スティーブン・キー博士が「新型コロナウイルスが実験室由来である可能性は99.8%」とする論文を発表! ~結論「SARS-CoV-2は、研究室から流出した」

竹下雅敏氏からの情報です。
 世界のトップクラスにランキングされるスティーブン・キー博士が、「新型コロナウイルスが実験室由来である可能性は99.8%」とする論文を発表したとのことです。In Deepさんが論文を紹介してくれているのですが、“さまざまな観測や解析のデータを重ねるごとに…実験室からの起源の方だけが数値が大きくなっていく…分析の性質上、どこまで行っても、100%だとか 0%などの数値が出ることはない …99.8%の数値は「実質的に確定」…「 SARS-CoV-2 は、研究室から流出した」”という結論になるようです。
 「新型コロナウイルスが実験室由来である可能性」は、あべぴょんのモリ・カケ・サクラよりもずっと黒いのですよ。死者の数も全然違います。この問題を無視している感染症専門家というのは何なのか?
 実験室由来が確定となると、次の問題は「故意か過失か」です。米大統領選挙での不正の規模、ヒドロキシクロロキン、イベルメクチンをめぐる欧米諸国の異常な対応を見れば、“意図して、ばら撒いた”としか考えられないのです。
 これほど明確な一連の経過を把握できないなら、ワクチンの危険性を把握できるはずがない。多くの医療従事者が、自分自身はワクチン接種を避けたいと思いながら、感染症対策としてワクチンに期待しています。“頭はいいはずなんだが、勘が悪いんだよな”と思ってしまいます。
(竹下雅敏)

注)以下、文中の赤字・太字はシャンティ・フーラによるものです。

————————————————————————
配信元)
動画は配信元でご覧ください(画像をクリックすると配信元へ飛びます)
————————————————————————
配信元)
 


————————————————————————
世界のトップクラスにランキングされる米医学博士が「新型コロナウイルスが実験室由来である可能性は99.8%」とする193ページにのぼるベイズ分析を発表
転載元)
(前略)
アメリカでトップクラスの医学的研究開発の実績を持つとされている医学博士が、1月29日、これまでで最も詳細で執拗ともいえる分析により、新型コロナウイルスの自然起源の発生は「ほぼない」ことを突き止め、
「研究室由来の可能性は 99.8%」
と結論付けた論文を発表しました。
(中略)
発表したのは、スティーブン・キー博士、医学博士 (Steven Quay, MD, PhD)という人で、以下のような人のようです。
 
スティーブン・キー(MD, PhD)
スティーブン・キー博士は、 360以上の医学研究を公開し、これまでに 10,000回以上引用されており、世界の科学者の上位 1%にランクインしている。
彼は 87個のアメリカの特許を保有しており、8000万人以上を救ってきた 7つの FDA 承認医薬品を開発した。また、博士は、乳がんと COVID-19 を治療するための新しい治療法を開発しているナスダック上場のバイオ医薬品企業アトッサ・セラペウティクス社(Atossa Therapeutics Inc.)の CEO でもある。 (rnewswire.com

(中略)
キー博士は「ベイズ分析」という最近になって実用化が進む分析手法を用いました。これは、今では Google 検索とか、AI の機械学習とか、車の自動運転などに応用されている概念だそうで、説明としては以下のようになります。

ベイズ分析とは
18世紀のイギリスの数学者、トーマス・ベイズが考案した「ベイズの定理」をもとに、統計学を応用した分析手法をいう。
一般的な統計学は、集めたデータそのものを分析するが、ベイズ統計学は集めたデータに物事が起こる確率とデータ同士の関連性を加味して分析する。
そのため、データが不十分でも、「ある事態が発生する確率」を最初に主観で設定し(事前確率)、その後、実際の観測データで補正していく。この結果を「事後確率」という。これによって、本来起こるであろう事象の確率(主観確率)を導き出すことができる。
ベイズ定理を応用するには、高度な積分計算が必要になるため、コンピューターの処理能力が低い時代にはあまり現実的とはいえず実用に至らなかったが、IT技術が飛躍的に進化した現代では、ベイズ定理を応用できる環境がようやく整ってきたといえる。
現在、ベイズ統計が応用されているサービスには、検索エンジンや、ネットショッピングやクレーム処理、AI(人工知能)における機械学習、迷惑メール判別、アプリケーション開発、自動運転、スマートフォンの音声解析などが挙げられる。 (IT用語辞典

(中略)
この論文でも、「ある事態が発生する確率」を最初に主観で設定しています。
その「ある事態」は、ここでは、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)のパンデミックが、
・人獣共通感染症としての自然での事象
とする確率と、
・実験室由来での事象
という確率を最初に設定してから始めているのですが、その「開始確率」は、
・人獣共通感染症としての自然での事象 98.8%
・実験室由来での事象 1.2%
としています。
(中略)
最初はこのように、「自然発生の可能性」が高い数値となっていて、さまざまな観測や解析のデータを重ねるごとに数字の割合は変化していくのですが、面白いのは、その後、どのようなデータを積み重ねても、実験室からの起源の方だけが数値が大きくなっていくのです。
 
分析論文の81ページ目

(現在の可能性:人獣共通感染症の起源 30.8%、実験室からの起源 69.2%)
 
そして、93ページ目では、早くも「自然由来の可能性は 0.2%」と、自然発生の可能性がほぼ否定される数値となります。
 
分析論文の93ページ目

(現在の可能性:人獣共通感染症の起源 0.2%、実験室からの起源 99.8%)
 
このまま、あと 100ページ、ずっと数値は動きません。

なお、この実験室からの起源が 99.8%となったページの直前では、SARS や新型コロナウイルスについての複数の学術論文の内容の分析を行っており、そこには、中国でのコウモリのコロナウイルス研究についての論文も含まれます。
その後もデータの解析は続きますが、その後はこの「人獣共通感染症の起源の確率 0.2%、実験室からの起源の確率 99.8%」は変化しません。
 
分析の性質上、どこまで行っても、100%だとか 0%などの数値が出ることはないですが、それだけに、99.8%の数値は「実質的に確定」だと言えます。結論として、キー博士は以下のように結論付けました。
「 SARS-CoV-2は、研究室から流出した」
(以下略)

Comments are closed.