Internet Publikation für Allgemeine und Integrative Psychotherapie
    (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
    Mail: sekretariat@sgipt.org_ Zitierung  & Copyright_

    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-Analysek-Verlaufsanalyse * Trendwende-Regel *
    Aktuell: Trendwende in 6  BL und in DEeutschland (gesamt), also 7 von 17.

    Originalarbeit von Rudolf Sponsel, Erlangen (Ohne Gewähr)
    Querverweise.
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    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.
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    _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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    Inhalt
    Zusammenfassung Methode.
    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):
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    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:
    1. Betrachtung der Kurve: steigt sie, fällt sie, bleibt sie ungefähr gleich, wie stark, wie lange, anhaltend oder nachhaltig?
    2. 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).
    3. Verlaufskriterien wählen (z.B. für k Anzahl steigen, Anzahl fallen, Anzahl gleich bleiben)
    4. Definitionen und Kriterien für Trends oder Trendwenden. Die sind zunächst heuristisch und hypothetisch.
    5. 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.
     

    Das diagnostische Grundproblem der Validität lautet: woher wissen wir, dass ein gezählter Corona-Fall ein tatsächlicher Corona-Fall ist. Mit anderen Worten: was ist ein tatsächlicher Corona-Fall? Pragmatisch lautet die derzeitige Antwort: ein tatsächlicher Corona-Fall wird angenommen, wenn typische Symptome und ein positives Testergebnis vorliegen. Da der Merkmalsträgergrad in der Bevölkerung gering ist, ergeben sich nach der Formel von Bayes  selbst bei hoher Sensitivität und Spezifität nur geringe Wahrscheinlichkeiten für eine richtige Diagnose. Hier zeigt sich auch ein  Paradoxon, vielleicht sogar eine  Antinomie  oder  Aporie der Diagnostik. Um testen und schätzen zu können, brauchen wir genaue Angaben, wer Merkmalsträger ist und wer nicht. Hierzu wird aber meist testen und schätzen angewendet, wodurch sich sozusagen die Katze in den Schwanz beißt, man also in einen Zirkel gerät. Muss muss also, ob man will oder nicht, Annahmen treffen.


    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:

    Für die Bundesländer teilt das RKI bislang leider keine Zeitreihen von Beginn an mit (die Lageberichte fangen erst mit dem 4.3.2020 an, also ca. 5 Wochen nach den ersten Infektionen in Deutschland), so dass die ProzentRANGbestimmungen für die Bundesländer derzeit noch nicht von Anfang an vorgenommen werden konnten.
    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
    Aktuelle Beschlüsse am 19.01.2021 [PDF Bundeskanzlerin/MinisterpräsidentInnen] Kritik.
    Beschluss 13.12.2020 [PDF Bundeskanzlerin/MinisterpräsidentInnen]
    Beschluss 02.12.2020 Teillockdown bis 10. Januar verlängert [URL]
    Beschluss 25.11.2020 Verlängerung der Novembermaßnahmen [URL]
    Beschluss 28.10.2020 Lockdown beschlossen. [URL]

    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]
    Aber: es gibt auch sehr ernst zu nehmende kritische Überlegungen: Besteht wirklich eine Gesundheitsnotlage? Und: Wie soll es weiter gehen?

    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.
    Kampf, Günter (2020) Nutzen und Risiken von Corona-Maßnahmen: [GB]
     

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    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 26.06.20Graphische 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.

