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雷达卡
14天冠状病毒隔离期间，以我们星球的名字命名的小蓝珍珠使我住了好几天。尽管我认为它需要在外观上进行改造，但它具有完整的功能。就像暑假后的孩子一样，这将是我的表演。LBP旨在以特定方式处理大流行数据，主要关注死亡人数。
我创建LBP是因为我相信新的冠状病毒和许多其他类型的危险疾病将继续存在。我将以我所知道的几种方式中的一种来支持我们的物种。我从正常的死亡人数表开始。下图显示了加拿大的图表。
LBP首先将病死率数据转换为计算机算法可以更轻松地访问的格式；基本上，这意味着将活动限制在可预测的范围内。我使用一个称为Exp-1的指标，该指标实际上是在我开发它的同一天写的。
为了说明转换后数据的有界性质，请考虑下图，其中包含使用固定边界的触发器-如图例所示。在此图表（也由LBP生成）上，随着顶部越来越大的凸起，表明了有利的发展。如果凸块在底部，则相反。
LBP的主要任务是确定定性事件对定量指标的影响。在下面的图表的梯度上，当模式在左侧时，会产生最大的收益。因此，所讨论的特定事件似乎与最小收益相关。
横波模式图试图显示相对利益：例如，实施或举办该活动是更好还是更坏？图表显示，根据可用数据，似乎最好不要实施或举办该活动。图例在某种程度上解释了图表：UT-f =未经处理的正向；UT-b =向后未处理；TR-f =向前治疗；和TR-b =向后处理。多年来，我已经写过有关横波差的文章。我只想指出一点，它已经使用受控模拟进行了测试。
数据和事件越具体或集中，就越容易确定并特别说明连接。在这种情况下的特殊事件是在安大略省停止了不必要的业务。应该指出的是，整个国家的统计数据与地区和省的实际情况相去甚远：即，评估停工的影响可能是不公平的，因为该指标是国家而非省的。我也知道，许多死亡与养老院有关。我不是要质疑结果的确切原因。LBP仅指出缺乏有效性的证据和相反的可能迹象。
缺乏效力的可能原因
没有理由质疑基本原理：社会疏远可能阻止疾病的传播。但是，我所使用的事件本身并不是关于社会疏远，而是停止不必要的业务，这可能会导致将人们引导至那些被认为必不可少的业务。因此，更多的人（包括那些被感染的人）倾向于这些重要的业务。感染者（无症状或无症状）几乎没有选择。这可能导致通过这些业务意外传播疾病。因此，所谓的孵化器效应可能不仅是本身的空间现象，而且是后勤现象。由于缺乏定量指标和定性事件数据，因此这只是推测。
如果与之相关的事件无法轻松地与结果度量相关联，那么一种机构解决方案（例如停止不必要的业务）可能会出现问题。LBP使系统地连接点成为可能。LBP为每行获取逐行事件数据，其结构如下：（this_is_my_event）。从理论上讲，行数并不重要。因此，可以合并大量非参数或类别类型的数据：例如与质量控制和合规性检查表相关的代码。如果有任何司法管辖区有兴趣向我提供与他们的冠状病毒经验相关的事件数据，我将提供免费的定期审查。这是为了帮助我进一步发展LBP。
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