以NEW YORK州的数据看(下图)，感染确认人数和测了多少人几乎是完美的线性关系。CORRELATION COEFFICIENT居然 达到0.9964。 也就是说只要测的越多，确认人数就会增加，如果测的人数下降，确认人数就会下降。也就是说NY州至少到目前为止病毒感染确认人数几乎就是由测了多少人决定的。 即使感染程度下降了，只要测得多，确认人数就可能大大增加， 所以如果只是简单地用感染人数来判断病毒传染程度的峰值和拐点几乎是不可能得到正确结果的。
如实测数据感染人数和测试人数显示是完美线性关系， 假设如果病毒传染情况在某个特定阶段，在某天， 如果测量1000人 确认人数就会比只测量500人时确认人数多很多。也就是说在感染情况一样的情况下，只是由于测了更多的人,确认感染人数大增了，难道疫情更严重了吗？
简单地说，如果实测数据显示确认人数和测量多少人是线性关系，而测量多少人又是人为决定的，那么确认感染人数就可以被人为因素左右。 你本来要看疫情拐点，但是拐点显然不可能和测了多少人有关， 但是你用可以被人为因素(测了多少人)几乎100%左右的感染确认人数来分析并不会被人为因素(测了多少人)左右的疫情拐点， 你用可以被人为因素100%左右的数据来决定不该被人为因素改变的疫情情况，统计模型不是笑话吗？搞数据分析连小学生的逻辑水平都没达到啊，
如果计算MODEL的，原来目的是DETECT疫情PEAK拐点，却以这种和疫情拐点几乎没必然关系的数据来判断，我只能说这样做MODEL才是逻辑混乱，水平最多也就是小学生水平了， 是不可能正确地找到疫情的拐点的！
工作中每人都会犯点小错，通常只要别人稍微点一下就马上知道哪里错了，可是本玩家发现有模型“砖家”在本玩家反复提醒他的模型有问题后，还坚持错误，甚至说本玩家逻辑混乱, 非要本玩家把图贴出来，做模型的不会连本玩家贴的CORRELATION图也看不懂吧。 在工作中要是真的这样脑子不灵迟钝，是不是立马会给老板请回家做饭啊， LOL。
确认感染数和测试人数成线性关系告诉了我们实际感染人数远远超过了每天的确认人数。所谓的确认感染人数根本就不能反映真正的实际感染人数. 如果确认感染人数是真实的感染人数，这种线性关系是不可能存在的。 多次给模型"专家"这个问题的HINT看看是不是能FIGURE OUT，看来完全没看懂数据后面实质问题，FAILED BADLY。 LOL。
看不懂数据，不懂数据分析，傻傻的把大大低估了的确认人数当作真实感染人数来判断疫情拐点是个大笑话.
这个坛子里学理工科的不少，关于CORRELATION COEFFICIENT 0.9964是什么意思就不多解释了，学文科的不懂可以回家问老公OR老婆。瞎点赞拍"砖家"马屁会很搞笑的，LOL
为什么本玩家能在4/1就看到了NY州的COVID19传播拐点了， LOL
一张连白宫也不知道的美国重灾州疫情活跃指数走势图
https://blog.wenxuecity.com/myblog/75356/202004/51491.html
