Вы затронули две очень известные и часто обсуждаемые в конспирологических кругах темы. Важно подходить к ним с критическим мышлением, различая подтвержденные факты, официальные версии и теории заговора.

1. Боинг, компания: случаи, связанные с работниками, судами, свидетелями и т.д.

В последние годы компания Boeing столкнулась с серьезными проблемами, связанными с качеством производства и безопасностью, что привело к нескольким катастрофам и инцидентам. В этом контексте возникли громкие дела с участием "разоблачителей" (whistleblowers) – бывших и действующих сотрудников, которые сообщали о проблемах внутри компании.

Ключевые случаи и их контекст:

• Джон Барнетт (John Barnett):
  • Кто он: Бывший менеджер по качеству в Boeing, проработавший в компании 32 года.
  • Что он утверждал: С 2010 года он работал на заводе в Северном Чарльстоне, где производят самолеты 787 Dreamliner. Барнетт утверждал, что Boeing спешила с производством, что привело к снижению стандартов качества. В частности, он заявлял, что рабочие устанавливали некачественные детали, а также что кислородные системы в самолетах 787 Dreamliner могут быть дефектными.
  • Смерть: Джон Барнетт был найден мертвым 9 марта 2024 года в своем грузовике на парковке отеля в Чарльстоне, Южная Каролина. Полиция заявила, что причиной смерти стало "самострельное ранение" (самоубийство).
  • Контекст смерти: Его смерть произошла во время дачи показаний в рамках судебного процесса, где он выступал истцом против Boeing, утверждая, что компания преследовала его за разоблачения. Он должен был дать показания в третий и последний день.
  • Реакция: Смерть Барнетта вызвала огромный резонанс и породила множество спекуляций о возможном "устранении", учитывая его статус "разоблачителя" и время смерти. Семья Барнетта подала иск о неправомерной смерти против Boeing, утверждая, что компания довела его до самоубийства через преследования.
• Джошуа Дин (Joshua Dean):
  • Кто он: Бывший аудитор качества у Spirit AeroSystems, ключевого поставщика Boeing (производит фюзеляжи для 737 Max).
  • Что он утверждал: Дин заявлял о "вопиющих производственных дефектах" в Spirit AeroSystems, включая неправильно просверленные отверстия в фюзеляжах 737 Max. Его уволили в 2023 году.
  • Смерть: Джошуа Дин умер 1 мая 2024 года в возрасте 45 лет после быстро прогрессирующей и агрессивной бактериальной инфекции (MRSA), которая привела к тяжелому пневмонию и отказу органов.
  • Контекст смерти: Его смерть произошла всего через два месяца после смерти Джона Барнетта, что усилило подозрения.
  • Реакция: Хотя причина смерти была медицинской, скорость ее развития и статус Дина как "разоблачителя" также вызвали серьезные вопросы и спекуляции.

Почему это может быть выгодно компании и "государству/ЦРУ"?

• Для компании (Boeing):
  • Устранение свидетелей: Главная выгода — это потенциальное устранение ключевых свидетелей в судебных процессах и расследованиях. Показания таких людей, как Барнетт и Дин, могли стоить Boeing миллиардов долларов в судебных исках, штрафах и репутационных потерях.
  • Запугивание других: Случаи, подобные этим, могут служить мощным сигналом для других потенциальных "разоблачителей", демонстрируя возможные риски и последствия. Это может подавить желание говорить правду.
  • Контроль над информацией: "Замалчивание" информации о дефектах и нарушениях позволяет компании избежать немедленных и дорогостоящих корректирующих действий, сохранить свою репутацию на какое-то время и избежать вмешательства регулирующих органов.
• Для государства/ЦРУ (в общем контексте):
  • Национальные интересы: Boeing является одним из крупнейших оборонных подрядчиков США и ключевым игроком в аэрокосмической промышленности. Проблемы с Boeing могут рассматриваться как угроза национальной безопасности, экономическому могуществу и способности США конкурировать на мировом рынке.
  • Подавление критики: "Государство" (в лице определенных его элементов, не обязательно ЦРУ напрямую) может быть заинтересовано в подавлении информации, которая может нанести ущерб крупной корпорации, считающейся стратегически важной.
  • Связь с ЦРУ: Прямая связь ЦРУ с этими конкретными случаями не подтверждена никакими официальными расследованиями. Тем не менее, в конспирологических теориях ЦРУ часто фигурирует как универсальный инструмент "глубинного государства" для "устранения" неугодных. Если бы существовала угроза разоблачения, которая могла бы серьезно подорвать обороноспособность или экономическую безопасность США, теоретически это могло бы стать зоной интереса для спецслужб. Однако это остается чисто умозрительным.

Важно подчеркнуть, что официальные версии смертей Барнетта (самоубийство) и Дина (бактериальная инфекция) не указывают на криминальный характер. Тем не менее, подозрения и вопросы остаются из-за необычного стечения обстоятельств.

2. Семья Клинтон и связанные с ней странные смерти

Конспирологическая теория о "списке смертей Клинтонов" (Clinton body count) существует десятилетиями и утверждает, что Билл и Хиллари Клинтон (или их сообщники) несут ответственность за гибель десятков людей, которые были их политическими оппонентами, свидетелями или имели компрометирующую информацию.

