yacc: Все сообщения за 23 Октября 2021 года

И.1.> Интересно, 53% - это топливно-энергетические товары, а сколько всего "сырьевых", вместе с чугунием, никелем, медью, платиной, калийными удобрениями и прочим, что, главным образом, почти необработанное из земли выкапывается?
Та же пшеница, которая тоже мало обрабатывается, которой купчики так гордятся, в общем-то тоже низкий передел.
Ну как в РИ

•  4
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

yacc>> Вот ты прямо сейчас его и озвучиваешь - что типа у тех кто не торопится - низкий уровень интеллекта.
ttt> Что эта нелепица означает? Что артисты тупые?
Артисты во всю как раз агитируют за прививки. На каждом углу в метро.

ttt> Ситуация такова что использовать нужно как можно быстрее. Счет погибших уже на миллионы.
Ты в курсе что эффективность вакцин до месяца - ну пока не сформировался иммунитет - не такая высокая ?
Куда ТЫ летишь? - государство-то как-то срочности в этом не видит в указах.

ttt>Знакомая в Финляндии изза этого от Астразенеки оказалась, вторую дозу другой делала.
ttt> Ничего не скрывается.
Не скрывается где? В Финляндии ?
В РФ даже возрастная статистика смертности не публикуется.

yacc>> Но именно ты, в частности, недоволен темпами и процентом вакцинации и за то, чтобы вакцинировать подряд.
ttt> С головой проблемы? Где я говорил что "вакцинировать подряд"? Я сам от вакцины пострадал и писал про это. Очень внимательно надо на состояние смотреть. Другое дело что скажем в общепите действительно надо. Нельзя тебе - ищи другую работу, без общения с тысячами людей.
Вот на основе каких данных ты сделал этот вывод ?
В общепите варианта ровно два - а) продавец заражает посетителя б) посетитель заражает продавца.
Третий вариант - посетитель заражает посетителя - боком к продавцу.
Вариант а) - самый маловероятный ибо в общепите ДАВНО люди работают в масках и соблюдают социальную дистанцию между прилавком и посетителями.
В случае варианта б) продавцы давно были бы частыми лицами в ковиднике. У тебя есть статистика по этому? Я вот например в Окее рядом сплошь и рядом вижу одних и тех же продавцов всю пандемию.

ttt> Паникерство это врать что миллионы погибающих это не причина для быстрейшего внедрения вакцин.
Миллионы погибших есть без всякого ковида

Но ты пройдешь мимо этого и скажешь, что люди сами виноваты в своем неправильном питании. Так ?

ttt>Что вакцины не проверяют и не следят за побочками.
Я тебе уже сказал как их проверяют для допуска.

yacc>> Средний возраст погибших от ковида в мире ( Россия не озвучивает эту статистику ) в окрестности ... средней продолжительности жизни.
ttt> О как оно здорово врать то.
ttt> Люди пишут что у нас произошло крупнейшее за десятилетия падение продолжительности жизни, а антипрививочник высосал из пальца что и причин для беспокойства нет. "В окрестностях средней ..".
ttt> Ожидаемая продолжительность жизни в России снизилась на два года | Forbes.ru
Знаний совсем не хватает ?
Я говорю о смертности только у того, где в качестве причины среди прочих вписан ковид по МКБ-10.
А ты о смертности вообще.
Или ты думаешь что если больницы позакрывать для обычных пациентов на общей смертности это не отразится ?


yacc>> Показывает скорее что у тебя паника - трупы везде видишь.
ttt> Ты дурак или фашист?
Как я и ожидал - быстро для тебя закон Годвина сработал.

ttt> 350 тыс умерших от ковида только до 1 сентября
Врать не надо.
Это те, у кого в причинах смерти фигурирует ковидный код из МКБ-10
Хотя не он обычно является причиной смерти.

И в полном соответствии с Годвином ты полез картинки тысяч показывать...

•  5
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

с.т.> я в билле с кассиршей обсуждал этот вопрос когда безмасочники на кассе пытались прорваться...сказала что у них дофига кассиров заболело, даже вакцинированные болеют.
Ну я тебе говорю то, что вижу я
Если бы был явный тренд больных в общепите или торговле - это бы где-то да вылезло.
Но я пока подобного не видел.

