参考资料：

数字模型还估计了世界上不同国家的统计率情况，认为意大利等欧洲国家的统计数是实际感染数的1/4，但是对我国的估算却很是拿不准，不知为何给出了一个巨大的潜在漏报范围——从149%到1104%，这个估值数量最少和最多的差别无疑是很大的，和其他国家的估值很不一样，这也不怪他们，毕竟我国的防疫手段、深入程度和统计方式与欧美国家是很不相同的，他们不亲自来考察也不会很了解。

这个数字模型照顾了诸多可用信息和相关因素，并且认为病例的漏报率为1/1.2到1/4.7，而且由于全球各个国家实行的防疫政策又有很大的不同，有些国家比较重视，但有些国家很不重视，后者在全球范围内占大多数，所以实际感染人数的漏报率非常高。

比如印度，几乎没有流行病学家相信印度的新冠统计数据是真实的，因为其既没有实行严格的防疫措施，也没有准确的统计方式，防疫手段又缺乏持续性，施政者追求的是漂亮的施政表象，这样的状态想把感染人数真实记录下来是不可能的。

文章作者之一，奥古斯塔大学乔治亚医学院传染病科理论和数学建模实验室主任阿尼S.R. 斯里尼瓦萨·拉奥博士表示：“真正的病例数量很可能比我们意识到的要高得多。我们正试图了解报告不足的病例的程度。”

在这些原因之外，其实还有很多感染者，甚至都不知道自己感染了病毒，因为无症状感染者相当多，而在世界上大多数国家中，定期的核酸并不普遍，更何况很多国家的核酸还是收费的，人们根本不愿意主动去做核酸，进入2022年之后，全球大部分国家都对新冠的流行采取了一种放任的态度，如今不少国家都已经不统计新冠感染人数了。

这些问题实际上也都是流行病统计的常见现象，拉奥就表示感染者信息的匮乏和病例报告的不一致一直是流行病感染数据真实情况的一个主要问题，指望感染者的主动报备去记录数字，其被统计率无疑是极低的。

新冠疫情肆虐至今已经近三年时间了，那么这么长时间以来，新冠病毒（及其变种）一共感染了多少人？根据美国约翰·霍普金斯大学的统计数据，其总人次大约为6.18亿（包括二次或多次感染者，也包括我国数据），致死人数接近660万，然而一项最新研究显示实际感染人次和死亡人数很可能都要高出5倍。

感染者漏报的情况大多发生在防疫措施执行不力的国家，但是如今大多数国家都已经采取了放任疫情的态度，这会导致漏报情况更多地发生，因此做这项研究的科学者们还认为。实际感染人数与被统计人数的差别会进一步加大，或者说以后新冠实际感染人数与统计人次相比的倍数会更高。

得出这一数据的是美国加州大学、奥古斯塔大学、华盛顿大学等大学医学院的专家组建的一个研究团队，相关研究成果10月15日发表在《当代科学》杂志上，他们构建了一个统计感染人数的数学模型，对照模型分析时发现在大流行病的前29个月发生的COVID-19病例中，实际只有1/5的病例被官方统计计算在内。

这也就是说，新冠实际感染人数是统计数字的5倍，那么约翰霍普金斯大学统计的全人类6.18亿的感染人次就得乘以5了，这将意味着有超过30亿人都感染过新冠，在同样的致死率之下，致死人数应该是3,300万左右。

参与研究的密苏里州圣路易斯华盛顿大学的数学教授史蒂文·甘茨博士和加州大学河滨分校社会学系名誉教授爱德华·A·迪克森与大卫·A·斯旺森博士则指出：数字模型表明官方报告数字的准确性存在问题，因为真正愿意被记录的人并不多，官方的主动记录很难准确找到每一个人，更何况数字中可能还包括数据篡改、无法进行准确的病例追踪及病例报告方式缺乏统一性等问题。

《中文业界资讯》10月17日文章《新数学模型显示，全球只有1/5的COVID病例被计算在内》

文章来源：《统计研究》 网址: http://www.tjyjzz.cn/zonghexinwen/2022/1021/1081.html