg-Vorpommern 7-T-M korrigiert, AKK-200907, AKK-200906, Auslagerung Bundesländer auf eigene Seiten und PR-Neuberechnung abgeschlossen, AKK-200905,AKK-200904, AKK-200903, Korrelations-u.Eigenwertanalyse, AKK-200902, AKK-200901,AKK-200831,AKK-200830, AKK-200829, AKK-200828, AKK-200827, AKK-200826, G2-DE-7TM-200813, Neuinfektionen auf Basis von 7-Tage-Mittelwerten (Jan/Feb-25.08.2020),AKK-200825, Vergleiche Unterschiede der verschiedenen Datenbasen [extern], AKK-200824, AKK-200823, Gesamttabellen PR-Ampeln zum Stichtag 21.08.20 neu bestimmt, AKK-200822,PR-200821 Neubestimmung, Mindestens-Regel für Zwischenzeiten, AKK-200821, AKK-200820, AKK-200819, AKK-200818, AKK-200817, B-W 7TM, Info PR-7-T-M, AKK-200816, PR auf Basis 7-Tage-Mittelwerte ergänzt, AKK-200815, AKK-200814, AKK-200813, Ampelkorrektur bei Sachsen 10.08.20, AKK-200811, AKK-200810, Korrelations- und Eigenwertanalyse, Sachsen-Anhalt mit Differenzangaben, PR Berechnung für DE auf Basis von 7-Tage Mittelwerten, AKK-200808, PR-Ampel-Aktualisierung, AKK-200807, AKK-200806, AKK-200805,AKK-200804,AKK-200803, PR-Ampeln ergänzt, AKK-200802, AKK-200801, aktualisiert PR-Ampel-NRW * AKK-200731, AKK-200730, G2 Berlin bis 28.07.20 * Ampelsystem nach ProzentRÄNGEN für Berlin, AKK-200729, AKK-200728 * AKK-200727 * AKK-200726 * AKK-200725 * 24.7.20: Erstmals Prozentränge der Neuinfektionen, AKK-200724, AKK-200723, Das diagnostische Grundpoblem der Validität, Vervielfachungsrate als Wachstumsrate, AKK-200722, AKK-200721, AKK-200720, AKK-200719, AKK-200718, AKK-200717, AKK-200716,AKK-200715, AKK-200714,AKK-200713, AKK-200712, AKK-200711, AKK-200710, AKK-200709, AKK-200708, AKK-200707, AKK-200706, AKK-200705, AKK-200704, AKK-200703, AKK-200702, AKK-200701, AKK-200630, AKK-200629, AKK-200628, AKK-200627, AKK-200626, AKK-200625, AKK-200624, AKK-200623, AKK-200622,AKK-200621, AKK-200620,AKK-200619, AKK-200618, AKK-200617, AKK-200616, AKK-200615, AKK-200614, AKK-200613, AKK-200612, AKK-200611 , AKK-200610, AKK-200609.
08.06.20 Aktualisierung 08.06.2020 mit neuen Graphiken Neuinfektionen G2 und G6 bis 07.06.2020.
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Als erstes Etappenziel sollten alle unter die Wachstumsrate für Infizierte von 0.20 kommen. Wann aufgeatmet werden darf, darüber können uns die Wachstumsraten von China und Süd-Korea orientieren, die am weitesten sind (Lockerungsfrage- und diskussion). Beide Länder wurden bei ungefähr einer Wachstumsrate um die 0.15 stabil. Hier bewährt sich, dass auf alle Ländern und Regionen die gleiche Messmethode mit der Wachstumsformel angewendet wurde, so dass Vergleiche grundsätzlich möglich sind. So viel zu einer ersten natürlich unverbindlichen Orientierung, die aber immerhin empirisch fundiert ist. Siehe bitte auch die Ausführungen in Bayern G5.
- China:
In der Lagebeurteilung vom 21.02.2020
mutmaßte ich, dass die Trendwende kurz bevor stehen könnte.
China zeigte zu diesem Zeitpunkt eine Wachstumsrate für Infizierte
von 0.1833.
Korea: Der Wendepunkt in Süd-Korea war am 02.03.2020 bei einer Wachstumsrate von 0.2014. Ab da fiel die Wachstumsrate fortlaufend.
