واکسن کووید: چقدر م ؟ثر است؟ انواع ، مدت ایمنی ، اثر بر آلودگی و موارد شدید؟

بنابراین، یک دروغگو، دلالان حرفه‌ای، 13 لایک می‌گیرد (000 درصد ربات‌ها؟)... اگر توییت من، در تحلیل بسیار واقع بینانه تر و بالاتر از همه حدس و گمان نیست، در واقع 10 من می توانم خودم را خوش شانس بدانم ...

همه چیز در توییتر فاسد و فاسد است!

کریستف نوشته است:بنابراین یک دلال باز دروغگو، 13 لایک می گیرد (000 درصد ربات ها؟)... اگر توییت من، در تحلیل بسیار واقع بینانه تر و مهمتر از همه حدس و گمان نباشد، در واقع 95 می توانستم خودم را خوش شانس بدانم...

همه چیز در توییتر فاسد و فاسد است!

اثبات این که پیپئو لایک است، خبری که به آن پاسخ داده است به سختی 300 لایک دارد...



برای پوک کردن این دنیای تقلب و الاغ جعلی!

اگر در شبکه های اجتماعی مانند خوک ها با روش های شرورانه تقلب می کنند، آیا معتقدید که در درس های خود صادق هستند؟

موآهاهاهاهاها گروه قزل آلا!!

کریستف نوشته است:همه چیز در توییتر فاسد و فاسد است!

راستش (بین ما، ها...)، آیا انتظار دیگری داشتید؟ در Fessebouc هم همینطور است...

کریستف نوشته است:
شما 10 دقیقه فرصت دارید تا نسخه های خود را برگردانید!

اگر حتی وقتی شما را می جویم جواب نمی دهید، سعی نکنید با اخبار انحرافی خود از جریان اصلی، مغز ما را لابی کنید ... خنده دار ...

pedrodelavega نوشت:

این دیاگرام نئوس چیه دیگه...

نمیخوای شخصا جواب بدی روی منحنی هایی که امروز بعدازظهر کشیدم اسرائیل کجاست؟؟ چرا ؟

GuyGadeboisLeRetour نوشت:تایید می کند: برو بیرون، CxxxxxD!!!

اوه اونجا آروم باش!!!

برای کسانی که دوست دارند کمی ریاضی کنید ...

بگذارید دو ویژگی A و B در یک جمعیت N وجود داشته باشد.

احتمال وجود هر دو A و B را می توان به دو روش معادل محاسبه کرد
* یا می گوییم که باید A داشته باشیم (احتمال p (A)) ، بلکه B نیز می دانیم که A داریم (احتمال p (B | A) ، احتمال B که می داند A است ، بنابراین در زیرجمعیت محدود به آن که الف)

احتمال کل p (A) p (B | A)

* یا برعکس ، می گوییم که باید B داشته باشیم ، اما همچنین A می دانیم که B متقارن است

احتمال p (B) p (A | B)

این دو برابر هستند ، p است (A و B) = N (A و B) / N ، و بنابراین ما داریم

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

و فرمول اساسی به نام "فرمول بیز" بدست می آوریم
p (B | A) = p (B) p (A | B) / p (A)

که به طور گسترده در کل بخش احتمالات استفاده می شود ، احتمالات بیزی ، که هدف آنها پاسخ به س answerالاتی از قبیل: دانستن اینکه A احتمال وجود p1 در فرضیه B دارد و p2 در فرضیه B نیست ، احتمال اینکه B درست باشد اگر باشد من A (یک سوال کاملاً محوری ، بیشتر بحث ها در این مورد) را مشاهده می کنم forum می تواند در این چارچوب قرار بگیرد).


در اینجا به A = برای واکسیناسیون و B = برای آلوده شدن مراجعه کنید

احتمال بودن هنگام واکسیناسیون آلوده شود ، برابر با احتمال بودن است هنگام آلوده شدن واکسینه شوید , ضرب در نسبت شانس آلوده شدن به احتمال واکسیناسیون.

این فاکتور است که وقتی این دو مورد را اشتباه می گیریم فراموش می شود: نسبت واکسیناسیون در بین افراد آلوده و نسبت آلوده در بین واکسیناسیون.

می توانیم همین رابطه را برای واکسیناسیون نشده (غیر A) بنویسیم

p (B | not A) = p (B) p (not A | B) / p (not A)

با تقسیم یکی بر دیگری ، می توانیم نسبت احتمال آلودگی هنگام واکسیناسیون به احتمال آلودگی در هنگام عدم واکسیناسیون را ارزیابی کنیم ، چیزی که واقعاً ما را دوست دارد (اثر واکسن)

p (B | A) / p (B | not A) = p (A | B) / p (not A | B) * p (not A) / p (A)

چه کسی می گوید که نسبت احتمال آلوده شدن هنگام واکسیناسیون ، در مقایسه با واکسینه نشده ، برابر است با نسبت تعداد واکسینه شده به واکسینه نشده در آلوده ، ضربدر نسبت نسبت واکسینه نشده به نسبت واکسینه شده در جمعیت.

مجدداً این نسبت تعداد واکسینه شده به تعداد واکسینه نشده در جمعیت است که فراموش می شود و باید هنگام بررسی تعداد واکسیناسیون در میان افراد آلوده به آن توجه شود.

این نسبت به نسبت واکسینه شده کاملاً سریع تغییر می کند. با 50٪ واکسیناسیون ، 1 است ، بنابراین نتیجه را تغییر نمی دهد. با 60٪ واکسیناسیون ، 60/40 = 1,5 است و با 90٪ واکسینه شده ، 90/10 = 9 طول می کشد

با نزدیک شدن به 100٪ ، ارزیابی مجدد بسیار دیدنی تر است ، با 100٪ "بی نهایت" می شود زیرا البته تعداد آلوده نشده واکسینه شده صفر است. تمام مثالهای "چشمگیر" میزان بالای واکسیناسیون را بخوبی کنترل می کنند (اما اگر فقط 50٪ باشد ، فاکتور دیگر بازی نمی کند و زیر 50٪ ، در جهت مخالف عمل می کند)

به طرز عجیبی ، نتیجه این است که بهترین مورد برای ارزیابی اثر بخشی واکسن ، بررسی نسبت واکسیناسیون در بین افراد آلوده است ، نه وقتی همه واکسینه می شوند ، بلکه وقتی فقط 50٪ واکسینه می شوند (چون در آنجا دو جمعیت برابر هستند) !!!

خوب ، این البته همان نتیجه کریستف است که به فرم ساده ای ارائه می شود: برای داشتن اثر واکسن ، لازم است که نسبت بین واکسیناسیون توسط افراد واکسینه نشده در بیماران نسبت داده شود ، اما با نسبت در کل جمعیت واکسینه نشده است.

توجه: بسته به واکسیناسیون یا عدم واکسیناسیون ، نسبت r احتمال آلودگی را محاسبه می کنم ، اما در صورت برابر بودن این نسبت ، این نسبت برابر با 1 است ، بنابراین درصورتی که اثر واکسن "صفر" باشد اثر واکسن نسبتاً 1 - r است: اگر r = 1 باشد ، اثر صفر است ، اگر r = 1/10 باشد ، 90٪ است. اگر r> 1 باشد ، اثر منفی است ، یعنی در صورت واکسیناسیون احتمال ابتلا بیشتر از واکسیناسیون نیست.)