超過死亡の予測死亡数爆上げ?

最近，超過死亡について，次のような投稿を見かけました。
多くの方がリポストし，かなりの反響を呼んでいるようです。

Fig.1

利権と保身しか頭になく，捏造と虚偽が大好物の政府も厚労省も医クラも，そこそこ頭のいい連中ですから，さすがに予想死亡数を勝手に上げるなど直ぐにバレる捏造はしないだろう，というのが私の感想です。

実質4名の心筋炎死亡者を100万人当たりに換算して834人と言ったり，コ口ナ死者の接種/未接種者の比率公表を止めたりするのとはわけが違います。
これらも相当悪質ですが嘘をついているわけではないので犯罪にはなりません。
しかし，予測値爆上げは公的データの改ざんに当たり完全な犯罪で，職員のミスでは済まされないレベルです。

では何が起こっているのか?
ここからは私の推測です。

感染研が言う超過死亡とは以下のようなものです。
モデルを使って予測死亡者数とその上限，下限を算出し，実数(観測死亡数)がどの位置に来るかで判断します。

Fig.2

Fig.3

閾値上下限の範囲内であれば超過死亡は起こっておらず，上下限の範囲から外れたら超過死亡(過大または過少)が起こっていることになります。

Fig.4

予測モデルについては末尾の説明(＊)をご参照ください。

どのようなモデル・アルゴリズムを用いようと，過去のデータから予測をするわけですから，徐々に増加していた2021年までのデータに2022年8月の急激な死者爆増データを加えたら，当然，予測値は高くなります。

Fig.5

さらに，閾値上下限は「95%予測区間」とあります。
「95%」とは，私がいつも使う2σを意味していると考えられます。
(1σ : 68.3%，2σ : 95.5%，3σ : 99.7%)
σ(標準偏差)とは
「データや確率変数の平均値からの散らばり具合(ばらつき)を表す指標」
であり，ばらつきが小さければσは小さく，大きければσは大きくなります。
爆増の2022年を含めると当然ばらつきは大きくなりσも大きくなります。
ということは，予測値が高いうえに2σの閾値上限も高くなり，予測死亡数はこれまでよりかなり高くなるはずです。

すなわち，感染研は故意に予測死亡数を爆上げしたのではなく，爆増した昨年のデータを用いて計算したら爆上げになってしまった，と言うのが本当のところでしょう。
で，予測死亡数が爆上げになって，こりゃ好都合と言うことで「超過死亡は起こっていない」と正々堂々と言っているのでしょう。嘘じゃないですから。

統計は，様々なデータの実態を見極めるのに有効な手段ではありますが，どのように処理するかで，その結果は大きく異なります。複雑だから良いというわけではなく，求める結果によりその手法は異なります。
3年前にマスクの効果検証で流行ったシミュレーションも同じです。正しい計算式を使っても，条件設定次第で自分の欲しい結果を導き出すことが可能です。

では，私が人口動態統計で行っている統計処理は妥当なのか?

1月から12月までの死者数を年ごとに色分けしたものが下図です。
(2011~2020年)

Fig.6

いずれの年も，冬に死者が多く夏に少なくなる凹型を描いています。

2011~2023年8月のデータを時系列で並べると以下のようになります。

Fig.7

1月にピークが来る波を繰り返しながら徐々に増えていることが分かります。すなわち，人口動態統計の名のデータには
・季節による影響
・年増加による影響
があり，今年の1月のような死者爆増ははっきりわかりますが，それ以外は増減の有無を見極めるのは難しいでしょう。

次に，厚労省や世間は「前年同月比」で評価していて，2011年からの前年同月比の推移は以下のようになります。

Fig.8

2022年の死者増加は明確に分かりますが，2023年は平時に戻っているように見えます。前年同月比なので季節による増減の影響は排除できても，前年の影響を受けるので，これも実態が分かり難い。

1年単位で見ると，Fig.6に示したように多少のばらつきはあっても毎年同じような凹型の変化をしていて，前年同月比で評価するということは，同じ月ならよく似た傾向を示しているということです。

そこで，Fig.5のように月毎の変化を図にすると，ばらつきも少なく右肩上がりの図になります。
図中の破線はその近似直線を示していて，近似直線を延長すれば，簡易的に将来の死者数も予測することができるはずです。

感染研の超過死亡予測は前年までのデータを用いて予測していますが，2022年が異常だったのですから，2022年のデータを除外し2011~2021年のデータを用いて月毎に近似直線を算出し，近似直線を延長して予測値とし実数との差を表したのが，いつも示している図です。

Fig.9

例えると，Fig.7にローバスフィルターとハイパスフィルターをかけてノイズを除去したものであり，平時(2011~2019年)は，ゼロ付近で増減していて季節による増減の影響も年増加による影響も排除できていることが分かります。
2020-2021年は，平時とあまり変わりませんが，2022-2023年が如何に異常なのか一目瞭然です。

また，実数と近似直線との差をσ(標準偏差)で除して，どれほどの発生確率かを示したいつもの表が以下です。

Table.1

2022年より前は，95%予測の2σを越えているのは，
　2011年6月の2.09σ(東日本大震災の影響)
　2021年9月の2.05σ
の2回だけでしたが，2022年2月以降，19カ月連続で超過死亡が発生しまくっています。しかも，その殆どが2σどころか3σ超で，感染爆発時はいずれも9σ超です。
(発生確率　2σ : 0.045，3σ : 0.003，9σ : 1/1000兆未満)

Table.1を時系列で並べると次のようになります。縦軸はσです。

Fig.10

Fig.9と比較すると，感染のピーク時以外でも超過死亡が発生していることもわかります。

感染研は，昨年の異常値を含む直近数年のデータを用いて予測するので，異常が続くと，その異常さが埋もれて正常に見えてしまいます。

私の分析は簡易的手法ではありますが，平時と比較することで，感染研の小難しいアルゴリズムを用いた超過死亡予測などより，よほど現実を表しているのではないかと思っています。

この現実を見て，まだ超過死亡がコ口ナ関連死だとか医療逼迫だとかほざく輩は，よほどイカレたお花畑か工作員かのどちらかでしょうね。

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＊感染研の超過死亡推定方法
感染研では，以下に示すような「確率的フロンティア推定モデル」を用いて超過死亡の推定を行っています。
これを独自に計算しようという気は全くないので，どのような過程で計算されているか詳細はわかりません。
どんなに複雑な計算をしても，実態とかけ離れたものなら意味ないのですが，感染研などの自称研究者には，そんなことは関係ないようです。

Fig.11