中国网@重磅！英美学者联合论文粉碎中国疫情数字造假论：和美国意大利一样符合定律 4月28日

4月28日，美国达拉斯联邦储备银行研究部高级经济师克里斯托弗·科赫（Christoffer Koch）和英国牛津大学赛德商学院研究员肯恩·冈村（Ken Okamura）联合发表了一篇论文，证明中国没有操纵疫情数字。
这篇被ssrn.com收录的题为《本福特定律和COVID-19报道》（Benford's Law and COVID-19 Reporting）的论文通过研究中国、意大利和美国三个国家疫情的实时数据，发现中国实时播报的疫情数字与美国、意大利的数字一样，其分布都符合本福特定律，不存在疫情数字被操纵的可能。
简而言之，本福特定律（Benford's Law）是指，就具体事件而言，一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的30% ，以2为首位数字的概率为17% ，以此类推，越大的数，以它为首的数出现的概率就越低。它可用于检查各项数据是否有造假成分。（Briefly explained, Benford's Law maintains that the numeral 1 will be the leading digit in a genuine data set of numbers 30.1% of the time; the numeral 2 will be the leading digit 17.6% of the time; and each subsequent numeral, 3 through 9, will be the leading digit with decreasing frequency.）
这个定律读起来绕口，但其实并没那么高深莫测。简单说就是：人为修改过的数据不会符合本福特定律。
【中国网@重磅！英美学者联合论文粉碎中国疫情数字造假论：和美国意大利一样符合定律】这篇由英国和美国经济学家联合发表的论文在摘要中开宗明义：

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翻译：对决策者来说，对传染病案例实时数据的信任是至关重要的。媒体和政界人士对中国有关COVID-19病例的数据表示怀疑。我们发现中国确诊的病例数量符合本福特定律的预期分布，并且与美国和意大利的情况相似，因此没有发现（中国数据）被篡改的证据。世界其他国家和地区的决策者应该相信中国的数据，并据此制定政策。
该论文表示，中国和美国的数据来自于美国霍普金斯大学冠状病毒研究中心，该中心收集了中国各省和美国各州的数据，而意大利各地区的数据来自于意大利民防部（Dipartimento della Protezione Civile）的每日简报。文章发现，针对中国省份、美国各州和意大利各地区的确诊病例数量，第一位数的分布显示从1到9的下降，与本福特定律的预期分布相符。

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论文中还列举了死亡病例、康复病例等其他数字，以及对其真实性论证过程。最重要的是，根据整个论证过程，论文得出了最终结论：