主题：关于新冠（奥密）是不是大号流感的数据讨论 -- 唐家山

首先，非常钦佩阁下坚持不懈地把英国的开放数据以大多数人能看得懂的分析方式呈现给大家。

其次，我觉得在技术手段上可能还有提高的余地。我不敢自称为在这个方面的专家，不过类似的时间序列的趋势和变异性分析也是日常工作之一。我的观察主要有：

1. 对2021年新增的所谓超额死亡的解释，您提供了一种可能。那么有没有其它可能呢，比如2020年造成的医疗资源的挤兑，造成其他病人无法就医，或治疗情况不佳，引起附带死亡，这种情况不一定是直接因感染Covid而去世的。还有就是有多少人是在2020年感染，然后在2021年去世的，或者反复感染去世的。这个所谓的Knock on effect是如何考虑的？记忆长度有多长？其实，我们一般在工作中是用滑动平均法来去除这种记忆因素的影响。当然，目前困境是样本太少，只有两年。

2. 原有的多年序列是否已经存在一个趋势，这个趋势如果比较大的话，应该首先去除，然后再用诸如MK Test等方法测试趋势的统计的显著性。

3. 最有挑战的一方面就是研究的这个系统实际上已经发生了质变，因此无法从长期的（比如超过2年）的数据中做出有意义的分析。这种质变包括但不限于：病毒致死能力，公共医疗应对能力，人群免疫能力等。

还有就是，英国ONS只公开了他们能公开的内容，其它一些对决策具有决定意义的数据我们是看不到的（我们在疫情中每天晚上的公报中可见一斑），比如因感染Covid住院人数，Covid感染后平均预后情况等，这在建模中非常重要。如果单单从已经公开的片面数据中，用相对简单的分析，有可能会得到与真实情况截然相反的推论。

无论如何，我想无论服务于英国还是中国的公共医疗专家们都肯定在这方面的分析水平不比我差，加上他们拥有我们看不到的数据，我对他们各自提出的对相关国家的防疫措施的建议还是很有信心的。可能在英国还有一个额外的好处就是你可以申请信息公开，如果需要更多的数据做研究的话。不过，这方面从来不容易，因为涉及到伦理规则的制约，最终能否拿到和拿到多少是个未知数。

最后， 我想说的就是，您所做的工作对于想了解英国信息的普通民众还是有很大意义的。要做进一步的归因话研究，这些数据以及您所使用的方法，在专业人员看来，说服力还欠缺了一些。