用于分析 SARS-CoV-2 疫情的带时变系数 SEIR 模型
种群与进化
2021-11-08 v1 应用统计
统计方法学
摘要
在本研究中，我们提出一个时变易感-暴露-感染-康复（SEIR）模型，用于分析美国、意大利和冰岛三个不同国家的 SARS-CoV-2 疫情暴发，所用数据来自关于疫情波次的公开数据。由于政府采取了包括旅行限制、社交距离或行动限制在内的多种类型和等级的措施，我们想探究这些措施如何影响感染人群疫情曲线。SEIR 模型的相关参数采用复合似然方法估计。此外，标准误已针对时间依赖性进行了修正。限制性措施的采用使疫情曲线趋平，未来演变表明病例数下降。
引用
@article{arxiv.2111.03157,
title = {A SEIR model with time-varying coefficients for analysing the SARS-CoV-2 epidemic},
author = {P. Girardi and C. Gaetan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.03157},
year = {2021}
}