一种用于估计大流行患病率的抽样方案
应用统计
2022-01-04 v1
摘要
COVID-19 的蔓延使得调查其患病率变得至关重要。据我们所知，在此类调查研究中，广泛使用的抽样方法并未充分利用先前确诊病例数量的信息，而该信息提供了关于真实感染数的先验信息。这促使我们在本文中开发一种新的两阶段抽样方法，该方法利用人口与确诊病例两者的分布信息，以更高效地调查患病率。我们的抽样策略中使用了全局似然抽样——一种从任意概率密度函数中抽取样本的鲁棒且高效的采样器，因此我们的新方法能够自动适应人口与病例的复杂分布。此外，相应的估计方法简单，便于实际实施。文中给出了一些实际实施的建议。最后，若干模拟与一个实际例子验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.2201.00459,
title = {A sampling scheme for estimating the prevalence of a pandemic},
author = {Ze Liu and Siyu Yi and Jianghu and Dong and Min-Qian Liu and Yongdao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.00459},
year = {2022}
}