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基于Dirichlet模型的國(guó)內(nèi)COVID-19疫情數(shù)據(jù)的Bayesian估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2021-04-20 16:36
  對(duì)累計(jì)治愈病例數(shù)、現(xiàn)有重癥病例數(shù)、累計(jì)病死病例數(shù)、現(xiàn)有輕癥病例數(shù)的點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)進(jìn)行計(jì)算,在Bayesian框架下建立Dirichlet模型,共264個(gè)逐日概率指標(biāo)(治愈概率、重癥概率、病死概率及輕癥概率)作為參數(shù),通過(guò)MCMC方法完成參數(shù)的Bayesian估計(jì),最后分別計(jì)算COVID-19逐日4個(gè)總量指標(biāo)的點(diǎn)估計(jì)及區(qū)間估計(jì).結(jié)果發(fā)現(xiàn):264條MC鏈均收斂于各自的后驗(yàn)分布,最大MC誤差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值百分?jǐn)?shù)僅為0.774 55%;除病死概率可信區(qū)間帶略寬外,其他3個(gè)概率的可信區(qū)間帶與點(diǎn)估計(jì)曲線幾乎重合,逐日4個(gè)概率點(diǎn)估計(jì)最大誤差限為3.07%;截至2020-03-28,4個(gè)總量指標(biāo)點(diǎn)估計(jì)值分別為75 447.80、742.004 5、3 299.885、1 948.745例,與樣本值幾乎相等;95%CI分別為:(75 301.20,75 594.39)、(689.881 0,796.082 6)、(3 189.937,3 409.833)、(1 864.045,2 035.075). 

【文章來(lái)源】:四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,43(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3150032

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