我们都知道，数字和统计数据并不是每个人都喜欢的。
许多人乐于将调查和分析工作交给专家，并相信专家提出的结果。
但你并非总能得到很好的建议。
例如，联邦统计局在科罗纳时期公布的死亡数字。
我们都目睹了 2020 年危机爆发后，办公室是如何宣布死亡率大幅超标的。
在媒体的推波助澜下，大多数人都知道大流行病正在夺走受害者的生命，任何想要保护自己的人都必须接种疫苗。
产生的恐惧产生了效果。
然而，2021 年和 2022 年的情况将有所不同。
大规模的运动已经达到了目的。
大多数人都接种了疫苗。
根据官方报告，死亡率不再有任何异常。
然而，正如商业信息学家马塞尔-巴特（Marcel Barthes）所发现的，这是一个彻头彻尾的谎言。
报价 他煞费苦心地对比原始数据，得出了惊人的结果。
他发现，与官方说法相反，2020 年的死亡率并没有过高。
在随后的两年里......不仅死亡人数惊人，中青年男女的死亡人数也高得惊人。
死亡率也首次出现了前所未有的、完全非典型的季节性变化。
马塞尔-巴特展示了当局在处理官方数据时所犯的奇怪错误。
作者不禁要问，公众传播怎么会如此偏离原始数据呢？
立即观看视频讲座，并在您的环境中传播这一重要信息。
原始数据中的死亡过程
马塞尔-巴尔茨（Marcel Barz）（Jüterbog，2023 年
11 月 20 日）提供的视频 关于这段视频...... 联邦统计局的官方数据毫无疑问地表明，2021
年和 2022 年德国的死亡人数多达数千。
更糟糕的是，明显的死亡率还首次影响到了年轻群体。
为什么我们在媒体上看不到、听不到或读不到？
是什么致命的危险降临到了我们的人民头上？
威斯巴登联邦统计局扮演什么角色？
在本讲座中，我将展示官方公布的死亡数字，以及我们的当局在公布这些数字时所犯的奇怪错误。
我们这些公民并没有如实了解死亡过程。
是的，我叫马塞尔-巴尔兹。
我今年 48 岁。
我来自柏林地区，确切地说是尤特博克镇。
我是一名合格的商业 IT 专家。
换句话说，我处理的是数据和数字。
因为我每次都算得很精确，而且还会再算一遍，所以我为自己赢得了 "算豆师
"的称号，我为此感到非常自豪。
因此，主题应该是原始数据中的死亡事件。
我所说的原始数据是指未经修改的数据。
因此，我不看现成的新闻稿或图表，而是获取尽可能详细的数据包，然后自己开始计算总数、制作图表等。
这就是我所说的原始数据。
当涉及到死亡时，这就是一切......
问题是，德国死的人多还是少？
因此，不仅要确定人数，还要评估人数是比平时多还是少？
仅此而已。 这就是问题所在。
由于有些人对我如此随意地谈论死者感到有些恼火，我想直截了当地说，我知道这里也有情感层面的问题。
失去过亲人的人都明白我的意思。
但我真的只是以科学家的身份来看待这些数字。
今天，这些是死亡率数字，明天，它们可能是物理数字、数据和地理数字等等。
其实，我只是个统计学家。
请理解我的意思。
一位朋友最近对我说，你为什么要这样做？
你要在那里坐上几个星期，翻找原始数据。
这些都是经过证实的知识。
因此，你只需在谷歌上搜索一下，就能知道到底死了多少人，是多是少。
有一些专家整天无所事事，他们受雇来确定这些数据。
我们为什么要怀疑出了问题、犯了错误？
三四年前，我自己也会...