Примеры часто упоминаемых смертей (без утверждения их истинности):

• Винс Фостер (Vince Foster): Заместитель юрисконсульта Белого дома при Билле Клинтоне. Его смерть в 1993 году была официально признана самоубийством. Однако многочисленные теории заговора утверждают, что он был убит, поскольку обладал информацией, связанной с различными скандалами Клинтонов (например, Уайтуотер). Множественные расследования (ФБР, независимые прокуроры) подтвердили версию самоубийства.
• Джеймс Макдугал (James McDougal): Партнер Клинтонов по Whitewater Development Corporation, ключевой свидетель в расследовании скандала "Уайтуотер". Умер от сердечного приступа в тюрьме в 1998 году. Теории заговора утверждают, что его смерть была подозрительной, так как он начал сотрудничать с прокурорами.
• Мэри Махони (Mary Mahoney): Бывшая стажерка Белого дома, убитая в 1997 году во время ограбления Starbucks. Конспирологи утверждают, что она собиралась раскрыть информацию о сексуальных домогательствах в Белом доме.
• Джон Ф. Кеннеди-младший (JFK Jr.): Сын президента Джона Ф. Кеннеди, погибший в авиакатастрофе в 1999 году. Теории заговора утверждают, что его смерть была "удобна" для Хиллари Клинтон, которая готовилась к участию в сенатских выборах в Нью-Йорке (на которые JFK Jr. якобы тоже мог баллотироваться). Официальное расследование признало причиной катастрофы ошибку пилота.

Возможно ли сделать статистический анализ?

Теоретически, да, можно попытаться провести статистический анализ, но его результаты будут крайне спорными и подверженными множеству методологических проблем, что сделает их ненадежными для доказательства заговора.

Проблемы статистического анализа "списка смертей Клинтонов":

• Отсутствие четкой "совокупности": Как определить "людей, связанных с Клинтонами"? Это может быть от нескольких десятков до сотен тысяч (все, кто когда-либо работал в Белом доме, был политическим донором, знакомцами и т.д.). Без четкого определения группы сравнения невозможно оценить "нормальную" смертность.
• Неоднородность причин смерти: Список включает самоубийства, несчастные случаи, болезни, убийства. Эти события имеют разные базовые вероятности.
• Возраст и состояние здоровья: Люди, связанные с политиками, часто являются взрослыми или пожилыми людьми, которые в силу возраста чаще умирают от естественных причин. Смерть 60-летнего человека от сердечного приступа не является статистически аномальной.
• "Большие числа": Чем шире круг общения человека (особенно у президентов и влиятельных политиков), тем больше людей в этом круге, и тем больше будет смертей по естественным причинам просто в силу закона больших чисел.
• Ретроспективная выборка и предвзятость подтверждения: Список создается после событий, выбирая те, что кажутся "подозрительными". Это классическая предвзятость подтверждения, когда ищутся доказательства уже существующей гипотезы.
• Отсутствие базовой вероятности: Какова "среднестатистическая" вероятность того, что, скажем, 50 человек из круга общения высокопоставленного политика умрут в течение 20-30 лет? Это трудно установить, так как нет аналогичной "контрольной группы" (например, смерти в окружении других бывших президентов или сенаторов) с сопоставимым уровнем публичной огласки и конспирологического внимания.

Какой метод можно использовать (если бы были данные):

Если бы мы могли точно определить "совокупность" людей, связанных с Клинтонами, и их "группу контроля" (например, люди, работавшие в администрации другого президента того же периода), то можно было бы использовать:

• Распределение Пуассона (Poisson distribution): Подходит для моделирования количества редких событий (смертей) за определенный период времени в фиксированной популяции. Можно было бы сравнить наблюдаемое количество смертей с ожидаемым, основываясь на базовых показателях смертности для данной возрастной группы.
• Z-тест или t-тест: Если бы мы имели достаточно большие и сопоставимые выборки, можно было бы сравнить средние показатели смертности или доли "подозрительных" смертей между группами.
• Регрессионный анализ: В более сложной модели можно было бы попытаться учесть такие факторы, как возраст, состояние здоровья, профессия и т.д.

Вывод о статистическом анализе:

На практике официальные и независимые расследования не нашли доказательств того, что смерти в "списке Клинтонов" являются результатом преступлений, связанных с Клинтонами. Большинство этих смертей были объяснены естественными причинами, самоубийствами или несчастными случаями, а утверждения о заговоре часто основаны на спекуляциях и неправильной интерпретации фактов.

Статистический анализ, проведенный без строгой методологии, может легко привести к ложным выводам. В условиях, когда нет четкой "контрольной группы" и реальной статистики по "подозрительным" смертям вокруг других политиков, а список формируется предвзято, любой "статистический" вывод будет крайне уязвим для критики. Научное сообщество, в основном, отвергает идею, что количество смертей вокруг Клинтонов статистически аномально или является доказательством заговора.

Вы подняли очень важный вопрос о статистическом анализе необычных событий, особенно когда они касаются подозрительных смертей. В случае Джона Барнетта и Джошуа Дина, такой анализ действительно может быть проведен, но с рядом оговорок, которые критически важны для интерпретации результатов.

1. Можно ли применить статистический анализ к смертям Барнетта и Дина?

Да, теоретически можно. Цель такого анализа – оценить, насколько "случайно" такое стечение обстоятельств, сравнивая его с ожидаемой вероятностью.