Daraus lässt sich die Hypothese gewinnen, dass mit Unterschreitung der Wachstumsrate von 0.20 in Verbindung mit fortlaufendem Fallen sich die Trendwende grob abschätzen lässt.
Auswertungen der Fallzahlen der Bundesländer > neue Seite: Lockerungsfrage und - diskussion.
> Kritischer Kommentar anlässlich der 3. Lockerung (06.05.20).
Salamitaktik
Merkels und des RKIs (25.04.2020)
Es sieht so aus, als würden das Robert-Koch-Institut
und Bundeskanzlerin Merkel in einer Art Salami-Taktik die Kriterien immer
höher schrauben, um Lockerungen hinauszuzögern. Erst sprach die
Kanzlerin von einer Verdoppelungszeit von 10 Tagen, dann von 14, inzwischen
ist es völlig offen. Das RKI peilte eine (fragwürdig berechnete)
Ansteckungsrate R0 <= 1, inzwischen spricht man nur noch von wenigen
Hundert Neu-Infizierten täglich als neue Zielmarke. Und Drosten wird
nicht müde, unablässig von einer Könnte-Katastrophe zu sprechen.
"Könnte" Sätze sind immer richtig und daher inhaltslos. Ein preisgekrönter
Epidemiologe muss mehr können als Konjunktiv. Diese Strategie wird
nicht Milliarden, sondern Billionen kosten. Andere Wege, etwa Schwedens,
Koreas, Singapurs oder auch Japans werden weitgehend missachtet,
wobei man einräumen muss, den Deutschen fehlt die nordische Disziplin
und die koreanische Teststrategie (und Kapazität).
Der Wirtschaft droht wahrscheinlich
die größte Depression aller Zeiten. Die Gelddruckmaschinen werden
auf Hochtouren laufen. Die Staatsverschuldungen werden ins Unermessliche
steigen. Nicht wenige Finanzmarktspezialisten sehen dann eine große
Inflation heraufziehen - auch gewollt wegen der Entschuldung - und in einer
dritten Phase zum Neustart eine beachtliche Realenteignung wie nach den
großen Weltkriegen. Wer die Zeche im Wesentlichen zahlen wird, dürfte
unschwer zu erraten sein: Erst müssen die Reichen, Großkonzerne,
die Bundesligamillionäre und ... und ... gerettet werden ... Wer
soll das bezahlen?
Zahlen sind nicht alles, zumal sie auch fehlerbehaftet
sind. Aber sie sind für die Beurteilung der Lage schon sehr wichtig
und wir haben derzeit keine besseren als eben die, die das Robert-Koch-Institut
sammelt. Dunkelzifferphantasien und Fehlerskepsis helfen aktuell wenig,
obwohl wir natürlich immer (selbst-) kritisch bleiben sollten.
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Neu: Wachstumsraten-Neuinfektionen
und das Verhältnis ihrer geometrischen Mittel aus 4+4=8 und 7-7 Tagen
Nachdem wir gegen Ende Mai in die spannende Phase
kommen, wie sich die Lockerungen in den Fallzahlen der Neuinfektionen niederschlagen,
werden ab heute die Wachstumsraten der Neuinfektionen und das Verhältnis
der geometrischen Mittel aus den letzten vier Tagen und den davorliegenden
vier Tagen mitgeteilt. Verhältniszahlen > 1 besagen, dass die Wachstumsraten
der Neuinfektionen aus den letzten vier Tagen gegenüber den Wachstumsraten
der Neuinfektionen aus den davorliegenden Tagen gestiegen sind, um 1, dass
sie ungefähr gleich geblieben und < 1, dass sie gesunken sind.
Die Verhältniszahlen im einzen siehe bitte bei den Bundesländern.
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Anmerkung: Die Wachstumsraten für Infizierungen und die Todesfälle
sinken weiter und werden wie gewohnt erfasst und dokumentiert.
Seit 06.04.2020 wurden sämtliche Bundesländer
aktualisiert und die Wachstumsraten mit den tatsächlichen Anfangswerten
neu gerechnet und dargestellt. Zum Vergleich wurden in Graphiken auch noch
die Wachstumsraten für Infizierte mit den Anfangswerten vom 04.03.2020
erfasst - erst ab diesem Datum berichtet das RKI die Fallzahlen.