如果是在三年前，我也会这样想，这样说。
但与此同时，在我身上发生了太多的事情，以至于我今天不得不说，这里正在犯错误。
这其实就是我演讲的中心思想。
死亡人数并不是我们在原始数据中看到的那样。
我想证明这一点，我想现在就说出来。
我想马上说出来。
发言结束。
我从原始数据（即死亡人数的原始数据）中看到的情况与公众的想法完全相反。
而实际情况正是如此，即 2020 年的死亡人数。
公众舆论认为，由于大流行病，我们这里的死亡人数明显增多。
我自己也深信......在 2020 年，我们还将讨论人们的行为。
是的，我自己也害怕死亡，害怕病毒。
而当我查看原始数据时，我看到的恰恰相反。
我不仅没有发现 2020 年有任何异常。
我甚至看到 2020 年的死亡人数将达到历史最低点。
问题是，怎么会相差这么远呢？
从数据中可以看出什么，以及公众对此有何看法。
这是我的论断，但我也会在演讲中详细解释。
而不仅仅是 2020 年的情况。
2022 年，我将以此作为第二个例子，情况将与公众的想法完全相反。
因此，尽管公众舆论认为死亡人数已无异常。
相应地，人们的行为也是正常的。
没有人再谈论死亡率了。
我们在谈论乌克兰，我们在谈论以色列。
有完全不同的主题。
科罗娜已成为过去。
当我查看死亡率数字时，我看到了这些异常现象。
是的，许多人以为他们看到的是 2020 年，而我现在看到的是死亡数字。
戏剧性的部分
我还在年轻群体中发现了这些异常现象，而我过去从未见过这种模式。
但现在，我看到年轻人的死亡人数明显增加，这真是令人震惊。
问题是，公众从哪里来，或者说，这些原始数据究竟从哪里来？
我这样说的依据是什么？
所以我要买这些。
原始数据来自联邦统计局。
是的，有数据库，任何人都可以访问并下载数据。
联邦统计局有死亡率表格，每个人都可以免费查阅。
这是我的原始数据数据库。
如果你现在扪心自问，舆论究竟从何而来，又从何而来？
然后你会想，当然是媒体在报道死亡事件。
但媒体不会编造死亡数字，所有公布的死亡率实际上都是联邦统计局--我们又回到了同一个权威机构--告诉公众的。
因此，办事处通过新闻稿、特别分析和新闻发布会进行的公共宣传最终是由媒体传播的。
以及公众的看法。
现在的问题实际上是，联邦统计局的公共宣传怎么会与原始数据的实际情况相差如此之远？
我知道，我在这里提出的指控是很严重的。
但我现在要详细解释一下。
其次
另一方面，我现在将详细说明理由。
这是经过两年的深入研究、与联邦统计局负责部门领导的长时间对话、根据《信息自由法》提出的数项申请、新闻界的询问等工作后得出的结果。
所以，如果你现在认为我在这里所说的都是真的，而且你已经知道了，那就真的没有理由再听这个讲座了。
但是，如果你认为我在这里所说的是垃圾，如果你对我在这里提出的这一主张感到愤怒，那么我请你看一看，并反驳我。
算一算，很简单。
我会告诉你从哪里获取数据以及如何检查数据。
计算一下，如果我算错了，请告诉我。
我还会把我的电子邮件地址放在这里。
我已准备好接受任何讨论。
但是，如果你们计算后发现我说的是真的，那么请不要写信给我，而是直接写信给那些对此负有责任的人。
因为我相信，要改变这里的现状，唯一的办法就是通过公众施压。
因为两年来，我一直在努力使情况明朗化，并与责任人对话。
它不会导致任何结果。
唯一的办法就是施加公众压力。
所以，请证明我是错的，自己检查并计算一下。
不要让事实核查人员阻止你实现这一信念。
进行审查。
我相信事实核查人员会回来，把我在这里说的每一句话都说得支离破碎。
自己看看吧。
不要因此而放弃计算。
好吧，这就是起诉书。
现在我来看证据。
在此，我想从这五点出发，从关键人物的选择入手。
因此，如果您对德国的死亡率感兴趣，就会自动浏览联邦统计局的特别分析报告和新闻稿。
