病毒传播分析：随机流行病学模型的转移模型表示
种群与进化
2020-06-19 v1 物理与社会
统计方法学
摘要
日益增长的关于 COVID-19 传播的文献依赖于各种动态 SIR 型模型（易感-感染-恢复），其产生的结果依赖于模型。为透明和便于比较结果，我们引入 SIR 型随机流行病学模型的通用表示。该表示是一个离散时间转移模型，使我们能够根据状态（仓室）数量及其解释对流行病学模型进行分类。此外，转移模型消除了文中指出的确定性连续时间流行病学模型的若干局限性。我们还表明所有 SIR 型模型都具有非线性（伪）状态空间表示，并且可通过扩展卡尔曼滤波器轻松估计。
引用
@article{arxiv.2006.10265,
title = {Analysis of Virus Propagation: A Transition Model Representation of Stochastic Epidemiological Models},
author = {Christian Gourieroux and Joann Jasiak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10265},
year = {2020}
}
备注
38 pages, 9 figures