Уральский ученый построил математическую модель зависимости роста COVID-19 от вакцинацииПроведя по личной инициативе анализ официальных данных о заболеваемости коронавирусной инфекцией и об уровне вакцинации населения, Глушков построил графические зависимости распространения COVID-19 сначала для Челябинской области, а затем и для других регионов РФ.Сам аналитик не относит себя к числу «антиваксеров», но не ставил прививку, поскольку не видел доказательств ее эффективности, а заявления типа «легче болеют» или «реже болеют», его не устраивали: должны быть конкретные цифры этих самых «эпидемических показаний».Александр Глушков (как специалист в области проявления скрытых закономерностей в больших массивах исходной информации) провел анализ зависимости заболеваемости от интенсивности вакцинации на основе официальных данных Роспотребнадзора. Расчеты, по его словам, подтвердили высокий уровень взаимосвязанности интенсивности вакцинации и заболеваемости, что отражено на графиках.«Из представленных графиков можно сделать следующие выводы. Во-первых, общая тенденция в вакцинации („привито“) и заболеваемости COVID-19 („заражено“) носят идентичный характер, хотя повышение уровня вакцинации населения должно снижать уровень заболеваемости. Во-вторых, из графика прироста просматривается общая тенденция — с июля 2021 года увеличение уровня вакцинации населения вызывает синхронное увеличение заболеваемости», — резюмировал Александр Глушков.Читать всю статью с графикамиhttps://www.znak.com/2021-11-25/chelyabinskiy_uchenyy_postroil_matematicheskuyu_model_zavisimosti_zabolevaemosti_covid_19_ot_vakcina