據悉，本福特定律可用於檢查各種數據是否有造假。文章作者分別從美國約翰斯·霍普金斯大學和意大利官方獲取了中國、美國與意大利三國的新冠疫情數據進行了比較。根據統計分析結果，作者發現，中國報出的數據和美國、意大利的數據在統計學上是類似的，都符合本福特定律。同時，如果想在中國這樣大且人口眾多的國家人為製造符合本福特定律的統計數據是不可能的。因此，完全可以否定中國數據造假的謠言。
同時作者指出，中國政府採取的果斷隔離措施的良好結果反映在了感染人數的變化上。從二月開始，中國新冠肺炎感染人數的驟降就反映出了居家隔離對遏制疫情的關鍵作用。作者呼籲，由於中國疫情出現比歐洲至少提前一個月，比美國至少提前六周，因此，其數據不僅應用於校准模型以告知減緩感染的政策措施，目前階段各國還應該利用中國詳實的新冠疫情數據，對本國的疫情預測模型進行修正，以此為依據合理制定防疫政策。
作者表示，由於不肯相信中國新冠疫情數據的可靠性，導致許多國家防疫措施緩慢且不嚴謹，已經在疫情起始階段錯過了管控的最佳時機，造成了疫情最終在多國暴發。現在，在中國已經成功控制疫情的事實面前，這些國家應該相信中國提供的數據，在將來的新冠疫情衰退期，為逐步恢復生產生活提供政策制定指導。
作者根據本福特定律研究中、美、意三國確診和死亡病例進行數據統計，證明這三國的數據均符合本福特定律。
本福特定律（Benford＇s Law）是指，一堆從實際生活得出的數據中，以1為首位數字的數的出現概率約為總數的三成，接近直覺得出之期望值1／9的3倍。推廣來說，越大的數，以它為首幾位的數出現的概率就越低。它可用於檢查各種數據是否有造假成分。 |
