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今天本土334例，另外還是有校正回歸256例。部長希望經過簡化後校正回歸可越來越少。
我關注的是右上角以發病日來看的曲線圖，這理論上應該是更能反應疫情的狀況。高峰期是在5/15-5/17，後面似乎有緩步下降的趨勢。但此圖有很大的限制，因為鄰近幾天發病的有可能還沒被確診，且無症狀感染者沒有發病日，應該是沒有列入此圖。因此，只看此圖可能會誤判形勢。
左下則是用研判確診日，因為種種原因延遲了確診的時間，會看到截然不同的流行曲線。
以上兩者各有限制，也許右下角以校正回歸後的區線才比較接近真實？整體來說還是要繼續觀察，我想5月28日之後的趨勢才是重中之重。建議指揮中心此後把這幾種圖都更新在外網。然後也別忘了，PCR七日移動平均的區線圖。
【#請讓我先校正我自己-#認真解讀數字意義】下午我轉了則迷因段子，簡短地寫上了「喔別」。非關立場，我覺得這件事上我做錯了。在這邊我希望能道歉彌補，也透過這則貼文，回歸粉專該有的樣貌。
我做不對的地方是，當資訊複雜難消化，第一時間我該爬梳國際案例，比較目前幾種選項的執行優劣，同時也該嘗試徵集專家學者智慧，創造討論讓大家更安心，而不是創造對立。但上面那些我沒有做到，反而第一時間迷因式、鬆散地轉貼一則嘲諷式譬喻：這不僅不夠尊重辛苦的指揮中心和一線防疫人員，也不符合大家對粉專的期待：這不是現在社會所需要的。對不起我讓大家失望，希望透過這貼文，我自己先校正我自己，彙整資訊如下供討論。（感謝下午和我通過電話讓我詢問的醫師）✨
國際上，因為通報流程或採檢量能（或遇到國定假日），而造成官方數據與實際情況有時間差，這現象在英國、日本、美國華盛頓州、加州、亞利桑那州都發生過：台灣不是第一個面臨這種情況的國家。這在英文中被統稱為“#Backlog”，不只是管理數據或採集流程的問題，還有實驗室量能的問題。
【針對篩檢量能】，英國目前做法，是政府緊急在全國範圍內廣設測試站點，分散壓力，同時也增設移動型的測試點來輔助；而【針對數據統計和大眾溝通】，美國菁英型分析雜誌 The Atlantic〈大西洋〉，有兩位先鋒記者，去年找來一群基礎架構工程師和大數據科學家，結合Github與實體志工，發起一項稱為“The Covid Tracking Project”的聯合數據計畫。（連結放在留言處）
他們從一開始邀集志工手動輸入確診數據，到後來優化流程，把運行一年來的經驗公開分享。他們說到：「防疫工作、尤其在數據採集上，是複雜且消耗大量資源的。建立強大社區回報機制，第一時間公開透明是最終解方。」面臨時間差問題，他們採取幾個替代做法整理如下：
✨👉 (一)以 #移動平均值 為考量，而非看單一一天資訊👈✨
實際案例告訴他們，相較於在意「時間差」，更應該在意的是「時間差出現的延遲是否一致」。只要延遲 #合理一致 ，那數據就具有可信度。一年來的經驗之後他們寫下：「當疫情拉長，任何一個給定日期的數據，都會隨著時間推移而增加。」意思是，時間差造成的數據落差（或說校正回歸）就是會發生。只有當大批數據延遲的時間 #出現異常 才是需要注意的警訊。因此，要更多加注意的數據是「#移動平均值」，例如，從每7天或每14天平均值 #觀察趨勢，這會幫助大家解讀只從「一天」這個時間段看到的高低起伏。
✨👉 （二）#增添數據欄位 標示「數據未完整」或校正回歸。👈✨
當發生通報效率、採驗或流程問題時，如果當天採而來不及驗，他們建議增添數據欄位，直接在當天公開資訊庫標記 #數據統計未完整 data incomplete (probable cases)。最後檢驗完成時，也會再次在圖表上添加清楚筆記。綜合第一點，目前他們建議政府公開公布的圖表上面該有：*1) confirmed cases *2)incomplete (probable cases) *3)incomplete confirmed cases *4)total cases:7 days avg