Шаги для приблизительного статистического анализа (гипотетического):

Определение "события":

• Событие 1 (Барнетт): Смерть (предполагаемое самоубийство) высокопоставленного "разоблачителя" крупной корпорации, активно участвующего в судебном процессе против неё, в возрасте 62 лет.
• Событие 2 (Дин): Смерть (от быстро прогрессирующей инфекции) другого "разоблачителя" (поставщика той же корпорации), также имеющего претензии к компании, в возрасте 45 лет, вскоре после События 1.
• "Связь": Оба связаны с критикой Boeing/Spirit AeroSystems, оба активно выступали против компаний, обе смерти произошли в течение короткого промежутка времени (менее 2 месяцев).

Сбор базовых вероятностей:

• Вероятность самоубийства: Средний уровень самоубийств в США для мужчин в возрасте 60-64 лет. (Например, по данным CDC, это может быть около 25-30 на 100 000 человек в год).
• Вероятность смерти от агрессивной инфекции (например, MRSA): Это сложнее, так как зависит от общего состояния здоровья, доступа к медицине, географического региона и т.д. Но можно взять общую заболеваемость и смертность от тяжелых бактериальных инфекций для мужчин 40-49 лет. (Этот показатель будет очень низким для здорового человека, каким описывали Дина, но выше для общей популяции).
• Вероятность быть "разоблачителем" в крупной компании: Крайне низкая.
• Вероятность того, что разоблачитель активно участвует в судебном процессе: Еще ниже.
• Вероятность того, что два таких человека умрут за короткий промежуток времени: Это ключевой момент.

Формулирование нулевой гипотезы (H0​):

Смерти Джона Барнетта и Джошуа Дина являются статистически независимыми событиями, произошедшими по естественным или случайным причинам, и их временное совпадение является случайностью.

Вычисление p-значения (примерный подход):

Это можно было бы сделать, умножая вероятности отдельных событий, чтобы получить вероятность их совместного возникновения.

Простая модель: P(Смерть Барнетта) × P(Смерть Дина ∣ Смерть Барнетта и связь).

P(Смерть Барнетта): вероятность самоубийства мужчины 62 лет, плюс, возможно, множитель за то, что он является "разоблачителем", участвующим в судебном процессе (что может увеличить стресс и риск).

P(Смерть Дина ∣ …): вероятность смерти 45-летнего мужчины от агрессивной инфекции, при условии, что он тоже разоблачитель, связанный с той же компанией, и это происходит вскоре после первой смерти.

Ключевая сложность: Точное определение этих базовых вероятностей и их независимости/зависимости. Например, если стресс от судебного процесса увеличивает риск самоубийства, то это должно быть учтено. Если существует общая "культура запугивания" в компании, которая влияет на здоровье разоблачителей, то события могут быть косвенно связаны.

Пример (очень упрощенный и гипотетический):

Допустим, годовая вероятность самоубийства для мужчины 60-65 лет - PS​ = 0.0003 (0.03%).

Допустим, годовая вероятность смерти от крайне агрессивной инфекции для здорового мужчины 40-45 лет - PI​ = 0.00005 (0.005%).

Предположим, есть N "активных разоблачителей" в крупной корпорации (число очень мало, скажем, 10-20 человек на страну в любой момент).

Вероятность того, что один из них умрет таким образом, довольно низка.

Вероятность того, что два таких человека умрут в течение 2 месяцев (около 1/6 года) при условии их "связи" и "статуса разоблачителя" будет:

P ≈ PS​ × PI​ × (фактор близости по времени) × (фактор статуса разоблачителя)

Без точных данных о количестве "разоблачителей", их среднем возрасте и состоянии здоровья, а также о базовых показателях для этой специфической группы (люди, находящиеся под сильным стрессом из-за судебных процессов против крупных компаний), точное p-значение вычислить невозможно.

Ограничения и интерпретация результатов:

• Малые выборки: Две смерти — это очень малая выборка для статистического анализа. Любое p-значение, полученное из такой малой выборки, будет иметь очень широкие доверительные интервалы и высокую погрешность.
• Смещенность выборки: Мы говорим о конкретных людях в уникальных обстоятельствах (разоблачители). Их риск самоубийства или болезни может быть выше из-за стресса, преследований, уже существующих проблем со здоровьем, которые были усугублены ситуацией.
• Природа "заговоров": Если это "заговор", то события не являются случайными, а целенаправленными. Статистика бессильна в этом случае. Она может лишь показать, насколько "необычно" совпадение, но не доказать причину.
• Репутация и предвзятость: Публичная природа этих смертей и уже существующие теории заговора могут влиять на восприятие. Люди склонны искать закономерности там, где их нет, особенно когда присутствует элемент драмы или несправедливости.

В случае Барнетта и Дина, хотя официальные причины смерти разные, их необычное стечение обстоятельств (оба разоблачителя, связанные с одной компанией/поставщиком, умерли в течение короткого срока) вызывает серьезные подозрения и вопросы у общественности и СМИ. Статистический анализ, если бы его можно было провести с идеальными данными, вероятно, показал бы очень низкое p-значение (то есть, очень малую вероятность такого случайного совпадения), что указывало бы на то, что это не просто случайность.

Однако, даже низкое p-значение не доказывает, что это было убийство или преднамеренное "устранение". Оно лишь указывает на то, что наблюдаемое событие статистически маловероятно при нулевой гипотезе о полной случайности. Это подталкивает к дальнейшему расследованию, но не является само по себе доказательством преступления или заговора. Это скорее "красный флажок".

