Barron`s報導，湖北省變更計算方式前，中國疫情數據就有些異常。量化金融專家應Barron`s之邀，對中國數據做了迴歸分析，發現通報的死亡人數似乎對應一個簡單的數學方程式，準確性非常高。使用該方程式能解釋99.99%的變異數(variance)，這在統計學稱為「決定係數」(R-squared)。簡單來說，意思是幾乎能完美預測更新的死亡人數。該名人士說：「真實數據中從未見過這種事、(實際數據)總是有雜音。」
Barron`s再對疫情死亡人數做了迴歸分析，發現相同的變異數。這回Barron`s找上紐約大學(NYU)公共衛生國際學院(College of Global Public Health)的副教授Melody Goodman。Goodman說：「我這輩子從沒見過0.99的決定係數，身為統計學家，這讓我質疑起數據。」
Goodman解釋，以公共衛生數據來說，好的決定係數應該是0.7。她說：「0.99的數字，讓我覺得有人模擬生成數據(simulating data)。這表示你早已經知道會發生什麼事。」
CFI網站解釋，決定係數能夠說明數據符合迴歸模型的程度。決定係數在0~1之間，能闡釋迴歸模型有多貼近觀察數據。比方說，決定係數60%，代表60%數據符合迴歸模型。一般來說，決定係數越高，代表越貼近模型。
CNN報導，湖北衛健委13日表示，12日確診患者大增14,840起、死亡病例再添242例。12日新增確診人數為前一日的將近十倍，並創單日新高。
當局解釋，許多居民抱怨無法獲得篩檢測試，因此修改了確診的定義方式，納入「臨床診斷」，使得確診人數激增。臨床診斷案例是指，出現新型冠狀病毒「Covid-19」的所有症狀、但是尚未篩檢者，或是未能在死亡前篩檢者。當局希望修改定義後，能讓更多人獲得治療。
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