的、模糊的谶纬解释，只提取冰冷的数据：
时间：精确到年、月、日（或旬）。
天象：彗星出现（是\/否），位置（二十八宿坐标），长度，亮度，指向。
人事：国内重大事件类型（君主薨逝\/即位、权臣更迭\/被诛、大规模叛乱\/战争、严重自然灾害）。标注事件发生时间（与彗星出现时间的时间差：Δt月）。
关联性初步判断：事件是否发生在彗星出现前后一年内（Δt＜12月）。
十名书记官在他的指挥下，紧张地将数据誊录到数十张巨大的、预先画好坐标网格的素帛之上。横轴为时间（年月），纵轴为事件类型（用不同符号标记：如王冠代表君主更迭，剑代表权臣变动，火焰代表叛乱战争，水滴代表水灾，山形代表地震等）。每一次彗星出现，都在对应时间点上，用一颗拖着细线的彗星符号标记。
彗星-政变相关性模型正在构建。周鸣的核心方法是量化“伴随”关系：
1.定义“事件窗口”：以彗星出现月份为中心，前后各12个月（共25个月）。
2.统计“事件发生频次”：计算在10年内所有“事件窗口”中，各类重大事件（尤其是权臣更迭\/被诛）实际发生的次数（o_observed）。
3.计算“随机背景频次”：假设事件随机发生，计算10年内所有月份中，平均每个月发生此类事件的概率（p）。则在一个25个月的事件窗口内，“预期”发生此类事件的次数（E_expected）=p*25。
4.比较o与E：若o显着大于E，则支持“彗星出现与权臣更迭相关”；若o与E相近或小于E，则无显着关联。
5.量化“相关性强度”雏形（皮尔逊系数启发）：周鸣创造性地在素帛上，用不同颜色和粗细的线条，连接彗星符号与附近发生的事件符号。线条的长度表示时间差（Δt越小线越短），粗细表示事件严重程度（权臣被诛最粗，即位次之），颜色（红表凶，黄表中，绿表吉或无直接关联）则反映史官或当时占卜的定性判断（周鸣暂时保留这部分主观记录作为参考）。
数据在帛上铺开，时间线缓缓延伸。十载风云，浓缩于方寸之间。
随着书记官的誊录，周鸣的心越来越沉静，也越来越笃定。帛上的景象清晰地显示：
十年间，有明确记录的彗星共出现7次。
在7次彗星出现的“事件窗口”（25个月）内，发生“权臣更迭\/被诛”这类核心事件的次数：仅1次（一次小规模大夫叛乱被镇压）。
而十年间，未出现彗星的月份占绝大多数。在所有这些“非彗星时期”，却发生了3次重大的权臣变动（包括一次影响深远的卿族倾轧）！
更关键的是，那唯一一次在彗星窗口期内发生的权臣事件（小叛乱），彗星出现时间（Δt）是在事件发生后的第8个月！按照谶纬逻辑，这岂非成了“事件引发彗星”？
周鸣迅速心算：
p（权臣事件随机月发生概率）=(3+1)\/(10年*12月)≈4\/120≈0.0333
E_expected（一个25月窗口期预期事件次数）=0.0333*25≈0.83
o_observed（实际观测到次数）=1
1与0.83，差距微乎其微！完全在随机波动的范围内。那些线条的连接，更是杂乱无章，毫无规律可循。红、黄、绿线交织，长线、短线、粗线、细线混杂，彗星与各类事件（吉凶皆有）的关联，完全看不出任何稳定的因果链条！
“荒谬！”周鸣心中冷笑。所谓“彗扫北斗必应臣变”的谶言，在十年的数据面前，脆弱得不堪一击！
他抬起头，目光扫过脸色阴沉的赵盾、面无表情的栾书、惶恐不安的晋景公，以及满朝文武。他拿起一支饱蘸朱砂的笔，走到悬挂的巨大素帛前，声音沉稳而清晰地穿透了整个太史寮：
“陛下，诸卿！十年星象人事，尽在此图！诸君请看——”
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