关于不确定性下预测工具及 SIR 类流行病学动力系统可辨识性的注记
统计方法学
2022-10-14 v3 种群与进化
摘要
我们概述了可用于不确定性下预测与动力系统数据拟合的方法，以及在此背景下出现的根本性挑战。重点在于 SIR 类模型，这类模型在试图预测 COVID-19 大流行趋势时经常被使用。特别地，我们就 SIR 类模型参数的可辨识性发出警告；通常，即使对非常简单的模型，也可能难以从数据推断出参数的正确值，使得利用这些模型做出有意义的预测并非易事。我们所触及的大部分要点实际上对于更一般设定下的反问题也是普遍成立的。
引用
@article{arxiv.2008.01400,
title = {A note on tools for prediction under uncertainty and identifiability of SIR-like dynamical systems for epidemiology},
author = {Chiara Piazzola and Lorenzo Tamellini and Raúl Tempone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.01400},
year = {2022}
}