COVID-19 阳性率的贝叶斯建模——印第安纳州的经验
统计方法学
2020-07-14 v1 种群与进化
摘要
在这份简短的技术报告中，我们在贝叶斯框架下对印第安纳州报告的阳性检测率进行建模，同时考虑了每日检测数量的显著变异性（和过离散）。我们所采用的方法得出了一个简单的后验预测程序，用于预测该“阳性”率，并允许任何追踪 COVID-19 每日检测结果的机构轻松直接地采用。本文提供的数值结果是通过可更新的 R Markdown 文档获得的。
引用
@article{arxiv.2007.06541,
title = {Bayesian Modeling of COVID-19 Positivity Rate -- the Indiana experience},
author = {Ben Boukai and Jiayue Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06541},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 7 figures and 2 tables. The numerical results provided were obtained via an updatable R Markdown document