Например вакцинация у учителей и воспитателей - обоснована -там риск высокий. Мне такие примеры знакомы.

•  1
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

apple17> Вывод все тот же - одинокой циферки по вакцинации недостаточно для любых выводов.
Ну, можем взять и другие данные.

Итак, собрал я данные, ранее вычисленные, плюс дополнительно собранные, в один файл.
Имя региона пришлось исключить, ибо Библиотека GNU для регрессий, эконометрики и временных рядов ( gretl ) не работает как-то с кириллицей в данных.
Да собственно это и не нужно
Пример данных - в аттаче

Значения столбцов следующие
Region - номер региона по алфавитному порядку
med_per_10000 - количество врачей на 10 тыс населения в регионе
VRP - относительный ВРП региона
med_rating - медицинский рейтинг региона
vaccinated - процент вакцинированных в регионе ( на конец недели 41 )
prop_coeff - коэфф. распространения ( количество новых случае недели 41 деленное на неделю 40 )
rel_death_41 - относительная смертность ( смертей/случаев ) на неделе 41
death_accel - изменение относительной смертности ( неделя 41 / неделя 40 )
rating_prop - место по коэфф. распространения
rating_rel_death - место по относительной смертности
rating_accel_death - место по изменению относительной смертности
total_rating - суммарный рейтинг по трем местам что выше
rating_percent - то же, но нормированное на 100%
death_total_1000 - общее количество смертей на 1000 зараженных за все время по неделю 41

Пояснение откуда доп. данные:
- количество врачей на 10 тыс населения в регионе взято из следующего документа ( находится гуглом )
"Ресурсы и деятельность медицинских организаций здравоохранения. I Часть. Медицинские кадры. Москва 2020" таблица "Численность и обеспеченность населения врачами различных специальностей" дает эти данные по регионам.

-медицинский рейтинг региона - составлен Новыми Известиями.
Методика тут
В конце есть ссылка на гугл-таблицы где есть рейтинг по всем регионам.

-относительный ВРП региона
Взят за 2018 год Отсюда
Далее получен делением ВРП региона на ВРП в среднем по РФ.
Например для Ненецкого АО он в 12 раз выше среднего.

Эти три показателя так или иначе могут влиять, в дополнении к вакцинации, на коэфф. распространения.

Далее это все было импортировано в gretl и вот как потенциальные причины, а именно вакцинированность, медицинский рейтинг региона, количество врачей на 10 тыс населения в регионе, относительный ВРП региона влияют на коэфф. распространения судя по корреляционной матрице - а никак.

Наглядно вывод программы в аттаче

Как можно видеть корреляции такие
prop_coeff от vaccinated: 0,1119 - очень слабая связь
prop_coeff от med_per_10000: -0,0649 - очень слабая связь
prop_coeff от VRP: -0,0936 - очень слабая связь
prop_coeff от med_rating: -0,1481 - очень слабая связь

Зато, например можно наблюдать такое
med_rating от med_per_10000: 0,6906 - фактически высокая свзь
med_rating от VRP: 0,5945 - заметная связь

Что, собственно, неудивительно - ибо для вычисления медицинского рейтинга учитывалось обеспеченность врачами ( привет med_per_10000 ) и расходы региона на местную медицину ( привет VRP )

•  36
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

yacc> Ну, можем взять и другие данные.
А теперь смотрим корреляции по относительной смертности на 4 волне

rel_death_41 от death_total_1000: 0,7554 - высокая связь. Те регионы, где была высокая смертность собственно за весь период пандемии, и сейчас имеют высокую смертность на 4 волне

rel_death_41 от vaccinated: -0,1140 - нет связи
rel_death_41 от med_per_10000: -0,1776 - нет связи
rel_death_41 от VRP: -0,0584 - нет связи
rel_death_41 от med_rating: 0,0211 - нет связи

А теперь по связи общей смертности за время пандемии
death_total_1000 к vaccinated: -0,1134 - нет связи
death_total_1000 к med_per_10000: -0,2626 - слабая связь
death_total_1000 к VRP: -0,2055 - нет связи
death_total_1000 к med_rating: -0,1635 - нет связи

Одним словом: медицина, вакцинация и доходы региона - как-то не влияют на смертность от ковида.