*5)incomplete total cases:7 days avg 這幾個指標。
✨👉 (三) #更該加重關注陽性率解讀👈✨
林氏璧孔醫師每天衛教時間，一直在倡導的概念，和美國一年來的經驗是一致的。網站上也寫下認為我們更該關心PCR陽性率有沒有逐日下降。至於陽性率的採檢母體和認定標準，大家可以追蹤孔醫師粉專或是podcast，他有更專業的脈絡提供。先說結論，對照台灣數據，目前台灣陽性率的最高點落在5/15，當日是6.3％，陽性率之後有逐漸下降。
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最後，為什麼會忽然出現這個說法呢？從大眾溝通的角度，今天指揮官陳時中說：「把這些案例歸在今天 #會造成很大的誤解，#對於疫情的判斷很不利，我們需要透過看每日採檢的陽性率，去研判需要採用措施的強度」
只是我感覺閱聽大眾在第一時間，忽然聽到新字眼「#校正回歸」似乎比較沒有心理準備。會冒出幾個的問題，例如今天的案例，會不會明天有校正回歸讓今天的案例攀升？我自己在第一時間聽到的心情是有些疑惑的。我很感謝大家對我的監督，督促我回歸有意義的討論溝通，我承諾下午那篇讓人誤會的迷因貼文減少發布，也請大家持續督促我🙏🙏。
那同樣的，我們是不是也可以溝通凝聚更多專業意見，讓政府和民眾流程更順暢，讓大家安心？如果大家有好的作法，或是看到國外案例分析參照，歡迎私訊或是留言給我。
最後的最後，再次感謝第一線辛苦的指揮中心和防疫人員，感謝你們辛勞和專業的付出。I don't say it enough.
希望大家平安。
#全世界新冠案例破一千萬
#美國承受提早開放的苦果
這是上次和大家分享過的，全世界目前前十個疫情嚴重的國家五日移動平均新增案例畫的流行曲線圖。
美國（橘色曲線）這不叫第二波，應該叫一波未平，一波又起。人數甚至超過了第一波，每日新增近四萬人。
要注意美國很大，所以各州疫情流行程度不一，有些走下坡有些剛剛開始，所以才會造成美國整體感染人數一直下不來。現在最嚴重的幾州是佛羅里達，亞利桑那還有德州，平均單日新增皆破5000人。要非常注意這三個地方後續會不會出現醫療崩潰的現象。
更精確的說，每一州都還在輪流經歷他們的第一波，疫情就這麼嚴重了。如果每州的第二波又來，那就更沒完沒了了＠＠
疫情已經控制有成的紐約州、新澤西州與康乃狄克州州長宣布，來自其他州嚴重疫區的訪客抵達當地後，須自主隔離14天，違者罰款。
防疫真的不是理所當然的，也不是一切都是政府的責任，之前我認為有很大部分是靠我們全民的防疫意識努力守下來的，阻斷了病毒進社區後的傳播鍊。台灣目前為止處理的都是境外移入為主，我們根本沒有所謂的第一波，本土案例根本畫不成流行曲線圖，我想很多人都忘記了這點。
但也因此，我們其實還沒有真正面臨所謂第一波的考驗過。台灣如果未來真的有了一波本土感染，我必須要回頭問幾個月前就在問的問題，我們準備好了嗎？對民眾的衛教是正確的嗎？累積了幾個月對此病毒的科學證據，有詳實的傳播給大家了，還是新聞的報導是讓大家更迷惑了？
在疫苗出現之前，你要不要好好的過防疫新生活，把他內化到我們的生活中，自己決定。
富士蘋果29塊到底是貴還是便宜？底下這幾條線是什麼意思？上次學完K線，這次繼續來講「均線」，裡面有一條線很重要，股價強弱必須靠它判斷，把它學起來自己看圖不求人
►FQQ答案在YT的置頂留言喔😄
#技術面好好玩
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#常用的就那麼幾個
#學一個就少一個喔😁
錯字更正：6:06 渡輪應該是60人😅
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