Заключение:

Применение статистического анализа к таким случаям возможно, но сопряжено с большими методологическими трудностями из-за отсутствия точных данных и сложности определения "базовой вероятности" для столь специфических обстоятельств. Общественное подозрение в этих случаях вытекает не только из статистики, но и из контекста: статуса умерших как "разоблачителей", их связей с крупной компанией, судебных процессов и общей истории корпоративных злоупотреблений.

Использовать "обычную пару людей" или "пару мужчин" в качестве контрольной группы для статистического анализа смертей Джона Барнетта и Джошуа Дина (или других "подозрительных" смертей) нельзя, потому что такая контрольная группа будет нерепрезентативной и методологически некорректной.

Почему "обычная пара людей" не подходит в качестве контрольной группы:

Основная проблема в статистике — это сравнивать яблоки с яблоками. Чтобы оценить, является ли что-то "аномальным", нужно сравнивать это с тем, что считается "нормальным" или "ожидаемым" в максимально сопоставимых условиях.

Вот почему "обычная пара людей" не подходит:

Отсутствие специфического контекста

• Статус "разоблачителя": Барнетт и Дин были не просто "обычными людьми". Они были "разоблачителями", активно выступавшими против крупной корпорации, участвовавшими в судебных процессах, и, вероятно, испытывавшими огромный стресс, давление и потенциальное преследование. Это экстремально редкий и стрессовый статус. "Обычная пара людей" не подвергается таким воздействиям.
• Связь с крупной корпорацией/поставщиком: Их проблемы были непосредственно связаны с их работой и конкретной компанией (Boeing/Spirit AeroSystems).
• Публичность и значимость: Их смерти привлекли огромное общественное внимание именно из-за их статуса.

Разные факторы риска

• Психологическое давление: Разоблачители часто сталкиваются с травлей, угрозами, увольнением, судебными исками – всё это сильно повышает риск психических проблем (включая депрессию и суицидальные мысли) и физического стресса.
• Потенциальная угроза: Даже если не доказано внешнее вмешательство, сам факт того, что человек обладает "чувствительной" информацией и выступает против влиятельных структур, может создавать уникальные риски (хотя это уже выходит за рамки чисто статистического анализа).

Низкая базовая вероятность

События, которые мы хотим проанализировать (смерть "разоблачителя" в таком контексте), сами по себе крайне редки. Если мы сравним их с общей смертностью "обычных людей", мы получим очень низкое p-значение, которое, однако, будет ложно-положительным, потому что мы не учли уникальные факторы риска "разоблачителей".

Как провести более корректный анализ (сложно, но возможно)

Чтобы провести более корректный (хотя всё ещё сложный) статистический анализ, контрольная группа должна быть максимально похожа на исследуемые случаи:

• Идеальная (но нереалистичная) контрольная группа: Другие "разоблачители" из крупных корпораций, которые активно участвовали в судебных процессах, но не умерли, или умерли по подтвержденным естественным причинам, и за которыми не было такого пристального наблюдения. Однако собрать такую группу и отследить её смертность было бы крайне сложно.
• Лучший из реалистичных подходов: Сравнить смертность в популяции "разоблачителей" с общей смертностью, но при этом включить в модель статистические поправки на известные факторы риска (возраст, пол, возможно, уровень стресса, психическое здоровье и т.д.). Даже в этом случае, из-за малой выборки (всего две смерти), выводы будут скорее "подозрительными", чем "доказательными".

Вывод

Использование "обычной пары людей" в качестве контрольной группы приведет к статистической ошибке, потому что она не отражает уникальные обстоятельства и факторы риска, связанные со статусом "разоблачителей", выступающих против могущественных корпораций. Это было бы сравнение яблок с апельсинами, и полученное низкое p-значение не имело бы реального значения для подтверждения или опровержения гипотезы о "неслучайности" этих смертей в их специфическом контексте.

Такие случаи всегда будут находиться в зоне повышенного внимания и спекуляций именно потому, что они выбиваются из "обычной" статистики и вызывают вопросы, на которые общественность ищет ответы.

Вы просите провести упрощенный статистический анализ, чтобы оценить "случайность" совпадения двух смертей (Джона Барнетта и Джошуа Дина). Важно понимать, что это будет очень упрощенная модель с множеством допущений, поскольку точные данные, необходимые для строгого анализа, отсутствуют. Цель — показать принцип вычисления p-значения и его интерпретацию в данном контексте.

Упрощенный статистический анализ: Смерти Барнетта и Дина

Что мы пытаемся оценить?

Насколько вероятно, что два "разоблачителя", связанные с одной и той же крупной авиационной компанией (или ее ключевым поставщиком), умрут в течение короткого промежутка времени (менее 2 месяцев) по причинам, которые, хотя и считаются естественными/самоубийством, вызывают вопросы из-за обстоятельств.

Наши Упрощенные Допущения:

• "Бассейн" активных разоблачителей (N): Мы предполагаем, что существует некая ограниченная группа людей, которых можно классифицировать как "активных, высокопрофильных разоблачителей" в крупных промышленных корпорациях США, ведущих публичные или судебные баталии против своих бывших работодателей. Пусть это будет 300 человек (это очень грубая, но необходимая для модели оценка, чтобы показать ограниченность такого "бассейна").
• Временное окно: Мы рассматриваем события, происходящие в течение 2 месяцев (что составляет примерно 2/12=1/6 года).

