「統計博士」看校正回歸 費鴻泰：應採7天滾動病例數
中央流行疫情指揮中心昨(22)日公布400例「校正回歸」，引起眾人熱議。國民黨立委費鴻泰也發表看法，認為台灣目前檢測能力有限，檢測制度不穩定，每天新增病例數難免會上上下下，承認不足及解釋清楚即可。並指出，政府應誠實公布疫情資訊，並提出快速有效的檢疫、防疫與疫苗接種等工作，才是正確方向。
校正回歸各有論述 統計博士費鴻泰提看法
「校正回歸」引發各界議論，甚至被質疑有蓋牌嫌疑。指揮官陳時中昨日在記者會中解釋，會有「校正回歸」案例是因先前疑似個案通報程序繁瑣，每個個案需填20多個欄位，同批案件有誤，整批通報都會卡關，因此有大量通報案件被延誤。
美國肯塔基大學統計學博士、國民黨立委費鴻泰也針對此風波發表意見：「統計學上並沒有『校正回歸』這個名詞，難道指揮中心每天都在公布假消息？」；並提出看法：「當新冠檢測步上正軌，有了標準流程後，當天公布病例數字就應該不會再幾天後回來修正。否則，世界各個逐日蒐集及統計資料的單位要如何作業 ?」
檢測量不足產生積壓量 費：應採另法而非校正回歸
費鴻泰指出，當檢測人員及檢測量不足時，就會產生所謂的backlog (積壓量)，等檢測人員或檢測量恢復時，新病例數就會回升。但是通常不會在檢測病例回升時，再將其「回歸」到兩三天以前；而是採取另一種方式來呈現更正確的病例趨勢，那就是計算每7天的滾動平均病例數，所以很多病例圖表是呈現所謂的7天滾動平均病例數。
▲ 費鴻泰引用7天滾動平均值例圖(翻攝自費鴻泰臉書)
檢測能力有限數量變動難免 批校正回歸非正常作業
費鴻泰說明，如果經常觀看國外每天的新冠病例圖表，就會發現常常出現週末的病例數與週間（週一到週五）的病例數會有一個周期性的起伏，主要原因之一是因為週末與週間的工作人員數與檢測量有所不同；同時以美國為例，美國資料從各州的資料統計而來，如果各州都一直修正前幾天的資料，請問美國要如何統計全國的每日資料？全球的資料是從各國的資料統計而來，各國若隨心所欲的經常修正一個星期前的資料，請問全球資料要如何統計？
費鴻泰認為，台灣目前的檢測能力有限，檢測制度不穩定，檢測天數不夠多，所以每天的新增病例數就難免會上上下下，承認不足及解釋清楚即可，老是沒有作業標準的「校正回歸」應該不是正常的作業方式。
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