用于疾病监测的泊松卡尔曼滤波器
统计方法学
2020-10-14 v5 定量方法
摘要
我们开发了一种针对泊松观测的最优滤波器，作为传统卡尔曼滤波器的一种变体。泊松分布是传染病的特征分布，用于建模每天向医疗系统就诊并记录的患者人数。我们开发了线性与非线性（扩展）两种滤波器。该方法应用于非洲新生儿败血症与感染后脑积水的案例研究，所使用的参数由公开数据估计得到。我们的方法适用于广泛的疾病动态，包括非传染性疾病以及如 COVID-19 等传染性传染病与流行病固有的非线性特征。
引用
@article{arxiv.2003.11194,
title = {A Poisson Kalman filter for disease surveillance},
author = {Donald Ebeigbe and Tyrus Berry and Steven J. Schiff and Timothy Sauer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.11194},
year = {2020}
}
备注
19 Pages, 8 Figures