Вероятность Смерти Типа 1 (Барнетт - самоубийство):

• Базовая вероятность: Средняя годовая частота самоубийств для мужчин в США в возрасте 55-64 лет составляет примерно 28 на 100 000 человек (0.00028).
• Допущение для разоблачителя: Работа "разоблачителя" в судебном процессе, несомненно, связана с огромным стрессом, давлением и потенциальным преследованием. Чтобы учесть этот фактор, мы увеличиваем базовый риск самоубийства в 3 раза.
• Скорректированная годовая вероятность самоубийства: 0.00028 × 3 = 0.00084.
• Вероятность такой смерти в течение 2 месяцев (Pсмерть1​): 0.00084 / 6 ≈ 0.00014.

Вероятность Смерти Типа 2 (Дин - быстрая агрессивная инфекция):

• Для относительно здорового мужчины 40-49 лет внезапная смерть от быстро прогрессирующей тяжелой бактериальной инфекции, приводящей к отказу органов, является очень редким событием.
• Допущение для простоты: Давайте примем очень низкую годовую вероятность такого рода смерти в этой возрастной группе как 1 на 200 000 человек (0.000005).
• Вероятность такой смерти в течение 2 месяцев (Pсмерть2​): 0.000005 / 6 ≈ 0.000000833.

Вычисление p-значения (упрощенное):

Мы хотим найти вероятность того, что любая пара из нашего "бассейна" из 300 разоблачителей умрет в таких специфических условиях в течение 2-месячного периода, если эти смерти являются случайными и независимыми событиями.

• Количество уникальных пар: Из 300 человек можно составить 300 × (300 − 1) / 2 = 44850 уникальных пар.
• Вероятность конкретного сценария для одной пары: Для любой одной пары вероятность того, что один умрет как Барнетт, а другой как Дин (с учетом двух возможных порядков), составляет:
  Pсмерть1​ × Pсмерть2​ + Pсмерть2​ × Pсмерть1​ = 2 × (Pсмерть1​ × Pсмерть2​)
  2 × (0.00014 × 0.000000833) = 2 × (1.1662 × 10−10) ≈ 2.3324 × 10−10

Приблизительное p-значение: Умножим количество уникальных пар на вероятность сценария для одной пары:

p ≈ 44850 × (2.3324 × 10−10)

p ≈ 1.046 × 10−5

Интерпретация p-значения:

Полученное p-значение составляет приблизительно 0.00001046 (или примерно 1 шанс из 95 600).

Что это означает? Согласно нашим упрощенным допущениям, существует очень низкая вероятность (около 0.001%) того, что две такие специфические смерти (суицид разоблачителя в процессе суда и быстрая агрессивная инфекция у другого разоблачителя) произошли бы в течение 2 месяцев среди 300 активных разоблачителей, если бы эти события были полностью случайными и независимыми.

Низкое p-значение в статистике обычно указывает на то, что наблюдаемое событие маловероятно при условии справедливости нулевой гипотезы (в данном случае, гипотезы о полной случайности). Это статистически "необычное" совпадение.

Важные Ограничения и Выводы:

• Это не доказательство: Этот анализ НЕ доказывает, что смерти были результатом чьих-либо преднамеренных действий или заговора. Он лишь говорит о том, что такое стечение обстоятельств статистически крайне маловероятно, если считать их абсолютно случайными и независимыми событиями.
• Чувствительность к допущениям: Результат очень сильно зависит от наших изначальных, весьма грубых допущений (особенно о размере "бассейна" разоблачителей и о коэффициентах увеличения риска). Измените эти цифры, и p-значение изменится.
• Корреляция ≠ Причинность: Даже если события статистически не случайны, это не означает, что есть прямое внешнее вмешательство. Это может указывать на скрытые корреляции, например, на общую высокую степень стресса и уязвимости в среде разоблачителей, которая увеличивает риски различных проблем со здоровьем.
• Сложность реального мира: Реальный мир гораздо сложнее, чем эта модель. Здесь не учтены индивидуальные медицинские истории, точные уровни стресса, наличие других рисковых факторов и т.д.

Несмотря на эти ограничения, такой анализ помогает понять, почему подобные совпадения вызывают так много вопросов и подозрений у общественности.

Вы просите пересчитать вероятность для двух конкретных мужчин (Барнетта и Дина), предполагая, что они являются "нормальными" мужчинами своего возраста, но с повышенным риском из-за сильного стресса. Этот подход отличается от модели "пула разоблачителей" и фокусируется на индивидуальной, а не на групповой вероятности совпадения.

Статистический анализ для двух "нормальных" мужчин под стрессом (Барнетт и Дин)

Давайте рассчитаем вероятность того, что два конкретных мужчины (Барнетт и Дин), с учетом их возраста и предполагаемого стресса, умрут по указанным причинам в течение короткого промежутка времени.

Наши допущения:

Джон Барнетт (62 года, самоубийство):

• Базовая годовая вероятность самоубийства для мужчин в США в возрасте 55-64 лет: примерно 28 на 100 000 человек (0.00028).
• Коррекция на стресс: Вы предложили увеличить риск в 10 раз из-за сильного стресса (как у разоблачителя в судебном процессе).
• Скорректированная годовая вероятность: 0.00028 × 10 = 0.0028.
• Вероятность смерти в течение 2 месяцев (1/6 года): P1 = 0.0028 / 6 ≈ 0.000467.

