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risk ruction factor 95%의 허상
aurora (ysjs**@hotmail.com) | 조회 : 1110 | Dec, 10, 02:29 AM

백신은 죽지 않으려고 맞는 것입니다. 그러므로 지난번 누적 사망률과 같은 경우는 기초적인 통계학 지식이 필요합니다.(고등학교 수준).  그러나 이번에는 조금 더 쉽게 접근할 수 있도록하기 위해서 접종 전후로 같은 기간동안으로 환산했을 때 접종전보다 접종 후에 얼마나 더 적게 죽는지 산술적으로 계산해 그림으로 보인 것입니다. 표의 각 칼럼의 값은 표 아래에 설명해 놓았읍니다. 이것은 무슨  거창한 이론이 아닙니다. 누구나 접근할 수 있는 데이타를 국가의 갰수와 표기법이 틀리므로 짝을 맞추어 그 분포를 보임으로써 각 변수 접종률과 C19사망자수 사망자수 감소율을 접종률을 변수로하여 그림으로 보인 것일 뿐입니다.

그런데 보시다시피 감소가 아니라 오히려 접종률 80% 이상에서부터는 급격하게 증가하고 있읍니다. 일 예로 대한민국, 대만, 베트남같은 국가를 보면 접종 전에는 한명도 죽지 않거나 아주 적게 죽었는데 접종 후에 오히려 폭발적으로 늘어났읍니다. 이거 질병청에 들어가 보면 데이타가 다 있읍니다. 백신이라는 물질 접종 후 상황이 더욱 악화되었다는 것은 삼척 동자도 알 정도로 뚜렷합니다. 계산할 필요도 별로 없어요. 그런데 문제는 이걸 콕 찝어서 보도하는 뉴스가 없다는 겁니다. 이제 사람들은 뉴스가 보도하지 않으면 모르는건가요?언제부터 뉴스를 그렇게 철썩같이 믿었나요?

그림1.

그림2.

표.