Die Auswertung Wachstumsraten
für die Infizierten vom 07.06.2020 nach den Zahlen des Dashboards
des RKI vom 08.06.2020, 00 Uhr ergaben, dass die Wachstumsraten für
Infizierte in allen Bundesländern weiter gefallen sind. Den aktuellen
Wachstumsratenwert für die Neu-Infektionen finden Sie bei den Bundesländern.
Die Graphiken G1 und G5 wurden zuletzt am 16.05.2020 bis einschließlich
der Werte vom 15.05.2020 neu erstellt.
FehlendesGesamtkonzept:
Katastrophales Krisenmanagement, grobe Fehler der Regierungen, Krisenstäbe
und Fachberater wie auch des RKI
Es fehlt ein klares, durchdachtes Gesamtkonzept,
das nie nötiger war als jetzt. Die Lockerungen sind gut und begründet,
aber es kommt gerade jetzt und in der nächsten Zeit darauf an, die
Verhaltensgebote einzuhalten und zu festigen. Hierzu sind umfangreiche
Kontrollen, etwa auch mit Drohnen im Hinblick auf die Abstandseinhaltung
geboten. Ich schätze, ca. 50% der Deutschen sind weder diszipliniert
noch vernünftig. Dem muss man Rechnung tragen. Dass selbst in den
Kliniken nicht standardmäßig und obligatorisch jede Neuaufnahme
getestet wird, ist unverantwortlich und unverständlich. Überhaupt
fehlt ein Testkonzept auf Stichprobenbasis. Dr. Stirkat äußert
sich dazu in den Erlangen Nachrichten 09./10.05.2020:
- "Mit Massentestungen könnten wir die Pandemie
binnen kürzester Zeit zum Stillstand bringen. Voraussetzung wäre
hier ein sogenannter Bedside RT-PCR Test, den man sich in etwa so, wie
einen Schwangerschaftstest vorstellen kann. Man stecke das Abstrichstäbchen
in den Rachen, warte ein paar Minuten und weiß dann, ob man Corona
positiv ist oder nicht. Technisch ist das möglich. Meiner Meinung
nach sollten wir relevante Kapazitäten auf die massenhafte Produktion
derartiger Teste richten. Denn wenn sich jeder für zwei bis drei Wochen
jedes Mal testet, wenn er in die Öffentlichkeit geht (vermutlich würden
60 bis 70 Prozent der Menschen ausreichen), dann hätte das Virus keine
Chance sich zu vermehren. Nach 15 bis 20 Tagen wäre die Pandemie vorbei.
.... Die Realität ist eine andere: Im ärztlichen Bereitschaftsdienst
werden seit Wochen kaum noch Corona-Abstriche durchgeführt. Das Aufkommen
in den Test-Drive-in-Zentren ist mau. Selbst in Kliniken können aktuell
keine routinemäßig durchgeführten Abstriche abgenommen
werden, um zu kontrollieren, dass ein Patient, der wegen einer anderen
Erkrankung kommt, nicht auch Corona hat. Und das, obwohl wir wissen, dass
der infektiöseste Tag im ganzen Krankheitsverlauf der Tag vor Symptombeginn
ist. Absurd? Auf jeden Fall! Momentan wird nur getestet wer Symptome hat!
An dieser Empfehlung des Robert-Koch-Institutes orientiert sich aktuell
ganz Corona- Deutschland! Mit einem bedachten Umgang mit dem Virus hat
das freilich nichts zu tun. Wir verspielen durch völlige Strategie-
und Kopflosigkeit das, was wir gemeinsam so mühsam erreicht haben!
Das Krisenmanagement der Regierung war anfangs gut. Jetzt ist es eine Katastrophe.
Wenn wir nicht aufpassen, dann verlieren wir unseren Vorsprung auf beiden
Ebenen - gesundheitlich und wirtschaftlich."
Anmerkung: Das Krisenmanagement
der Regierung und ihrer Fachberater war nie gut und fing viel zu spät
an: es gab keine Schutzausrüstungen und Testungen für das medizinische
Fachpersonal und der erste Lagebericht des RKI
kam erst am 6.3.2020, also sechs Wochen nach Ausbruch. Das Krisenmanagement
war also schon immer eine Katastrophe.