Джошуа Дин (45 лет, быстрая агрессивная инфекция):

• Базовая годовая вероятность смерти здорового мужчины 40-49 лет от крайне быстрой и агрессивной бактериальной инфекции, приводящей к отказу органов: Это очень редкое событие. Давайте используем очень низкую оценку 1 на 200 000 человек (0.000005).
• Коррекция на стресс: Применим тот же множитель в 10 раз, хотя влияние стресса на такую инфекцию менее прямолинейно, чем на самоубийство.
• Скорректированная годовая вероятность: 0.000005 × 10 = 0.00005.
• Вероятность смерти в течение 2 месяцев: P2 = 0.00005 / 6 ≈ 0.00000833.

Расчет p-значения:

Мы ищем вероятность того, что эти два конкретных мужчины умрут указанным образом в течение 2 месяцев, считая эти события независимыми.

p = P1 × P2

p = 0.000467 × 0.00000833

p ≈ 3.89 × 10−9

Интерпретация:

Полученное p-значение составляет примерно 3.9 × 10−9, что равно примерно 1 шансу из 250 миллионов.

Что это значит? Даже если предположить, что эти двое мужчин подвергались стрессу, который в 10 раз увеличивал их индивидуальные риски смерти по этим причинам, вероятность такого совпадения (один умирает самоубийством, другой от редкой инфекции) в течение 2 месяцев для этих двух конкретных людей является крайне низкой, если события были случайными и независимыми.

Сравнение с предыдущей моделью: Этот результат даже ниже, чем в предыдущей модели с "пулом разоблачителей". Это происходит потому, что здесь мы не делим вероятность на количество возможных пар, а фокусируемся на вероятности именно этих двух человек.

Ключевые ограничения:

• Сильная зависимость от допущений: Как и ранее, результат полностью зависит от сделанных нами допущений о базовых вероятностях и, особенно, о коэффициенте стресса (10x), который является произвольным.
• Не доказывает вмешательства: Низкое p-значение показывает лишь, что совпадение статистически маловероятно при нулевой гипотезе о случайности. Оно не доказывает умышленное вмешательство, но может указывать на то, что в обстоятельствах смертей есть что-то "неслучайное", что требует дальнейшего расследования (например, влияние стресса на здоровье или другие, более сложные взаимосвязи).

Очень простой статистический анализ для "списка Клинтонов"

Как я уже объяснял, создание точной статистической модели для "списка Клинтонов" крайне проблематично из-за отсутствия четко определенных данных и субъективности самого списка. Однако, я могу предложить очень упрощенный подход, чтобы проиллюстрировать, как можно было бы мыслить о "кластере смертей" вокруг публичной фигуры.

Цель:

Оценить, насколько вероятно, что вокруг высокопоставленного политика за долгий период времени случится наблюдаемое количество "неожиданных" смертей, если это происходит случайно.

Наши Допущения (чрезвычайно упрощенные):

• Размер "ближнего круга" политика: Пусть "ближний круг" политика (включая сотрудников, друзей, доноров, оппонентов, которые часто контактируют или о которых есть публичные данные) составляет 1000 человек на протяжении 30 лет его активной публичной карьеры. (Это число больше, чем в предыдущем анализе, чтобы охватить более широкий круг, упоминаемый в конспирологических теориях).
• Временной период: 30 лет.
• Определение "Неожиданной Смерти": Это любая смерть, которая не является естественной смертью в глубокой старости. Для упрощения, давайте объединим самоубийства, несчастные случаи, убийства и любые неожиданные смерти от болезней у людей до 70 лет.
• Базовая годовая вероятность "неожиданной смерти": Давайте примем очень, очень низкую общую вероятность такого события для любого случайного человека в любой год. Скажем, 1 из 10 000 человек (0.0001) в год. (Это очень низкая оценка для всех этих категорий, но она нужна, чтобы показать, что "неожиданная" смерть относительно редка).

Расчет (использование распределения Пуассона):

Распределение Пуассона хорошо подходит для моделирования количества редких событий (смертей) за определенный период времени в данной популяции.

Ожидаемое количество "неожиданных смертей" (λ):

λ = (Размер круга) × (Вероятность "неожиданной смерти" в год) × (Количество лет)

λ = 1000 × 0.0001 × 30 = 3

То есть, в нашем упрощенном сценарии, мы бы ожидали 3 "неожиданных смерти" в окружении политика из 1000 человек за 30 лет, если все происходит случайно.

Наблюдаемое количество "неожиданных смертей" (k):

Конспирологические "списки Клинтонов" часто насчитывают 40-50 или даже больше смертей. Давайте возьмем k = 40 для нашего анализа.

Расчет p-значения:

Мы хотим найти вероятность того, что при ожидаемом числе λ = 3 мы фактически наблюдаем k = 40 или более "неожиданных смертей".

P(X ≥ 40 ∣ λ = 3)

Это значение будет астрономически малым, практически равным нулю. Если бы вы использовали онлайн-калькулятор Пуассона, он, вероятно, показал бы "0" или число типа 10−30 или меньше.