当我们查看所使用的关键数字时，我们看到的是绝对数字，即每年的死亡人数。
我们可以看到一个月或一年的超额死亡率值的百分比。
如果你看一看，你还会发现预期寿命这一关键数字和死亡率。
这是非常不同的。
现在的问题是，在这些数据中，哪一个是有用的，哪一个是有意义的，从而可以对德国的死亡率做出判断。
我先从死亡数字说起。
如果你只看案件的数量，也就是棺材的数量，那么你很容易被误导。
因此，如果人口在不断增长，或者如果正在增长的群体，即 80 岁以上的老年人群体，增长势头强劲，而你只看死亡人数，那么你就无法判断死亡率，或者你会得到一个扭曲的结果，也许会有一个完全错误的画面。
因此，我不赞成这一关键数字。
再来看看超额死亡率。
为此，我们需要看一看并理解这个概念。
因此，死亡率过高是一个非常好的问题。
超额死亡率简单地说，就是在某一特定时期死亡的人数比预期的多。
举个例子，如果我在这里为我们的小镇算一笔账，我预计今年于特堡有
100 人死亡，而到了年底却有 102 人死亡，我比预计的多了两个人，所以我有
2% 的超额死亡率。
因此，这是一个非常简单的概念。
以百分比为单位的超额死亡率只是表明预期与现实之间的差距。
期望值，即预测值是多少？
我认为这是一个水晶球。
例如，对 Jüterburg 的预测是 100 人死亡，而实际情况是棺材的数量。
可以说，过高的死亡率就是水晶球与现实的偏差。
这就是概念。
水晶球 "并不意味着 "任意妄为 "或 "胡思乱想"，"水晶球 "的意思是：是的，这些数学模型已经建立起来，并研究了历史上的死亡率数字。
但重要的是要认识到，水晶球并非只有一个，而是有多个。
比如这个，就是世卫组织的水晶球。
下一个是 Euromomo 水晶球。
这是一个不同的水晶球，会产生不同的预期值，从而产生不同的超额死亡率值。
比如说，这里的球体就是精算协会的球体。
后面那张可能是联邦统计局的。
为了说明这种水晶球是如何工作的，我将以联邦统计局的这个水晶球为例，简化其原理，以便大家都能理解。
因此，联邦统计局的水晶球（我这里有一个）被称为中位数法，其工作原理如下。
现在，联邦统计局的一名员工正对着水晶球说："请告诉我您对于特尔堡的预期。
现在是第 40 个日历周。
水晶球，你对本周的预期值是多少？
然后水晶球说，我可能不得不说，这就是联邦统计局的工作。
有一位员工，我们暂且称他为菲利克斯，他与水晶球对话说，你的预期价值是多少？
水晶球说，菲利克斯，你为什么不去精算协会的档案柜里找找去年尤特堡的文件夹，看看第
40 个日历周死了多少人。
然后菲利克斯说，十一，好的，水晶球说，回到柜子里，把前年的文件夹拿出来。
第 40 个日历周有多少人？
好吧，死了九个
你再把三年前、四年前、八年前和十三年前的文件夹做一遍。
现在，水晶球说，找出最小的数字。
好的，就是这八个，你现在取消它。
好的，你把最大的那个也删掉，一共是 13 个。
然后剩下九号和十一号。
而恰好位于 9 和 11 中间的数值，即 10，就是水晶球计算出的尤特堡在第
40 个日历周的预期值。
是的，这就是中位数法在公民社会中的实际运作方式。
这是一个非常简单的原则。
而现在，菲利克斯正是联邦统计局中负责将实际死亡数字列入表格的人。
因此，现实情况是，棺材的数量是有数的。
现在发现有 11 个。
所以，水晶球说是 10，而现实是 11。
现在菲利克斯说，哦，这是个偏差。
水晶球上显示的是 10，而现实却是 11。
水晶球总是对的。
现实中一定发生了什么。
谁知道它是什么？
是臭氧层空洞还是气候变化？
他不知道发生了什么。
他给 RKI 打了电话。 啊，科罗娜
好吧，那么我们知道我们的死亡率上升了，水晶球说。
这都是因为科罗娜。
现在他算了算，十个人中又死了一个。
因此，这里不是十个，而是十一个。
