一种用于分析 COVID-19 发病模式并估计再生数的时间序列方法
应用统计
2020-03-25 v1 种群与进化
摘要
2019年底在中国武汉出现的冠状病毒病（COVID-19）大流行仍在持续。它已影响全球超过30万人，死亡人数接近13000人。由于它对全球公共卫生构成巨大威胁，识别该疾病的传播速率至关重要。在本研究中，我们提出一种时间序列模型来分析 COVID-19 疫情的发病趋势模式。我们还将全面或部分封锁的信息（在可获得的地方）纳入模型。该模型结构简洁，通过适当的诊断度量，我们表明时间相关的二次趋势成功捕捉了疾病的发病模式。我们还估计了不同国家的基本再生数，发现除美国外其余均一致。上述统计分析能够阐明疫情趋势的理解，并洞察一个地区处于何种流行病学阶段。这有望有助于推动不同国家应对 COVID-19 大流行的政策。
引用
@article{arxiv.2003.10655,
title = {A time series method to analyze incidence pattern and estimate reproduction number of COVID-19},
author = {Soudeep Deb and Manidipa Majumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.10655},
year = {2020}
}