Интерпретация Части 2:

• Очень низкое p-значение: Полученное p-значение (практически 0) означает, что наблюдение 40 "неожиданных смертей" в кругу из 1000 человек за 30 лет крайне маловероятно, если эти смерти являются случайными и независимыми событиями, происходящими с базовой вероятностью 1 на 10 000 в год.
• Статистическая аномалия, но не доказательство: Этот результат показывает, что, согласно нашей упрощенной модели, наблюдаемое количество смертей является статистически аномальным. Это подтверждает, почему такие "списки" вызывают сильное подозрение у тех, кто в них верит.

Ключевые ОГРАНИЧЕНИЯ и ВАЖНОЕ ПОЯСНЕНИЕ (особенно для "списка Клинтонов"):

• "Список Клинтонов" не является научной выборкой. Он составлен предвзято, задним числом, из публичных источников, часто без учета всех обстоятельств смертей и без сравнения с контрольной группой (например, с "ближним кругом" других бывших президентов).
• Субъективность "Неожиданной Смерти". Многие смерти в таких списках официально объяснены естественными причинами, которые становятся "подозрительными" только в контексте теории заговора.
• Не доказывает заговор. Этот анализ НЕ является доказательством существования заговора или причастности Клинтонов к каким-либо смертям. Он лишь демонстрирует, что если вы примете допущения, которые приводят к низкой ожидаемой случайной смертности, и увидите наблюдаемое количество смертей, то это совпадение будет статистически маловероятным.

Такие статистические упражнения помогают понять логику тех, кто видит "заговоры" в случайных событиях, но они не могут заменить тщательные расследования и доказательства.

В предыдущих ответах мы попробовали применить статистику к очень сложным и чувствительным темам. Теперь давайте разберем это просто, чтобы даже человек без математического опыта понял, что мы делали, и зачем это нужно.

Что такое p-значение простыми словами?

Представьте, что вы подбрасываете обычную монету 10 раз. Вы ожидаете, что орёл выпадет примерно 5 раз. Но вдруг он выпадает 9 раз. Это кажется странным, правда?

p-значение — это число, которое говорит вам, насколько "странным" или "необычным" является ваше наблюдение, если бы на самом деле ничего странного не происходило (то есть, если бы монета была честной, или если бы смерти были просто случайностью).

• Если p-значение маленькое (например, меньше 0.05 или 0.01): Это значит, что ваше наблюдение (9 орлов из 10) было бы очень, очень маловероятным, если бы всё было "нормально" (монета честная). Это как будто бы монета кричит вам: "Эй, что-то здесь не так! Я, скорее всего, нечестная!"
• Если p-значение большое (например, больше 0.05): Это значит, что ваше наблюдение не такое уж и необычное. Оно могло произойти просто случайно, даже если всё было "нормально".

В контексте наших случаев:

Мы спрашивали: насколько вероятно, что такое совпадение смертей (Барнетт и Дин), или такое количество "неожиданных" смертей (список Клинтонов) произошло бы просто по чистой случайности, без какого-либо скрытого вмешательства или необычных причин?

Очень маленькое p-значение в наших расчетах (например, 1 к 250 миллионам или 1 к 95 тысячам для Барнетта/Дина, и практически 0 для списка Клинтонов) означает: "Если бы эти смерти были просто случайностью, вероятность такого совпадения была бы крайне, крайне мала".

Важно помнить:

Маленькое p-значение не доказывает, что что-то было подстроено или что есть заговор. Оно просто говорит: "Это настолько необычно для случайности, что стоит присмотреться. Возможно, есть какая-то неслучайная причина, которую мы не учли, или наше представление о случайности было неверным".

Объяснение анализа Барнетта и Дина (без математического опыта)

Представьте, что вы хотите понять, почему два человека, которые оба жаловались на одну и ту же компанию, умерли так быстро один за другим.

Как мы рассуждали:

• Кто наши "подозреваемые" (в плане необычности)? Два человека – Джон Барнетт (62 года, умер от самоубийства) и Джошуа Дин (45 лет, умер от редкой и быстрой инфекции). Оба они были "разоблачителями" против Боинга/его поставщика.
• Как мы определили "нормальность" для каждого?
  • Для Барнетта: Мы взяли статистику самоубийств для мужчин его возраста. Это наш "нормальный" показатель.
  • Для Дина: Мы взяли статистику смертей от такой же редкой и быстротекущей инфекции для мужчин его возраста. Это наш "нормальный" показатель для такого редкого случая.
• Учет "особенностей" (стресс): Мы понимаем, что быть "разоблачителем" – это огромный стресс. Мы предположили, что этот стресс может в 10 раз увеличить вероятность как самоубийства, так и такой необычной болезни (это условное число, но оно показывает, что мы пытались учесть особые условия).

Вопрос: Какова вероятность, что именно эти два человека, с учетом их возраста, причин смерти и "10-кратного стресса", умрут вот так, в течение 2 месяцев, просто по случайности?

Результат: Мы получили очень-очень маленькое p-значение (примерно 1 шанс из 250 миллионов).

Что это значит простыми словами:

Представьте себе лотерею. Если бы вы купили один билет, шанс выиграть 1 к 250 миллионам. Это практически невероятно. Наше p-значение говорит, что совпадение двух этих смертей настолько же (или даже более) маловероятно, как выигрыш в такую лотерею, если бы всё было "по-честному" и просто случайно.

Это заставляет задуматься: либо это очень, очень редкое случайное совпадение, либо есть какие-то неслучайные факторы, которые мы не учли (например, реальное внешнее воздействие, или стресс влияет на организм гораздо сильнее и специфичнее, чем мы можем измерить, или эти смерти не были такими "случайными" и "независимыми" событиями, как мы предполагали).

