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今日本土287例，校正回歸170例。上面的圖，是兩天來的校正回歸，把部份個案數攤提到前幾天，分別以黃色(5/23)和紅色(5/22)標示。
下圖是約翰·霍普金斯大學全球確診統計中截下來的，國外學者看台灣，使用未校正回歸前的數字。
一個上昇趨勢，一個下降趨勢。完全不一樣的解讀，怎麼會這樣?
國外所謂backlog統計圖型，都是兩條曲線並列，兩條線A-原始和B-backlog都完整秀出統計開始至今每一天的數字。而台灣的校正回歸，是A曲線拼上B曲線變成一條。5/21之前的個案數，沒有攤提到更早之前。**在短時間裏，上昇趨勢會變成下降趨勢。
5/17的確診數，從333例默默增加成441例。但5/17這一天，沒有做校正回歸，把個案數分攤到更早的日子裏。要做校正回歸，要從一開始全部每天做，把兩條線一起秀出來。
拼接曲線看趨勢，怎麼可能正確?怎麼計算要新增多少台PCR機器?怎麼決定要增加多少間隔離病房?怎麼去支援血汗的醫護人力?怎麼決定要昇高或降低警戒層級?
以採檢日期做統計單位也不合理。一個人可能感染2天就採檢，也可能兩個星期才採檢，採檢日和病毒複製時程關係不大，受到社會因素，政策和個案心理因素影響比較大。案2683，因為拒絕就醫，死亡兩天後才被採檢。採檢日沒有更接近疾病流行的真相。
約翰·霍普金斯學者統計的各國數字，常看到單日爆衝沒有校正回歸的例子，包含全球總統計，土耳其，墨西哥，中國的數字都有單日不合理的爆衝，他們保留原樣，沒有做backlog攤平。
校正回歸，會造成認知誤差。兩個數字分散了國民的注意力，減少國民的信任感，也影響了首長們的判斷力。
我建議沿用舊制，以PCR確診日為主，這是世界主流方法。Bias永遠存在，刻意避免一日爆衝幫助不大。統計資料的一貫性比較重要。 https://bit.ly/3yAqLjW
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