Правда, надо учитывать, что количество врачей на 10 000 населения - это за 2019 год. Миграция врачей ( а она есть, скажем Москва активно себе забирала ) не учтена в силу отсутствия открытых данных по ней.

•  36
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

apple17> Те получается что rel_death_41 те насколько хорошо откачивают выявленных заболевших в явном виде не зависит от зажиточности региона и от количества врачей в нем
Пока получается так.

apple17> Те грубо говоря Краснодар с приличными расходами на здравоохранение и даже с хорошим климатом очень плох по ковиду в целом.
Ну Краснодар по медицинскому рейтингу регионов на 46 месте с общим рейтингом -6, ниже Дагестана и Ингушетии.
Худший рейтинг -56 у Забайкалья, лучший 85 у Ненецкого АО.
Также Краснодар имеет ВРП на душу населения в 0.72 от среднего по регионам РФ.
Ну и кроме того, надо учитывать что основные случаи там по ковиду - это сам г.Краснодар, Сочи, ну может Анапа, Туапсе и Новороссийск.
Скажем я летом был в Геленджике - там в день от силы несколько случаев регистрировали, все без масок ходят даже в магазинах.

apple17> Есть два соображения
apple17> 1. Данные у нас так себе - судя по всему в каждом регионе их нещадно правят вручную в зависимости от ежедневных потребностей. На таких данных корреляцию можно и не найти.
Ну... вполне вероятно.

apple17> 2. Причины разных результатов в декабре и в октябре видимо кроются в неких административных усилиях. Петербург перестал быть негативным лидером, те там что-то придумали на тему как лечить
Я не сравнивал данные декабря и октября. Но корреляция вообще смертности от ковида со смертностью на четвертой волне - есть.

apple17> Есть ли корреляция rel_death_41 с плотностью населения регионов?
Это я не проверял.

•  1
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение

apple17>> Те получается что rel_death_41 те насколько хорошо откачивают выявленных заболевших в явном виде не зависит от зажиточности региона и от количества врачей в нем
yacc> Пока получается так.

Ну что, продолжим факторный анализ.
На сей раз попался мне вот такой документ:
РЕЙТИНГ РЕГИОНОВ 2019: ПОКАЗАТЕЛИ СИСТЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И РАСХОДЫ НА СОЦИАЛЬНО ЗНАЧИМЫЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ

Вот оттуда дополнительно были взяты следующие показатели по регионам
life_expectancy - Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет
work_age_death_rate - Смертность населения трудоспособного возраста Ж16-55 М16-60 лет на 100 тыс. населения, чел.

cardio_death - Смертность от болезней системы кровообращения на 100 тыс. населения, чел.
onko_death - Смертность от новообразований, в том числе от злокачественных, на 100 тыс. населения, чел

hospital_beds - количество больничных коек на 10 тыс. населения, шт.
ambulance_power - Мощность амб.-поликлин. орг-й на 10 тыс. населения, визитов в смену
nurse_rate - количество среднего медперсонала на 10 тыс. населения, чел.

Смотрим как это влияет на общую смертность от ковида за все время

death_total_1000 от life_expectancy : 0,1958 - нет связи
death_total_1000 от work_age_death_rate : -0,1288 - нет связи
death_total_1000 от cardio_death : 0,1123 - нет связи
death_total_1000 от onko_death : 0,0591 - нет связи
death_total_1000 от hospital_beds : -0,1189 - нет связи
death_total_1000 от ambulance_power : -0,1356 - нет связи
death_total_1000 от nurse_rate : -0,2690 - слабая связь

Вообще медсестры ... влияют.
Например:
nurse_rate к life_expectancy : -0,5139
nurse_rate к work_age_death_rate : 0,3612

Также влияет количество коек
hospital_beds к life_expectancy: -0,5972
hospital_beds к work_age_death_rate: 0,5255

•  инфо
•  инструменты
• Ответить на сообщение