來源：市場資訊

（來源：上林下夕）

一、事件背景與關(guān)鍵數(shù)據(jù) 2025年9月，德國北萊茵-威斯特法倫州（北威州）地方選舉前夕，德國選擇黨（AfD）在13天內(nèi)有7名候選人（包括正式和候補候選人）相繼死亡。死因包括疾病、自然死亡和自殺，警方排除他殺可能。這一事件引發(fā)公眾對統(tǒng)計異常性的質(zhì)疑。關(guān)鍵基準(zhǔn)數(shù)據(jù)：德國人口年死亡率：約為1%（基于德國聯(lián)邦統(tǒng)計局長期數(shù)據(jù)）。候選人樣本：北威州地方選舉候選人總數(shù)約2萬名，選擇黨候選人估計約500人（基于該黨支持率推算）。時間窗口：死亡事件集中發(fā)生于13天內(nèi)。死者特征：年齡介于42至80歲，多數(shù)有基礎(chǔ)疾?。ㄈ缧呐K病、肝病等）。

二、統(tǒng)計模型與核心概念

為評估事件異常性，采用兩種常用概率模型：

1. 泊松分布：適用于描述稀有事件在固定時間或空間內(nèi)發(fā)生的概率。其核心假設(shè)是事件獨立發(fā)生，且單位時間內(nèi)平均發(fā)生率為固定值。本例中，"事件"指候選人死亡。

2. 二項分布：用于計算在固定樣本量中，某事件發(fā)生特定次數(shù)的概率。本例中，基于候選人總數(shù)和個體死亡率，估算13天內(nèi)死亡7人的可能性。

3. 敏感性分析：通過調(diào)整參數(shù)（如死亡率、樣本量）檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。例如，若候選人平均年齡較高，死亡率可能升至1.5%，需重新計算概率。

三、概率分析結(jié)果

1. 統(tǒng)計概率極低：

   • 基于泊松分布，13天內(nèi)7人死亡的概率約為0.0000012%。

   • 基于二項分布，概率約為0.000015%。

   • 兩者均遠低于統(tǒng)計學(xué)顯著性閾值（通常為5%），表明事件屬于極端罕見事件。

2. 與日常事件對比：

   • 此事件的概率低于彩票（德國的）中頭獎（概率約千萬分之一）或被雷擊中（概率約十五萬分之一）。

   • 相當(dāng)于一個德國人連續(xù)中兩次彩票頭獎或在同一地點多次被雷擊中的罕見程度。

3. 統(tǒng)計顯著性檢驗：

   • p值：低于千萬分之一（遠小于0.05），表明事件高度顯著。

   • 置信區(qū)間：正常預(yù)期下，13天內(nèi)死亡人數(shù)應(yīng)為0-1人，實際值（7人）完全偏離該范圍。

   • 四、影響因素與討論

1. 可能解釋：

   • 偶然性：小概率事件可能發(fā)生，但需警惕數(shù)據(jù)偏差（如候選人健康狀況集中較差）。

   • 外部因素：選舉壓力或區(qū)域性健康危機（如傳染?。┪赐耆懦?。

2. 局限性：

   • 數(shù)據(jù)不完整：候選人確切數(shù)量、年齡分布和健康記錄未公開。

   • 職業(yè)風(fēng)險無直接數(shù)據(jù)：政治家壓力水平可能影響死亡率，但缺乏具體統(tǒng)計。

五、結(jié)論

統(tǒng)計異常性：從概率學(xué)角度，此事件屬于高度異常（概率低于百萬分之一），顯著偏離隨機預(yù)期范圍。

需謹慎解讀：統(tǒng)計異常不等同于人為干預(yù)證據(jù)，需結(jié)合醫(yī)學(xué)和社會學(xué)調(diào)查進一步驗證。

注：本報告基于公開數(shù)據(jù)建模，若關(guān)鍵參數(shù)更新需重新計算。