Von Steve Kirsch
Die CDC hat die Sterbedaten der Sozialversicherungsanstalt zurückgehalten. Ich habe sie von einem Whistleblower erhalten. Daraus geht hervor, dass die Todesfälle erst 5 Monate nach der Impfung eintreten. Das ist der Grund, warum so schwer ein Zusammenhang herzustellen ist.
Zusammenfassung
Wir sind immer davon ausgegangen, dass der Impfstoff schnell tötet (in den ersten zwei Wochen), weil die Menschen dann den Zusammenhang bemerken und ihn an VAERS melden. Das ist auch heute noch so; einige Menschen sterben tatsächlich schnell.
Dank eines Whistleblowers des HHS (Ministerium für Gesundheitspflege und Soziale Dienste der USA) können wir jetzt jedoch eindeutig feststellen, dass die meisten Todesfälle durch den Impfstoff im Durchschnitt 5 Monate nach der letzten Dosis auftreten. Das gilt für die zweite Dosis; die Zeitspanne kann kürzer ausfallen, je mehr Impfungen man erhält, doch es gibt Argumente für die eine wie die andere Seite (da es eine Verzerrung der Überlebenden geben kann).
Dies erklärt jedoch, warum die Lebensversicherungsgesellschaften bei den unter 60-Jährigen im dritten und vierten Quartal Spitzenwerte bei der Gesamtmortalität verzeichneten und nicht unmittelbar nach Einführung der Impfungen.
Die fünfmonatige Verzögerung steht auch im Einklang mit Berichten über Todesfälle, bei denen Menschen neue aggressive Krebsarten entwickeln, an denen sie in einem Zeitraum von 4 bis 6 Monaten sterben.
Die 5-monatige Verzögerung der Todesfälle wurde auch durch die Verwendung ausschließlich europäischer Daten bestätigt. Diese Analyse wurde am 11. August veröffentlicht, ich habe jedoch erst nach dem Verfassen dieses Beitrags davon erfahren.
Wenn Sie also von einem Todesfall durch Schlaganfall, Herzstillstand, Herzinfarkt, Krebs und Selbstmord hören, der etwa 5 Monate nach der Impfung eintritt, könnte es sich sehr wohl um einen impfbedingten Tod handeln.
Diese Tabelle habe ich von einem Whistleblower, der für das HHS arbeitet. Dies sind Daten, die Sie nicht sehen sollten. Der Anstieg der Sterblichkeit (60% in der Spitze) ist enorm. Ein derartiger Anstieg kann nur durch etwas Neues verursacht werden, das eine große Anzahl von Menschen betrifft.
Es gibt nur eine mögliche Ursache dafür: der Corona-Impfstoff.
Der Höchststand ist der 9. September 2021.
Täglich verabreichte Impfstoffdosen in den USA
Der Höchststand ist der 12. April 2021.
Ockhams Rasiermesser
Die naheliegendste Schlussfolgerung ist, dass der Impfstoff durchschnittlich 5 Monate braucht, um Menschen nach der zweiten Dosis zu töten.
Der zweite Höchststand im Dezember 2021 wird dazu führen, dass die Lebensversicherungsunternehmen im ersten und zweiten Quartal 2022 Spitzenwerte verzeichnen werden.
Das sagte der britische Professor Norman Fenton
Eine andere Analyse, die nur europäische Daten verwendet, ergab genau dieselbe Verzögerung von 5 Monaten!
Eine Analyse, die auf der Website von Chris Martenson veröffentlicht wurde, ergab dieselbe 5-monatige Verzögerung unter Verwendung anderer Quelldaten! Das ist wirklich verblüffend. Als ich meinen Artikel schrieb, hatte ich davon noch keine Ahnung.
Hier ist der Leserkommentar, der darauf hinweist und hier ist der Kommentar auf Peak Prosperity, der am 9. August 2022 veröffentlicht wurde, also nur ein paar Wochen bevor ich dasselbe anhand der US-Daten herausfand.
DaveDDs vollständiger Beitrag zu Peak Prosperity
Die Abbildung zeigt den “Korrelationskoeffizienten” in Abhängigkeit von einer zeitlichen Verzögerung, d. h. einer Zeitverschiebung.
- eine negative Zeitverschiebung zeigt an, dass die Übersterblichkeit vor dem Impfstatus liegt
- eine positive Zeitverschiebung zeigt an, dass die verabreichten Dosen der Übersterblichkeit vorausgehen
Die optimale Zeitverschiebung ist definiert als diejenige Zeitverschiebung, die den absoluten Pearson-Koeffizienten maximiert. Wir suchen nach dem höchsten bzw. dem niedrigsten Wert. Der niedrigste Wert liegt bei -0,3, der höchste Wert bei 0,8. Da der absolute Wert des höchsten Wertes (+0,8) größer ist als der absolute Wert des niedrigsten Wertes (+0,3), beträgt die optimale Zeitverschiebung +5 Monate. Das heißt, die verabreichten Dosen gehen der Übersterblichkeit voraus.
