纽约市人类流动性与早期 Covid-19 动态的区室模型
应用统计
2023-01-06 v2 统计方法学
摘要
在本文中，我们构建了一个机制性系统以理解纽约市内人类流动性降低与 Covid-19 传播动态之间的关系。为此，我们提出了一个多元区室模型，该模型联合建模了疫情前 90 天内的智能手机流动性数据与病例数。参数校准通过构建一个通用贝叶斯层次模型来实现，以对所得估计提供不确定性量化。所需的计利用开源概率编程语言 Stan 完成。通过敏感性分析和样本外预测，我们发现这个简单且可解释的模型提供了证据，表明人类流动性的降低改变了病例动态。
引用
@article{arxiv.2102.01821,
title = {A Compartment Model of Human Mobility and Early Covid-19 Dynamics in NYC},
author = {Ian Frankenburg and Sudipto Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01821},
year = {2023}
}