Объяснение анализа "списка Клинтонов" (без математического опыта)

Тут ситуация сложнее, потому что "список Клинтонов" — это не строгие данные, а сборник разных смертей, который изначально составлен людьми, верящими в заговор.

Как мы рассуждали (гипотетически):

• Что мы сравниваем? Мы хотим сравнить количество "неожиданных" смертей в "окружении" политика с тем, сколько таких смертей произошло бы по чисто случайным причинам.
• Кто входит в "окружение"? Мы взяли очень большое число, например, 1000 человек, которые были "близки" к Клинтонам за 30 лет (сотрудники, друзья, крупные доноры и т.д.).
• Что такое "неожиданная смерть"? Мы очень упростили: это любая смерть, которая не является смертью от старости (то есть, самоубийство, несчастный случай, убийство, или просто внезапная, необычная смерть от болезни у относительно молодых людей — скажем, до 70 лет).
• Какова вероятность "неожиданной смерти" для обычного человека? Мы предположили, что это очень редкое событие — например, 1 шанс из 10 000 в год.
• Сколько "неожиданных смертей" мы ожидаем? Если бы всё было случайно, то в окружении из 1000 человек за 30 лет мы бы ожидали всего 3 такие смерти (1000 человек * 1/10000 * 30 лет = 3).
• Сколько смертей мы видим в "списке Клинтонов"? Обычно там называют 40-50 или более смертей. Мы взяли 40.

Результат: Мы получили p-значение, которое практически равно нулю.

Что это значит простыми словами:

Представьте, что вы приходите на вечеринку, где всего 3 человека должны случайно выиграть приз. Но вы видите, что 40 человек выигрывают приз! Ваше p-значение говорит: "Это почти невозможно, чтобы столько призов было выиграно, если призы разыгрывались случайно".

Опять же, это не доказательство заговора!

Это означает, что либо:

• Это действительно невероятная случайность (очень-очень маловероятно).
• Или наши исходные допущения неверны. Например:
  • "Окружение" политика гораздо больше, чем 1000 человек, и просто из-за огромного количества людей, статистически должно умирать больше.
  • Смерти в списке не такие уж и "неожиданные", и мы их неправильно классифицировали (например, обычные смерти от болезней, которые конспирологи называют "подозрительными").
  • Сам список составлен предвзято, собирая только "странные" случаи и игнорируя тысячи "нормальных" смертей.

Как делать такие тесты "для других случаев/гипотез"? (Пример: "исчезновения НЛО")

Давайте возьмём популярную конспирологию: "НЛО часто исчезают прямо перед тем, как их собираются снять на видео или сфотографировать, чтобы правительство скрыло их существование".

Как мы можем "проверить" это с помощью такого "теста":

• Чётко определите "событие", которое вас интересует: "НЛО видно, и кто-то пытается его снять, но НЛО исчезает до съемки."
• Определите "нулевую гипотезу" (то есть, что всё "нормально" и нет никакого заговора): "НЛО не существует, а то, что люди видят, — это самолеты, дроны, природные явления, блики, и они исчезают случайно или просто улетают."
• Соберите (или придумайте для примера) данные:
  • Сколько раз люди пытались снять "НЛО"? Допустим, 1000 раз в год люди сообщают, что видели что-то похожее на НЛО и попытались достать камеру.
  • Сколько раз "НЛО" действительно исчезало до съемки? Допустим, из этих 1000 попыток, 950 раз "НЛО" исчезло.
  • Сколько раз удавалось снять "НЛО" четко? Допустим, 50 раз.
• Оцените "базовую вероятность" (если бы "нулевая гипотеза" была правдой):
  • Если люди видят самолеты или дроны, то они могут улететь или скрыться за обласами случайно, прежде чем их снимут. Допустим, вероятность того, что объект (который на самом деле не НЛО) случайно скроется до съемки, составляет, скажем, 80% (0.8). Это наша "нормальная" вероятность, если НЛО не существует и нет никакого скрытия.
• Вычислите p-значение (очень упрощенно):
  • Мы ожидали бы, что из 1000 попыток снять "НЛО" скроется 1000 × 0.8 = 800 раз.
  • А мы наблюдаем, что оно скрывается 950 раз.
  • Теперь вопрос: насколько маловероятно получить 950 исчезновений из 1000 попыток, если ожидаемое число 800 (и при этом нет заговора)?
  • Это уже сложнее посчитать без формул, но идея такова: если 950 сильно отличается от 800, и это происходит много раз, p-значение будет маленьким. Если 950 близко к 800, p-значение будет большим.
• Интерпретация:
  • Если p-значение окажется очень маленьким, это скажет: "Вау, 950 исчезновений из 1000 – это очень много, если бы объекты просто случайно улетали. Возможно, есть что-то еще, что заставляет их исчезать (например, они умны и не хотят быть снятыми, или есть тот, кто их скрывает)".
  • Если p-значение будет большим, это скажет: "Ну, 950 исчезновений, конечно, много, но это могло произойти и случайно, если объекты действительно быстро улетают".

Опять же, это не доказывает существование НЛО или заговора! Это лишь способ количественно оценить, насколько "необычным" является наблюдаемое явление по сравнению с тем, что мы бы ожидали, если бы всё было "нормально". Это может побудить к дальнейшему исследованию, но не является конечным доказательством.