自适应马尔可夫链蒙特卡罗前向模拟用于人乳头瘤病毒流行病模型统计分析
应用统计
2011-08-17 v1 统计计算
摘要
我们开发了一个基于前向投影自适应马尔可夫链蒙特卡罗的贝叶斯统计模型和估计方法，以校准一个表示人乳头瘤病毒6型和11型（HPV-6, HPV-11）流行病模型的高维非线性常微分方程组。该模型是分室模型，并按年龄、性别和性活动组进行分层。开发该模型及其高效校准方法具有重要意义，因为HPV是一种多型别且常见的性传播感染，目前已知有超过100种型别。本文研究的两种型别（6型和11型）导致了约90%的肛门生殖器疣。我们基于Garnett和Anderson首次提出的公式，扩展了人群性混合矩阵的开发。特别地，我们考虑了一个随机混合矩阵框架，该框架允许我们联合估计混合矩阵的未知属性和参数，以及校准HPV流行病模型所涉及的参数。该矩阵描述了所研究人群中成员之间的性互动，并依赖于若干先验未知的量。所开发的贝叶斯模型允许联合估计HPV-6和HPV-11流行病模型参数，例如传播概率、HPV潜伏期、感染持续时间、生殖器疣治疗持续时间、免疫持续时间、血清转化概率（按性别、年龄组和性活动组），以及与同配性相关的未知性混合矩阵参数。最后，我们基于合成数据和近期在澳大利亚进行的实际研究数据进行了模拟研究。
引用
@article{arxiv.1108.3137,
title = {Adaptive Markov Chain Monte Carlo Forward Simulation for Statistical Analysis in Epidemic Modelling of Human Papillomavirus},
author = {Igor A. Korostil and Gareth W. Peters and Julien Cornebise and David G. Regan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.3137},
year = {2011}
}