利用集成最优统计插值法(EnOSI)进行新兴疫情的贝叶斯追踪
统计计算
2010-10-04 v1
摘要
我们探索了使用最优统计插值(OSI)数据同化方法对新兴疫情进行统计追踪以及研究疾病空间动力学的方法。本研究使用的流行病模型是流行病学中常见的易感-感染-移除(S-I-R)仓室模型的空间变体。通过将空间S-I-R流行病模型应用于14世纪欧洲历史上“黑死病”瘟疫的模拟空间动态疫情数据，我们对其进行了说明。利用OSI对新兴流行病进行贝叶斯统计追踪，通过模拟起源于新墨西哥州圣达菲的疫情波进行了展示。
引用
@article{arxiv.1009.4959,
title = {Bayesian Tracking of Emerging Epidemics Using Ensemble Optimal Statistical Interpolation (EnOSI)},
author = {Ashok Krishnamurthy and Loren Cobb and Jan Mandel and Jonathan Beezley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.4959},
year = {2010}
}
备注
15 pages, 5 figures. JSM 2010