据悉，本福特定律可用于检查各种数据是否有造假。文章作者分别从美国约翰斯·霍普金斯大学和意大利官方获取了中国、美国与意大利三国的新冠疫情数据进行了比较。根据统计分析结果，作者发现，中国报出的数据和美国、意大利的数据在统计学上是类似的，都符合本福特定律。同时，如果想在中国这样大且人口众多的国家人为制造符合本福特定律的统计数据是不可能的。因此，完全可以否定中国数据造假的谣言。
同时作者指出，中国政府采取的果断隔离措施的良好结果反映在了感染人数的变化上。从二月开始，中国新冠肺炎感染人数的骤降就反映出了居家隔离对遏制疫情的关键作用。作者呼吁，由于中国疫情出现比欧洲至少提前一个月，比美国至少提前六周，因此，其数据不仅应用于校准模型以告知减缓感染的政策措施，目前阶段各国还应该利用中国详实的新冠疫情数据，对本国的疫情预测模型进行修正，以此为依据合理制定防疫政策。
作者表示，由于不肯相信中国新冠疫情数据的可靠性，导致许多国家防疫措施缓慢且不严谨，已经在疫情起始阶段错过了管控的最佳时机，造成了疫情最终在多国暴发。现在，在中国已经成功控制疫情的事实面前，这些国家应该相信中国提供的数据，在将来的新冠疫情衰退期，为逐步恢复生产生活提供政策制定指导。
作者根据本福特定律研究中、美、意三国确诊和死亡病例进行数据统计，证明这三国的数据均符合本福特定律。
本福特定律（Benford＇s Law）是指，一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现概率约为总数的三成，接近直觉得出之期望值1／9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的概率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假成分。 |