    HA-10.KW-2020-bis-2.KW-2021

    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.
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    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).
    Baden-Württemberg (34 Tage).
    Bayern (26 Tage).
    Berlin (30 Tage).
    Brandenburg (28 Tage).
    Bremen  (29 Tage).
    Hamburg  (60 Tage).
    Hessen  (46 Tage).
    Mecklenburg-Vorpommern (28 Tage).
    Niedersachsen (28 Tage).
    Nordrhein-Westfalen (31 Tage).
    Rheinland-Pfalz (34 Tage)
    Saarland (34 Tage)
    Sachsen (26 Tage).
    Sachsen-Anhalt (26 Tage).
    Schleswig-Holstein (23 Tage).
    Thüringen  (27 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
    Deut
    neu
    B-W
    neu
    Bay
    neu
    Berlin
    neu
    Brandb
    neu
    Bremen
    neu
    Hamb
    neu
    Hess
    neu
    MeckV
    neu
    NiedS
    neu
    NRW
    neu
    RheinP
    neu
    Saarl
    neu
    Sachs
    neu
    SaAnh
    neu
    Schles
    neu
    Thür
    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
    17862
    15043,10
    1887
    1618,4
    2698
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    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
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    2353
    1681,3
    2813
    2358,-1
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    1334
    1041,-5
    124
    75,3
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    267,4
    1583
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    384
    267,-1
    1631
    1153,-1
    3854
    3015,4
    915
    652,-1
    208
    155,1
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    931
    730,3
    RKI DB 19.01.21, TW Di
    1.ZeileTW, 2.Zeile 7TM
    15974
    16306,8
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    1770,2
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    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
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    216
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    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
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    2154
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    53
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    75
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    1076
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    101
    108
    135
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    449
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    237
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    33
    65
    81
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    5122
    700,
    671
    706
    203
    75
    113
    509
    56
    295
    1164
    175
    147
    183
    24
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    67
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    33
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    141/3
    3021/2
    1211
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    17
    146
    10
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    46
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    477?,
    343?
    247?
    31?
    22?
    51?
    128?
    MD
    MD
    802?
    202?
    30?
    73?
    29?
    25?
    7?
    RKI DB 10.10.20, TW Sa
    3483?
    524?,
    441?
    273?
    48?
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    325?
    kF
    172?
    961?
    96?
    87?
    137?
    45?
    26?
    72?
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    54
    41
    RKI DB 08.10.20, TW Do
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    583,
    726
    497
    42
    75
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    430
    12
    398
    1126
    103
    52
    189
    17
    79
    62
    RKI DB 07.10.20, TW Mi
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    652,
    652
    377
    78
    103
    93
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    28
    287
    1056
    191
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    19
    RKI DB 06.10.20, TW Di
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    RKI DB 05.10.20, TW Mo
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    258,
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    18
    RKI DB 04.10.20, TW So
    1382,-11
    171,1
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    21
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    RKI DB 03.10.20, TW Sa
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    518,-13
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    16,0
    42,-1
    RKI DB 02.10.20, TW Fr
    2563,-9
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    339,-1
    43,-1
    46
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    292
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    42,1
    16,0
    50,0
    24,0
    RKI DB 01.10.20, TW Do
    2673,-8
    398,-1
    371,-2
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    26,0
    40
    88,-1
    235
    8,0
    201,-1
    777,-11
    123,-1
    23,-2
    61,-3
    23,0
    27,1
    28,-1
    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:

    In den Qualitäts- und Wahrheitsmedien werden kritische Impfnachrichten meist unterdrückt. Es ist daher wichtig, auch andere und alternativ-kritische Medien zu berücksichtigen [Danke Gunter]. _



    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. * HospitalisierungenR-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. * HospitalisierungenR-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. * HospitalisierungenR-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 * _


    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 * _



    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-WerteAKK-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-NRWAKK-200731, AKK-200730, G2 Berlin bis 28.07.20Ampelsystem 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 ValiditätVervielfachungsrate 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.
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    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).
     
    Die Wachstumsraten für Infizierungen der Bundesländer sinken seit über 4 Wochen in Folge mit einer Präzision, Regelmäßigkeit und Ordnung, die erstaunt. Dies zeigt, dass die Wachstumsrate ein sehr sensibles und genaues Instrument zur Messung von Wachstumsveränderungen ist. Seit heute haben mit Baden-Württemberg und NRW alle 16 Bundesländer den Zielkorridor, orientiert an China und Süd-Korea, 0.15 unterschritten. Die Verzögerungsorgie des Prokrastinierungstriumvirats Merkel, RKI und des Könnte-Herolds Drosten ist unbegründet. Auch die Phantasien und Mutmaßungen einer zweiten oder dritten Welle sind kein Hinderungsgrund, da natürlich allgemein und überhaupt die Regel gilt: Bei größeren Zunahmen der Neuininfektionen müssen neue Maßnahmen erwogen oder alte wieder reaktiviert werden. Das Gute ist sicher, dass wir nun damit Erfahrung haben. Jetzt kommt es darauf an, die Regeln konsequent zu beachten und entsprechend zu kontrollieren. Auf meinen täglichen Spaziergängen durch die Stadt Erlangen merke ich davon allerdings nicht viel. (06.05.2020)
    Anmerkung-Reproduktionszahl: Österreich teilt die Ansteckungswerte ("Reproduktionszahl") für alle Bundesländer aktuell und im Verlauf mit. Weshalb das das RKI nicht macht, bleibt unerfindlich. Darüber hinaus erscheint eine sog. "effektive" Reproduktionszahl, die auch dann steigt, wenn die Neuinfektionen noch gar nicht steigen sehr fragwürdig bis unsinnig, wenn etwa die SZ vom 11.05 2020 am Schluss ausführt: "Den Beweis wird die Zahl der Neuinfektionen erbringen - wenn auch sie wieder steigt." Kubickis Verdacht, dass die "effektive" Reproduktionszahl immer dann steigt, wenn Lockerungen im Gespräch sind hat einiges für sich. Anscheinend gibt es viele Berechnungsmethoden, so dass sich jeder die raussuchen kann, die er für seine Argumente braucht. Mit Wissenschaft hat das wenig zu tun. Da lob ich mir die Wachstumsraten der Neuinfektionen, das haben Hand und Fuß.

    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:


        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):
     


    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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