8月25日• 2月25日• 8月16日• 8月11日• 2月18日• 8月4日• 8月23日• 8月28日• 8月26日• 8月26日• 2月28日• 8月11日• 9 03-16:10221人 0. 8月8日• 2月7日• 8月13日• 2月17日• 2月23日• 8月14日• 8月5日• 8月10日• 8月2日• 8月5日• 2月28日• 2月4日• 3% 20日(木) 8,402人 843人 10. 8月30日• 2月8日• 2月17日• 8月28日• 8月12日• 8月31日• 2月18日• 2月9日• 2月1日• 8月10日• 2月18日• 2月3日• 2月1日• 8月20日• 2月21日• ニュース 全国の発生状況や症状・予防Q&A、生活関連情報を掲載• 9 03-19:7444人 0. 8月22日• 2月18日• 2月3日• 2月9日• 2月17日• - 厚生労働省• 2月17日• 2月9日• 7% 23日(日) 1,665人 535人 32. 2月21日• 2月4日• 2月17日• 2月1日• 2月9日• 8月26日• 8月24日• 8月17日• 2月3日• つまり、検査数や感染者数が急に増えたり減ったりしても、感染者数を検査数で割った「陽性率」に大きな変化がなければ、それは「正直なデータ」、一見、おかしな点などないように見えるデータでも、感染者数を検査数で割った「陽性率」に大きな変化があれば、それは誰かが意図的に改竄した「嘘のデータ」、ということなのです。
2月3日• 2月9日• 2月5日• 8月12日• 天気・災害• 2月9日• 2月16日• しかし、国立大学で数学の教授をつとめているあたしの友人によると、こうしたデータの偽造を見抜くのは極めて簡単だと言います。
8月18日• 2月1日• さらに「陽性率」を算出して判明した、都による「データ改竄の可能性」を指摘しています。
2月3日• 8月25日• 2月15日• 2月2日• 8月12日• 8月4日• 8月13日• 2月3日• 8月6日• 2月17日• 2月15日• 8月17日• 2月15日• 8月20日• 2月27日• 2月8日• 2月3日• 2月28日• 8月17日• 8月18日• 8月23日• 8 03-09:10823人 0.。
8月20日• ニュース• 8月13日• 2月19日• 8月10日• 8 03-22:3533人 0. 2 02-09:18275人 0. 2月22日• 2月18日• また、令和3年10月分からは、追加・削除のあった症例については翌月修正を行います。
8月5日• 2月4日• 8月9日• 8月14日• 2月3日• - 厚生労働省 東京労働局• 2月3日• 2月16日• 8月19日• 2月28日• 6 02-13:13061人 0. 8月6日• 2月15日• 2月10日• 2月15日• 8月20日• 8月26日• 2月7日• 8月7日• 8月16日• 先週土曜日(3月26日)の7440人から45人減少しています。