因此，他有 10%的超额死亡率。
对于菲利克斯来说，这是一个令人震惊的数字。
现在他正在做他必须做的事。
他必须告知公众。
是的，这意味着他现在要发布新闻稿，撰写特别评估报告，召开新闻发布会，并在第
40 个日历周说于特尔堡的死亡率超标 10%。
现在，记者们来了。
然后说，哦，真是个好故事。
仅一周时间，于特尔堡就增长了 10%。
还有一些头条新闻。
如果这种情况持续十周，整个于特堡就会灭绝。
还是要归咎于 AfD？
尤特堡封锁
我们必须在内部部署联邦国防军等等。
你可以想象头条新闻的内容。
但实际上，这都是因为水晶球上的数字是 10。
如果菲利克斯使用的是另一个水晶球，他甚至可能测出于特堡的死亡率偏低，这取决于他的选择。
如果他当时也这样做了，通知公众，然后通知媒体代表，那么头条新闻可能就会是这样。
尤特堡死亡率低的原因在于社民党或绿党的伟大政策。
媒体代表的反应可想而知。
而这一切都取决于选择哪个水晶球。
一旦你明白，我可以通过选择球体将不朽的价值转向任何方向，你就会意识到，这个概念实际上并没有朝那个方向发展。
不适合。
至少在我有这么多球可选的时候不会。
我只想说，200 年前，精算数学中就已经有了复杂的方法。
可以说，这就是 Aktualvereinigung 的水晶球的作用。
但是，如果大机构不遵守它，或者不使用它，而是在这里引入这样的东西，这样的媒体方法，并因此产生某种随意性，那么这个概念在这一点上就根本没有用处，也无济于事。
正因为如此，我认为超额死亡率的概念不适合用来评估德国的死亡率。
预期寿命如何？
我认为，预期寿命是评估死亡率的绝佳指标。
但它更难理解，更难计算。
因此，对于专业人士来说，这是一个关键数字。
是的，我认为我们普通人应该努力降低死亡率。
死亡率是多少？
很简单，它只表明在世的人中有多大比例已经死亡。
因此，如果有 100 人，其中两人死亡，那么我们的死亡率就是
2%。
这是一个非常简单的概念。
因此，现在关键数字的选择落在了死亡率上。
这是我的建议，因为它很容易计算，而且简单易懂。
好的 联邦统计局隐藏了重要的原始数据，我是这么说的。
因此，刚刚了解到死亡率确实是判断死亡率的好方法。
我看了一下联邦统计局正在做的工作。
我还看到他们在其专业出版物中使用死亡率，例如在这本出版物中。
是的，关于死亡率，重要的是我们需要精确到周。
是的，就像这里一样，每周一个值，每年 52 个值。
而且不是全国所有居民，而是不同年龄段的居民。 是的。
因为每个人的死亡率都不一样。
因此，年轻人的死亡率较低，因为他们死亡的次数较少，而老年人的死亡率较高。
这就是联邦统计局的工作。
例如，在这份出版物中，我就感到非常高兴。
然后，我想看看死亡率，于是进入联邦统计局的数据库，即
"创世纪 "数据库，结果发现，哦，没有单个年龄组的每周死亡率。
好吧，那我就直接问联邦统计局，所以我进行了查询，提出了信息自由申请，并说，请把过去几年的死亡率发给我。
经过公司内部协商，我们的答复是，我们无法提供您所要求的信息，因此
您必须提交申请。
我想知道，因为你有数据。
你自己也在出版物中使用它们。
为什么我得不到？
然后我看到，你可以自己从其他表格中推导出死亡率数据，即我们这里的数据，每周死亡率。
因此，有联邦统计局的死亡率表，也有联邦卫生报告。
因此，你可以从其他表格中得出死亡率。
我也很高兴在这里提供死亡率的下载。
任何人都可以查看。
我们需要的是德国的每周特定年龄死亡率。
这是一个令人兴奋的关键数字。
好了，现在我们需要看看死亡率了。
我们甚至都不用开始计算，就像刚才的水晶球一样，我们只是记录下来。
我们只需用 Excel 制作图表来显示死亡率。
然后我们再看看能不能从中看出什么。
正如我所说，年轻人的死亡率低于老年人的死亡率。
例如，我的死亡率是 0 、 2.