Wie Holden bereits erwähnt hat, finden wir auch dann einen negativen Zusammenhang, wenn es keine Verschiebung gibt. Die Aussagekraft von +0,8 ist jedoch wesentlich größer als -0,3.
Der Grund, warum ich “Ursachen” anstelle von Ursachen verwendet habe, ist, dass es mehrere Merkmale von Kausalbeziehungen gibt. Was wir jetzt getestet haben, ist die “zeitliche Vorrangigkeit”. Eine Wirkung kann der Ursache nicht vorausgehen, außerdem sagt eine Ursache die Wirkung besser voraus als die Ursache die Wirkung.
Bei der Beobachtungskausalität ist ein weiterer wichtiger Aspekt, dass die Ursache die Wirkung besser vorhersagen sollte als die Wirkung sich selbst vorhersagt. In diesem Fall stellen wir tatsächlich fest, dass die Übersterblichkeit sich selbst schlecht vorhersagt – für eine Zeitverzögerung von 0 sagt sie sich natürlich selbst voraus, für alle anderen Zeitverzögerungen hat sie wenig bis gar keine Aussagekraft.
Daraus können wir schließen, dass auf der Grundlage der verwendeten Datensätze die verabreichten Dosen eine Übersterblichkeit verursachen.
Natürlich stecken unsere “brillanten Experten” in Bezug auf statistische Methoden noch im 19. Jahrhundert. Ich erwarte nicht, dass sie in der Lage sein werden, die Übersterblichkeit mit ihren derzeitigen Methoden zu erklären, einfach weil 5 Monate eine enorme Zeitverzögerung sind und weil es hier typischerweise wenig Wissen über kausale Beobachtungsmethoden gibt.
Über die Methode
Die verwendete Methode basiert auf Korrelationen. Der derzeitige Stand der Technik basiert auf der Informationstheorie, doch das ist für Laien und selbst für Experten zu ungewohnt, also lassen wir es lieber. Wenn ich in ein paar Wochen Zeit habe, werde ich die informationstheoretische Kausalanalyse durchführen.
Über die Daten
Wie bereits erwähnt, wurden die Datensätze aus den Quellen von Holden verwendet. Wir haben nur EU-Länder ausgewählt und nicht zwischen Geschlechtern und Altersgruppen unterschieden. Schließlich haben wir aus Zeitgründen monatliche Daten verwendet (ich habe einfach keine Zeit, wöchentliche Datensätze für die Übersterblichkeit zu suchen oder zu erstellen).
Alternative Hypothesen
Wenn jemand eine bessere Erklärung für diese Daten hat, würde ich sie gerne hören.
Aus den Kommentaren geht hervor, dass es für die Leser Sinn macht und erklärt, was sie persönlich beobachtet haben.
Wenn ein Faktenchecker mich in dieser Sache anfechten möchte, kann er das Kontaktformular benutzen und wir können ein aufgezeichnetes Gespräch führen.
Die CDC will nicht darüber sprechen. Sie wollen uns auch nicht sagen, warum sie uns diese Daten nicht zeigen.
Die NY Times und der Rest der Mainstream-Medien werden dies mit Sicherheit ignorieren und keine Fragen stellen. Vielleicht wird Tucker Carlson darüber sprechen.
Implikationen für die kanadischen Todesfalldaten von Ärzten
Mit diesem neuen Wissen sollten wir aufhören, nur nach Todesfällen in unmittelbarer zeitlicher Nähe zum Impfstoff zu suchen und uns die Gesamtsterblichkeitsrate junger Ärzte in Kanada ansehen, d. h. Ärzte, die 50 Jahre und jünger sind. Dabei habe ich festgestellt, dass die Zahl der Todesfälle bei jungen Ärzten in Kanada im Jahr 2021 gegenüber 2020 um das 2,5-fache gestiegen ist (15 Todesfälle gegenüber 6). Ich habe die Daten für frühere Jahre angefordert, um einen Vergleich anstellen zu können.
Zusammenfassung
Es war falsch anzunehmen, dass die meisten impfbedingten Todesfälle kurz nach der Impfung eintraten. Einige sind es, die meisten aber nicht. Es ist nur so, dass sie leichter zu bemerken waren, wenn sie in zeitlicher Nähe zu den Impfungen auftraten.
Wenn jemand, den Sie kennen, etwa 5 Monate nach der Impfung gestorben ist, sollten Sie unbedingt eine ordnungsgemäße Autopsie durchführen lassen, wie in meinem früheren Interview mit Ryan Cole beschrieben.
Autor: Steve Kirsch
Am 01.09.22 erschienen auf: https://stevekirsch.substack.com/p/this-one-graph-tells-you-everything
Übersetzung: Causalis
Spendier mir 'nen Kaffee
