量化分析专家：中国疫情死亡数据最不可信

美国顶级数据分析专家表示，中共官方故意严重低报COVID-19的死亡率数据，只有处于战争或大规模内乱的国家才会出现跟中国相似的异常数据。

美国史蒂文斯理工学院量化金融项目主任乔治‧卡尔霍恩（George Calhoun）日前在《福布斯》（Forbes）撰文说，北京报告的COVID统计数据是全球异类，其官方数字比国际公认的积极和严格防疫国家（如新加坡、日本、韩国、澳大利亚、新西兰）还要低10倍～100倍。

“总之，中国的数字不可信。”卡尔霍恩说。那么中共当局的动机是什么？卡尔霍恩引用了《纽约时报》文章的话：“（中共）政府已将政治合法性押注在疫情控制上”，“这是一场中国（中共）政府输不起的战斗”。

卡尔霍恩近期连续刊发系列从统计学角度揭露中共COVID-19死亡数据造假的文章。他在第一篇文章中揭示了中共数据造假，美国的COVID-19死亡率不可能比中国高出八百倍。

在刚刊出的第二篇文章中，卡尔霍恩表示，中共官方数据存在巨大的无法解释的统计问题，“中国是一个极端的统计异常点”，只有战乱国家才有这样的数据表现。

他提及《经济学人》（The Economist）开发的全球COVID死亡率评估模型，该模型旨在纠正COVID死亡报告中的系统差距和差异，认为出于政治目的地故意压制、改变或伪造等原因可能造成了这些差异。

模型估计全球国家的“超额死亡率”，指的是一个特定国家的死亡率跟过去的平均数和趋势的偏差。结果发现，中国官方数据极其怪异。

一个国家的死亡率通常非常稳定。例如，从1950年到2000年之间美国的死亡率与其中任何一年的数据相比只有1%左右的变化。因此，如果死亡率远远位于趋势线之上，就会被列入“超额死亡率”，重新估计COVID死亡人数和总死亡人数，目的是阐明未报告的COVID相关死亡。

模型得出的结论是，在全球范围内，COVID死亡人数被低估了2到4倍。也就是说，估计整个世界的COVID死亡人数比官方报告的人数多出600万到1,800万。