"ठीक है, मैं regression analysis चलाऊँगा, लेकिन इससे आप खुश नहीं होंगे"

 (natesilver.net)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2023-10-02 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • लेख राज्यों की पार्टी-झुकाव, COVID वैक्सीन टीकाकरण दर, और COVID मृत्यु दर के बीच संबंध पर चर्चा करता है.
  • लेखक Nate Silver का तर्क है कि किसी राज्य का पार्टी-झुकाव और COVID वैक्सीन टीकाकरण दर, दोनों ही COVID मृत्यु दर के मज़बूत पूर्वानुमानक हैं, और उम्र को ध्यान में रखने पर भी यह बात सही रहती है.
  • Silver अपने दावे के समर्थन में regression analysis का उपयोग करते हैं और दिखाते हैं कि जिन राज्यों में Biden की जीत का अंतर अधिक था (जो Democratic झुकाव दिखाता है), वहाँ वैक्सीन उपलब्ध होने के बाद COVID मृत्यु दर कम थी.
  • विश्लेषण में उम्र को जोड़ने पर, अधिक वृद्ध आबादी वाले राज्यों में वैक्सीन उपलब्ध होने के बाद COVID से अधिक मौतें दिखीं, लेकिन इससे राज्य के पार्टी-झुकाव के बारे में निष्कर्ष प्रभावित नहीं होता.
  • Silver यह भी तर्क देते हैं कि COVID बिना वैक्सीन वाले लोगों के लिए अधिक घातक है, और क्योंकि Republicans की तुलना में Democrats के मुकाबले वैक्सीन लगवाने की संभावना कम होती है, इसलिए राज्य का पार्टी-झुकाव इसका एक प्रतिनिधि संकेतक बन जाता है.
  • जब मॉडल में टीकाकरण दर को शामिल किया जाता है, तो यह राज्य के पार्टी-झुकाव की तुलना में COVID मृत्यु दर का बेहतर पूर्वानुमान करती है.
  • सिर्फ उम्र और टीकाकरण दर के आधार पर भी फरवरी 2021 के बाद राज्यों के बीच COVID मृत्यु दर में अंतर के आधे से अधिक हिस्से को समझाया जा सकता है.
  • Silver अपने विश्लेषण पर संभावित आलोचनाओं और सवालों को स्वीकार करते हैं, लेकिन उनका कहना है कि उनका तर्क मज़बूत है और छोटे, मध्यम, तथा अक्सर काफ़ी बड़े आपत्तियों के बावजूद टिकता है.
  • लेख का समापन इस बात से होता है कि Silver इंटरनेट पर लंबी सांख्यिकीय बहसों की उपयोगिता को लेकर संदेह व्यक्त करते हैं, फिर भी अपने प्लेटफ़ॉर्म Silver Bulletin पर अधिक रचनात्मक बहस की उम्मीद रखते हैं.

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2023-10-02
Hacker News राय
  • COVID सुरक्षा उपायों के प्रभाव और लेखक की अक्टूबर 2020 की anti-lockdown घोषणा से सहमति पर लेख
  • कुछ टिप्पणीकारों ने विभिन्न उपायों के cost-effectiveness analysis और depression, isolation, school absenteeism जैसे कारकों के प्रभाव को quantize करने की कठिनाई पर सवाल उठाए
  • इस बात को लेकर अनिश्चितता कि आधिकारिक नीतियाँ वास्तविक व्यवहार को कितनी अच्छी तरह दर्शाती थीं, और कौन-से ठोस व्यवहार वास्तव में फर्क लाते थे
  • लेख का मुख्य बिंदु यह है कि मॉडल कितने भी जटिल हों, ध्यान उन मजबूत और सरल तथ्यों पर होना चाहिए जो सावधानीपूर्वक जांच में टिक सकें
  • कुछ टिप्पणीकारों ने COVID मृत्यु डेटा की विश्वसनीयता और मृत्यु रिपोर्टिंग के लिए प्रोत्साहनों के संभावित प्रभाव को लेकर संदेह जताया
  • विश्लेषण में इस्तेमाल किया गया सॉफ़्टवेयर संभवतः Stata था
  • कुछ टिप्पणीकार राजनीतिक राय कम हो जाने के बाद COVID पर भविष्य के अधिक दूरस्थ दृष्टिकोण की उम्मीद कर रहे थे
  • लेख के मृत्यु-केंद्रित फोकस की आलोचना, कुछ का तर्क है कि long COVID और asymptomatic मामले भी सामाजिक विघटन में योगदान देते हैं
  • एक टिप्पणीकार ने अलग-अलग राज्यों में प्रति 100,000 COVID मृत्यु का विश्लेषण किया, और मूल लेख के विश्लेषण में confounding factors की संभावना का संकेत दिया