Country,
Other
완전접종률(2023.11.30) Population 2020.12.31. 2023.11.30  접종전 1년치 사망자수 접종후 C19  1년치 사망자수 효율 인접11개국 효율평균 사망률 증폭도
Burundi 0.28% 12,624,840 2 38 3 12 17.3% 51.5% 94.2%
Yemen 2.37% 31,154,867 624 2,159 805 526 60.5% 46.5% 115.1%
Senegal 8.68% 17,653,671 406 1,971 524 537 49.4% 47.7% 109.6%
Cameroon 11.45% 27,911,548 448 1,974 578 523 52.5% 47.1% 112.1%
Togo 17.56% 8,680,837 68 290 88 76 53.5% 45.0% 122.4%
Kyrgyzstan 21.20% 6,728,271 1355 2,991 1748 561 75.7% 45.4% 120.2%
Namibia 21.46% 2,633,874 205 4,100 264 1335 16.5% 49.9% 100.5%
Guinea-Bissau 26.01% 2,063,367 45 177 58 45 56.2% 49.5% 102.0%
Ivory Coast 26.87% 27,742,298 138 835 178 239 42.7% 50.9% 96.6%
Jamaica 26.88% 2,985,094 302 3,664 390 1153 25.3% 52.6% 89.9%
Angola 26.90% 35,027,343 405 1,936 522 525 49.9% 53.6% 86.6%
Mauritania 32.53% 4,901,981 344 997 444 224 66.5% 53.6% 86.5%
Moldova 32.96% 4,013,171 3115 12,154 4018 3099 56.5% 57.5% 74.0%
Djibouti 35.79% 1,016,097 61 189 79 44 64.2% 59.9% 67.0%
Nigeria 36.90% 216,746,934 1289 3,155 1663 640 72.2% 63.5% 57.6%
Armenia 37.07% 2,971,966 2818 8,774 3635 2042 64.0% 65.8% 52.1%
South Sudan 39.16% 11,618,511 63 138 81 26 76.0% 66.1% 51.2%
Afghanistan 42.81% 40,754,388 2200 7,965 2838 1977 58.9% 66.0% 51.5%
CAR 44.54% 5,016,678 63 113 81 17 82.6% 64.3% 55.6%
Dominican Republic 54.45% 11,056,370 2413 4,384 3113 676 82.2% 60.6% 65.1%
Croatia 55.87% 4,059,286 3938 18,518 5080 4999 50.4% 59.4% 68.5%
Poland 56.83% 37,739,785 28556 119,833 36837 31295 54.1% 59.9% 67.1%
Pakistan 59.57% 229,488,994 10105 30,664 13035 7049 64.9% 60.1% 66.3%
Indonesia 63.51% 279,134,505 22138 161,920 28558 47925 37.3% 60.3% 66.0%
Estonia 64.99% 1,321,910 229 3,001 295 950 23.7% 56.9% 75.8%
Czechia 65.69% 10,736,784 11878 43,066 15323 10693 58.9% 52.7% 89.8%
Iran 66.16% 86,022,837 55223 146,688 71238 31359 69.4% 54.0% 85.1%
Netherlands 67.08% 17,211,447 11529 22,992 14872 3930 79.1% 55.3% 80.8%
India 67.17% 1,406,631,776 152741 533,298 197036 130477 60.2% 51.0% 96.08%
Lithuania 68.39% 2,661,708 1773 9,787 2287 2748 45.4% 55.1% 81.41%
Greece 73.63% 10,316,637 4835 37,089 6237 11059 36.1% 56.9% 75.8%
Argentina 76.68% 46,010,234 43245 130,685 55786 29979 65.0% 56.3% 77.7%
Kuwait 78.38% 4,380,326 934 2,570 1205 561 68.2% 53.6% 86.6%
Finland 78.47% 5,554,960 596 11,105 769 3603 17.6% 51.4% 94.6%
Belgium 78.67% 11,668,278 19239 34,376 24818 5190 82.7% 46.3% 115.8%
Aruba 79.23% 107,609 49 292 63 83 43.1% 48.6% 105.9%
Nepal 80.10% 30,225,582 2702 12,031 3486 3199 52.1% 50.4% 98.3%
Denmark 80.19% 5,834,950 1315 8,814 1696 2571 39.8% 51.4% 94.6%
Ireland 80.89% 5,020,199 2293 9,366 2958 2425 55.0% 46.0% 117.6%
Malaysia 81.12% 33,181,072 471 37,191 608 12590 4.6% 49.5% 102.21%
Italy 81.22% 60,262,770 74237 193,144 95766 40768 70.1% 41.9% 138.4%
Bangladesh 83.06% 167,885,689 7559 29,477 9751 7515 56.5% 38.0% 162.98%
Peru 84.29% 33,684,208 100449 222,161 129579 41730 75.6% 38.4% 160.7%
Uruguay 84.82% 3,496,016 184 7,664 237 2565 8.5% 35.3% 183.21%
Portugal 86.71% 10,140,570 6990 27,686 9017 7096 56.0% 30.7% 226.2%
Taiwan 87.02% 23,888,595 7 19,005 9 6514 0.1% 33.3% 200.6%
Cambodia 87.60% 17,168,639 0 3,056 0 1048 0.0% 29.2% 242.9%
Malta 88.42% 444,033 218 866 281 222 55.9% 25.7% 288.4%
Cuba 89.47% 11,305,652 146 8,530 188 2875 6.1% 18.6% 437.0%
Hong Kong 90.82% 7,604,299 148 14,352 191 4870 3.8% 20.3% 392.3%

표의 칼럼에 대한 설명 : 접종전 1년치 사망자수 = 1.29 * 2020년 12월 31일 C-19 누적 사망자수
                  접종후 1년치 사망자수 = (2023년 11월 30일 C-19 누적 사망자수 - 2020년 12월 31일 C-19 누적 사망자수) * 12 / 35
                  효율 = 접종전 1년치 사망자수 / ( 접종전 1년치 사망자수 + 접종후 1년치 사망자수 )
                  사망률 증폭도 = (1 - 인접 11개국 효율 평균) / 인접 11개국 효율 평균

지난번 "바이러스가 문제가 아니라는 증거"에서 보인 바와같이 인류를 위협하는 것은 바이러스가 아니라 바로 바이러스로 보호해 준다는 미명하에 거의 반 강제로 백신패스까지 만들어 투입한 백신이며 더욱 기가막힌 것은 이번 그림에서 보인 바와같이집단면역을 이룰 것으로 기대되었던 80% 이상에서 사망자수가 감소하기는 커녕 폭발적으로 증가한다는겁니다.

언론이나 정부에서는 말하지 않지만 아직 진실을 전하는 곳이 여러 곳 있읍니다. 이 중 몇개를 아래에 링크해 놓았으니 많은 참고 바랍니다. 특히 Highwire를 적극 추천합니다. stopworldcontrol 도 상당히 양질의 콘텐트를 가지고 있읍니다. 
CanadianCovidCareAlliance
https://rumble.com/user/CanadianCovidCareAlliance
Bright Light News
https://rumble.com/c/BLNewsMedia
The HighWire with Del Bigtree
https://rumble.com/c/TheHighWire
Vaccine Safety Research Foundation
https://rumble.com/c/VaccineSafetyResearchFoundation
stopworldcontrol
https://rumble.com/user/stopworldcontrol
 

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