Das bisher überzeugendste Einzelsignal für die Tödlichkeit der COVID-„Impfung“

Und Koganei City hat eine Besonderheit. Während andere Regierungen und Länder ihre Aufzeichnungen während der Corona-Zeit so führten, dass sie für aussagekräftige Statistiken viel zu oft unbrauchbar waren, hat Koganei City während der Corona-Zeit hervorragende Datenaufzeichnungen angefertigt. Es stehen also nicht nur Sterbezahle, sondern auch die Zahl der „Impfungen“ für einen jeden Verstorbenen zur Verfügung. 

Das Erstaunliche: weder die sich aktuell in Opposition befindlichen Altparteien, noch die so bezeichnete „Qualitätspresse“ greift das Thema der miserablen deutschen Datenqualität auf oder sucht weltweit nach brauchbareren Daten. Und wo die Regierung ausfällt öffnet sich ein Raum für engagierte Bürger, wie z.B. dem Erfinder der Computermaus, dem US-Amerikaner Steve Kirsch!

Steven Todd Kirsch (geboren 1956 in Los Angeles ist ein US-amerikanischer Unternehmer. Er gründete mehrere Unternehmen und war einer von zwei unabhängigen Erfindern der optischen Maus. Kirsch mit seinem Vermögen von ca. 250 Millionen US-Dollar als  Unterstützer der medizinischen Forschung auf.

Im April 2020 gründete Kirsch den COVID-19 Early Treatment Fund (CETF), um die Forschung zu Off-Label-Behandlungen von COVID-19 unter Verwendung von Medikamenten zu finanzieren, die bereits von der FDA für andere Krankheiten zugelassen sind. Er spendete selbst 1 Million Dollar und sammelte auch Spenden von anderen. Er rekrutierte ein „starkes Gremium“ wissenschaftlicher Berater, wie es das MIT Technology Review nannte, darunter Robert Siliciano , und die Leitung übernahmen Rockefeller Philanthropy Advisors . Bis Oktober 2021 hatte der Fonds Zuschüsse in Höhe von insgesamt 4,5 Millionen Dollar an verschiedene Forscher vergeben.

Am 14.09.21 hat die Stadt beispielswiese feste Kohorten definiert.

Analyseformel der Daten durch Steve Kirsch

Die automatisierte Antwort ergibt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass diese Abweichungen rein zufällig sind, gering ist, insbesondere angesichts der folgenden Punkte:

1. Fixes Kohortendesign beseitigt zeitvariable Störfaktoren

Sie haben Kohorten definiert, nachdem die Impfungen 1 und 2 bereits verabreicht wurden. Dadurch eliminieren Sie den Healthy Vaccinee Effect (HVE) für diese Dosen und reduzieren zeitvariable Störfaktoren. Dies stärkt die kausale Inferenz für das, was nach der dritten Dosis passiert.

2. Die Kurve der Ungeimpften ist linear und ungestört

Die Sterblichkeitskurve der Ungeimpften ist über mehr als drei Jahre linear und stabil, ohne Unebenheiten um die Daten, an denen die Sterblichkeitskurven der Geimpften abweichen. Dies deutet auf eine stabile Mortalitätsbasis hin und schließt allgemeine bevölkerungsweite Störfaktoren (z. B. Erdbeben, Pandemien, Hitzewellen) aus.

3. Mehrere, synchronisierte Abweichungen

Jede Abweichung in der Impfkurve:

• Fällt mit der Einführung einer neuen Dosis zusammen (siehe Pfeile 3–7),
• verursacht einen Aufwärtstrend, der auf einen starken Anstieg der Sterberate hindeutet,
• kehrt schließlich zum vorherigen Trend zurück (wenn auch manchmal auf einem höheren Ausgangswert).

Dieses Muster, das sich fünfmal wiederholt, immer zum Zeitpunkt der Einführung einer neuen Dosis, ist wahrscheinlich nicht zufällig.

Wenn wir konservativ von einer 5%igen Wahrscheinlichkeit ausgehen, dass in einem bestimmten Monat zufällig eine signifikante Abweichung der Sterblichkeit auftritt, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass fünf solcher Abweichungen genau mit den Einführungsterminen der Dosis übereinstimmen, ungefähr:

(0.05)5=3.125×10−8

Das entspricht 1 zu 32 Millionen.

Statistische Signatur ist dosisspezifisch

Ein zufälliger Schock würde sowohl die geimpfte als auch die ungeimpfte Gruppe betreffen. Die ungeimpfte Gruppe bleibt jedoch jedes Mal unberührt – was die Koinzidenzhypothese weiter widerlegt.

Fazit:

Der Grafik kann man mehrere Informationen entnehmen. Nach rechts in Koordinatensystem ist die Zeit aufgetragen und nach oben die Sterbefälle in der Stadt.

Die untere Kurve ist die Kurve der Ungeimpften. Sie ist geradlinig. Das bedeutet also, daß in der Stadt immer gleich viele ungeimpfte Personen gestorben sind. Eine Infektion mit  dem Covid Virus hat auf sie also keine Auswirkung gehabt und auch eine „Impfung“ hat auf deren Tod natürlich keine Auswirkung gehabt. In der Kohorte der Ungeimpften gab es KEINE Diskontinuitäten in der Steigung. Die Sterblichkeit der Ungeimpften blieb konstant und folgte einer geraden Linie.

Die blaue Kurve stellt die Summe der Geimpften dar, die gestorben sind. Ihr ist  entnehmbar, dass sie nicht linear, also nicht gerade ist, sondern um Ende hin immer stärker nach oben gebogen ist. Je mehr „Impfungen“ die Betroffenen erhalten haben, desto höher ist also die Sterberate! Mit anderen Worten: Bei jeder Impfkampagne in der Stadt kam es zu Diskontinuitäten in der Steigung.

Wenn also die Ungimpften unabhängig von „Impfungen“ und unabhängig von Covidinfektionen in der immer selben Rate sterben, bedeutet dies, erstens, dass das Covid-Virus keine statistischen Auffälligkeiten im Sterbeverhalten erzeugen konnte. Und es bedeutet zweitens, dass das Unterlassen von Impfungen ebenfalls keine statistischen Auffälligkeiten im Sterbeverhalten erzeugen konnte!

Wenn auf der anderen Seite die „Geimpften“ umso häufiger sterben, je mehr Impfungen sie erhalten haben, was sich an der nach oben gebogenen Kurve ablesen lässt, dann bedeutet dies, dass das Durchführen von Impfungen sehr wohl statistische Auffälligkeiten im Sterbeverhalten erzeugen konnte!

Kirsch sagt dazu wörtlich:

Die Sterblichkeitskurve für die Ungeimpften verläuft linear ohne Abweichungen. Bei den Geimpften hingegen stieg die Sterblichkeitsrate mit jeder neuen Dosis (Abweichung von der durch die roten Linien angezeigten Basistrendsteigung). Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Abweichungen zufällig waren?

Die synchronisierte Zeit, die dosisspezifische Zielsetzung und die Stabilität der ungeimpften Kontrollgruppe sprechen zusammen dafür, dass die Abweichungen der Mortalitätskurve in der geimpften Gruppe nicht zufällig sind, sondern kausal mit der Verabreichung jeder neuen Impfstoffdosis zusammenhängen.

Diese Art von zeitlichem Dosis-Wirkungs-Muster gilt als eine der stärksten Formen von Indizienbeweisen in der beobachtenden Epidemiologie.