随机SIR模型中用于统计推断的滤波方法及其在Covid-19数据中的应用
物理与社会
2024-01-30 v2 概率论
种群与进化
应用统计
摘要
本文考虑一个离散时间随机SIR模型，其中传播率和真实感染个体数为随机且不可观测。该模型的一个优势是能解释传染性的随机波动以及未检出的感染。然而，由于统计推断需在部分信息设定下进行，由此产生困难。我们采用嵌套粒子滤波方法来估计再生率和模型参数。作为一个案例研究，我们将该方法应用于奥地利Covid-19感染数据。此外，我们讨论了预测与模型检验。
引用
@article{arxiv.2212.13443,
title = {A filtering approach for statistical inference in a stochastic SIR model with an application to Covid-19 data},
author = {Katia Colaneri and Camilla Damian and Rüdiger Frey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13443},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 9 figures, 1 Table