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Quellen der Fallzahlen
RKI-Tagesberichte seit dem 04.03.2020
Die RKI-Daten sind durcheinander und nur grobe Richtwerte. Das gibt das RKI auch selber zu. So wird an mehreren Stellen ausgeführt, z.B. im Dashboard (abgerufen 28.03.20):
- "Wichtige Information
Für die Gesamtzahl pro Bundesland/Landkreis werden die den Gesundheitsämtern nach Infektionsschutzgesetz gemeldeten Fälle verwendet, die dem RKI bis zum jeweiligen Tag um 0 Uhr übermittelt wurden.
Für die Darstellung der neuübermittelten Fälle pro Tag wird das Meldedatum verwendet – das Datum, an dem das lokale Gesundheitsamt Kenntnis über den Fall erlangt und ihn elektronisch erfasst hat.
Zwischen der Meldung durch die Ärzte und Labore an das Gesundheitsamt und der Übermittlung der Fälle an die zuständigen Landesbehörden und das RKI können einige Tage vergehen (Melde- und Übermittlungsverzug). Jeden Tag werden dem RKI neue Fälle übermittelt, die am gleichen Tag oder bereits an früheren Tagen an das Gesundheitsamt gemeldet worden sind. Diese Fälle werden in der Grafik Neue COVID-19-Fälle/Tag dann bei dem jeweiligen Datum ergänzt.
Der genaue Infektionszeitpunkt der gemeldeten Fälle kann in aller Regel nicht ermittelt werden. Das Meldedatum an das Gesundheitsamt spiegelt daher am besten den Zeitpunkt der Feststellung der Infektion (Diagnosedatum) und damit das aktuelle Infektionsgeschehen wider. Durch den Meldeverzug sind die Daten die letzten Tage in der Grafik noch unvollständig und füllen sich mit den in den kommenden Tagen nachfolgend übermittelten Daten auf. Aus dem Verlauf der übermittelten Daten allein lässt sich daher kein Trend zu den aktuell erfolgten Neuinfektionen ablesen.
Für eine detailliertere Analyse der der COVID-19-Fälle verweisen wir auf den täglichen Lagebericht des RKI."
Allerdings erfährt man nicht, weshalb
kein gesicherter Datenbestand ermittelt und öffentlich dokumentiert
wird. Obwohl die Daten dazu dienen sollen, Entwicklungen, Verläufe
und vor allem auch die Wirkung von Maßnahmen zu schätzen, verzichtet
man unverständlich und unwissenschaftlich auf eine ordentliche und
zuverlässige Datenevaluation. Das RKI bekennt freimütig, dass
seine Daten nicht zuverlässig sind. Das ginge ja noch bei Momentaufnahmen.
Aber dass das RKI im Nachhinein, wenn es nach einigen Tagen möglich
wäre, auf Berichtigung der Daten verzichten, ist völlig inakzeptabel.
Natürlich ist es nachvollziehbar und verständlich, dass die Daten
zu unterschiedlichen Zeiten an mehreren Tagen hereinkommen und daher erst
im Nachhinein, nach mehreren Tagen das "vorläufige Endergebnis" feststeht,
aber es ist nicht nachvollziehbar, warum diese vorläufigen Endergebnisse
nicht eingestellt werden. Mehrfach wurden auch die Präsentationskriterien
geändert. Bis einschließlich Lagebericht 16.3.2020 wurde der
Datenstand mit 15.00 Uhr des Lageberichtsdatums ausgewiesen. Wenn der Lagebericht
also vom 16.03.2020 ist, dass sind auch die Daten vom 16.03., allerdings
nur bis 15.00 Uhr. Der Lagebericht 16.03.2020
weist S. 1 den "Datenstand 16.03.2020, 15:00 Uhr" aus, in der Kopfzeile
S. 2 heißt es "COVID-19-Lagebericht vom 17.03.2020" und in der Überschrift
S. 2 " (Datenstand 16.03.2020, 15:00 Uhr)", weiter unten dann "Tabelle
1: Verteilung der laborbestätigten COVID-19-Fälle pro Bundesland
in Deutschland (16.03.2020)". Unten wird bemerkt "Der Bericht stellt eine
Momentaufnahme dar und wird täglich aktualisiert."
Was tun mit diesem Datenchaos? Nachdem es für Wachstumsrechnung im Wesentlichen auf die ordnungsgemäße Folge ankommt, habe ich mir fundamentale Datumskorrekturen erspart.
Dashboard RKI: https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4
Tägl. Lageberichte RKI:
https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Archiv.html
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