也就是说，48 岁的死亡率为 0.2。
这意味着，德国每年有 0.2%的 48 岁老人（即所有 48 岁的老人）死亡。
事情就是这样。
如果我们现在看看 70 岁的老人，我们的死亡率已经达到了 2%。
80岁的老人占5%。
而对于 90 岁的老人，我们的比例可能是 20%。
如果我们现在有 180 岁的人坐在这里，那么 5%的人将在一年内消失。
可以说，明年坐在那里的人将减少 5%。
你可能在同学聚会上知道这一点。
因此，离开学校的时间越长，来参加同学聚会的人就越少。
事情就是这样。
如果我现在想以图表的形式展示一个年龄组的死亡率，比如这里的
82 岁老人，那么我们可以看到，现在的死亡率约为 5%。
结束，减去，大约。
但我们也可以看到，随着时间的推移，它已经发生了变化。
因此，30 年前，82 岁老人的死亡率要高得多。
曾一度为 7%。
10% 甚至更高。
因此，随着时间的推移，死亡率持续下降。
不仅是 82 岁的老人，所有年龄段的人都是如此。
我们看到最低点出现在 2000 年前后。
曾有过一个低点，然后死亡率又上升了。
我总是说他们是曲棍球棒中的一种。
死亡率也是如此。
因此，不是每个人都像这样，但很多年龄段的人都像这样，他们是曲棍球棒。
现在的问题是，因为我们有 100 个年龄组，所以可以说有 100 个这样的曲棍球杆，你怎么能用图形来表示它们呢？
我们的想法是用一张表格，在底部写上年份，在侧面的
Y 轴上写上年龄段。
现在，针对我所在的年龄组，也就是 48 岁的人群，我写下了每年的死亡率。
如果你把整个表格都填满了，那就几乎无法记录了。
那么小数点后有五位数的数字又有多少呢？
但现在，您可以用彩色来显示它。
您可以告诉计算机用深蓝色显示最大的数字，用浅蓝色显示每个年龄组的最小死亡率。
如果我们对所有年龄组和年份都这样做，图表就会变成这样。
因此，在这里我们不必再讨论单个数字，我们现在要看的是颜色样本。
我们寻找有污渍的地方。
你可以用肉眼立即看到，所以在左边，2010 年 11 月 12 日，天色非常暗，这意味着死神真的很活跃。
如果你看看 2019 年、20 年，那是一片光明。
换句话说，死神在度假。
这就是它的全部含义。
让我有点吃惊的是，它也影响到了年轻群体。
因此，年轻群体的死亡率也在下降。
现在回想起 2010 年我的表现，当时 "死神 "非常活跃，甚至在我这个年龄段的人中，我根本没想过死，而是以
150 公里的时速在高速公路上开车，手里还端着一杯咖啡。
而在这里，当死神在 2020 年度假时，我坐在电视机前，因为看到贝加莫的照片，差点把手指咬断，生怕自己死掉。
换句话说，我们的这种行为实际上与媒体报道有关。
我看到，很明显，或者在这里，你可以看到报告与原始数据的偏差有多大。
因为必须说，这些不是计算值或理论值，我们在这里谈论的是事实。
这是绝对客观的。
死亡率是客观存在的。 客观价值。 好的
现在的想法是，如何将这两者结合起来，或者说问题是，如何在图表中将这个复杂的图形与这些色点结合起来？
那么，如何才能将 100 个死亡率变回 1 个呢？
还有年龄标准化的方法，即既定的，你可以在谷歌上搜索它是如何工作的，我现在就不多说了。
但这样就可以把 100 种不同的死亡率合并为一种。
看起来是这样的
这是这里的示意图。
问题是，如果我们有 100 根曲棍球杆，并把它们放在一起，那么这个图形当然就是另一根曲棍球杆。
因此，在左侧部分，你可以再次看到，我们的死亡率从很高的水平开始下降，出现了一个最低点，然后又上升了。
你可能已经注意到了，早些时候我们一直都有年度死亡率，所以在这个蓝色的彩色大图中，或者不是彩色的，而是这个点状图形，这个彩色图表，每个字段都是一年。
