次大陆 COVID-19 大流行暴发：数据驱动的分析
计算机与社会
2020-08-25 v1
摘要
人类文明正经历着由一种新型冠状病毒病 2019 (COVID-19) 带来的严峻局势。该病毒于 2019 年 12 月底出现在中国湖北武汉。COVID-19 的严酷事实在于其具有高度传染性，因此在全球迅速传播并导致严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2)。为应对 COVID-19 的严重性，研究界将注意力转向分析 COVID-19，以减轻其对社会的不利影响。大量研究声称，次大陆（即孟加拉国、印度和巴基斯坦）可能处于受 COVID-19 影响最严重的地区。为防止 COVID-19 蔓延，在制定有效控制策略之前预测其趋势十分重要。根本上，其思路是可靠地估计再生数以判断特定地区 COVID-19 的传播速率。因此，本文使用孟加拉国、印度和巴基斯坦公开的流行病学数据来估计再生数。更具体地，我们使用多种模型（例如，易感-感染-恢复 (SIR)、指数增长 (EG)、序贯贝叶斯 (SB)、最大似然 (ML) 和时变 (TD)）来估计再生数，并观察相应数据集中的模型拟合度。实验结果表明，这些模型产生的再生数大于 1.2（约），表明 COVID-19 正在次大陆逐渐蔓延。
引用
@article{arxiv.2008.09803,
title = {COVID-19 Pandemic Outbreak in the Subcontinent: A data-driven analysis},
author = {Bikash Chandra Singh and Zulfikar Alom and Mohammad Muntasir Rahman and Mrinal Kanti Baowaly and Mohammad Abdul Azim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09803},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 7 figures, Submitted to: Travel Medicine and Infectious Disease