现在我们在这里，我们的范围已经更广了一些，现在每年有四次，可以说，我们现在每季度都会来这里。
可以说，我们实际上是在放大，从年度值放大到季度值，然后再进一步放大到周值。
但在这里，你现在也可以看到最低点在哪里。
因此，最短也要在 2019 年到 2020 年之间。
作为一名历史学家，我也会把 2020 年描述为历史最低点。
19 和 20 是最小值。 或者是死亡率的转折点。
因为你还需要知道的是，我越往左边走，也就是现在这里被切断的地方走，死亡率就越高。
因此，2019 年和 2020 年出现了历史最低点。
好的 我已经更改了地图。
最近，我冒昧地在 Twitter 或 X 上发布了这幅图，并在其中写道：在这里，在那里，我们庆祝生活，成为欧洲足球世界冠军。
实际上，当时的死亡率非常高，肯定比 2020 年要高得多，当时我们正坐在电视机前担惊受怕，处于封锁状态。
是的，对死亡率的恐惧。
尽管当时的死亡率已经降到了最低。
而现在，死亡率再次上升，我们又恢复了常态，不再考虑死亡。
这就是我所说的完整
我们的行为方式和公众对死亡的看法就是一面镜子。
从这幅图中终于可以清楚地看到这一点。
嗯，我说过我们要进一步放大，因为我们这里的图表，这些年度数值，当然太粗糙了。
当我们进行周报时，情况就会变得很有趣，因为这样你就能看到季节性波动。
这就是我为 2016 年至 2020 年所做的工作。
这个意大利面图形有点令人困惑。
但我们可以看到下面的 1 到 52 周。
实际上，这与早些时候联邦统计局技术文章中展示的图形相同。
只不过，我现在把他们都带到这里来了。
我把它们叠加在一起，就是岁月。
以下是这几周的情况。
我们又看到了死亡率。
而且只针对该年龄组。
我现在不能在这里读。
我想我带过 80 到 85 岁的老人。
只针对这一个年龄组。
当然，我们也会看到异常值。
例如，我们在这里看到了山脉。
例如，你可以看到这座红色的山。
或者后面的蓝山。
但如果你看下面的图例，那就不是 2020 年了。
因此，在 2020 年，当我们被封锁时，当我们有贝加莫时，当我们在电视上看到很多棺材的照片时。
正如我所说，我自己也非常焦虑。
在第 14、15、16 个日历周，我们处于这条蓝色曲线上。
如果你现在看看，有什么异常现象？
所以我没看到。
事实上，这里的蓝色曲线和橙色曲线代表了
2019 年死亡率的历史低点。
因此，如果我把所有年份都画在这里，面条就会一直向上移动。
底部最低的曲线是橙色和浅蓝色曲线。
因此，可以说今年的总体水平是最低的。
但即使是每周的波动也不值得一提。
我发现的所有异常值都出现在其他年份，但 2020 年没有。
因此，即使在周层面，我也找不到 2020 年的任何异常现象。
关于第 4 点。
我们现在正在研究 2021 年和 2022 年的死亡率。
对我来说，这也是最重要的一点。
我们已经从图表中看到，这两年的死亡率又在上升。
是的，可以说是曲棍球，现在是时候再次上升了。
至于为什么会这样，我不想做任何假设。
我只想说明，死亡率是有问题的。
我们看得很清楚。
如果我们现在放大到周线级别，就会发现一个有趣的现象。
这正是这幅图。
现在，我没有把面条放在一起，可以说是一前一后。
可以说，从 2016 年到 2023 年。
而我拥有的则更久远。
但我先把它剪掉了，这样你就能看到一些东西。
现在，这些蓝色之字形线条就是死亡率。
而且仅限于 45 至 50 岁年龄组。
我们看到了一个相当固定的模式。
是的，它有时在顶部爆发，有时在底部爆发，可以这么说。
但行为相对统一。
是的，总是同样的模式。
在冬季，它们只是稍高一些。
到了夏天又会下降一些。
明年冬天再上。
如果我们将其向左延伸，就会形成这种模式。
现在，有史以来最严重的大流行病来了。
你已经看到了这一点。
看起来是这样的
乍一看，你会说，其实还是老样子。
黑线可以说是季节性趋势。
2020 年，我们将与往年一样朝着这个方向前进。
我们甚至有一个下降的异常值，可以说是历史性的。
但我没有看到明显的模式。
现在又增加了 2021 年和 2022 年。
而这种模式在这个年龄组中是多年来从未见过的。
因此，我们可以清楚地看到，蓝线仍然远远高于黑线。
黑线几乎没有穿透，却形成了大片区域。
这就意味着，这里有很多年轻人死于某种危险，而这种危险现在就需要进行调查。
在这个年龄组中，我们从未有过这样的死亡率。
换句话说，这是一个非常明确的警报信号。
我感到惊讶的是，什么都没有发生，因为这种模式以前并不存在。
它只指向一个方向，那就是向上。
再来看看另一个年龄组。
让我们来看看 50 至 55 岁的人群。
实际上，我们看到的是同一幅画面。
死亡率总是出现类似的峰值。
现在，大流行来了，2020 年。
实际上，我们看到 50 至 55 岁年龄组的死亡率低于平均水平。
因此，其他年份的情况要好得多。
现在我显示的是 2021 年和 2022 年。
我们看到的情况与其他年龄组相同。
这是一个非常明显的模式，远远高于季节性趋势。
换句话说，成千上万的年轻人在这里死亡，而实际上他们在统计上是不符合条件的。
这是一个非常明确的警报信号。
而我却一无所知。
问题是，如果只从整体人口来看，这一警报信号就会被老年人的死亡所掩盖，因为老年人的死亡率要高得多。
那你就完全看不到了。
你必须研究死亡率，必须逐周研究死亡率，必须按年龄组研究死亡率。
你必须看一看古董或小年龄组的照片。
这个信号不容忽视。
正如我在出版物中指出的那样，联邦统计局每周都会对死亡率进行调查，因此，我感到惊讶的是，这一警示信号没有被公布，也没有被向公众隐瞒。
我现在得出结论。
我想我已经能够说明为什么死亡率适合用于评估死亡率，因为死亡率对每个人来说都很容易理解，因此非常适合用于公众宣传。
因为我们对百分比的含义有感觉。
2%、5%，我们在日常生活中都知道。
因此，我认为我们应该关注死亡率。
死亡率是客观数据。
可以说，这些都是事实，你无法...
这背后没有计算，没有模型，但我们就是这样测量的，我们就是这样观测的。
死亡率可从联邦统计局获得。
没有公布并不意味着它们不存在。
因此，我们应该要求联邦统计局提供死亡率。
而公众之所以会对 2020 年的死亡率产生错误的认识，仅仅是因为联邦统计局选择了错误的关键数字，即死亡率和超额死亡率数字进行公众宣传。
我想我已经很好地解释了当人口发生变化时，即人口增长和人口老龄化时，死亡率会扭曲情况。
而对于超额死亡率数值，如果使用中位数法这种可疑的方法计算，那么也会导致人口老龄化的数值膨胀。
如果我们只通报这两个关键数字，而联邦统计局也是这样做的，那么就难怪会造成错误印象了。
光是这一点其实就是一桩丑闻，整个国家在没有任何依据、没有任何原始数据基础的情况下陷入恐慌。
但我们现在所经历的 2022 年，我们完全没有从联邦统计局听到年轻群体中的这种明显模式，我认为这几乎是犯罪。
因为当我在这里看到这些异常情况时，联邦统计局也看到了。
而事实上，你根本没有听到任何声音，这让人产生了很多疑问。
因为如果联邦统计局说："你好，这里有一个明显的反常现象，这将对政策产生影响。
我不明白为什么你什么都没听到。
因为联邦统计局在 2020 年通过新闻发布会等方式进行的宣传，以及所有这些危言耸听的言论，现在都有了真实的数据依据，而你却听不到联邦统计局的任何声音。
因此，这里急需澄清。
正如我所说的那样，我希望得到支持，以确保追究责任人的责任，并确保我们看到年轻人的死亡率。
很好。 我的发言到此结束。
感谢您的关注，祝您一切顺利。
保重，马塞尔-巴特