随机传染病模型传播率的变点检测
统计方法学
2022-11-29 v1 物理与社会
统计计算
摘要
在传染病过程中，疾病传播速率随行为改变、新疾病变体的出现以及缓解政策的引入而变化。估计此类传播率的变化有助于我们更好地建模和预测传染病动态，并洞察控制和干预策略的有效性。我们提出一种基于似然的方法，用于在由分段常数分量组成的时间非齐次传播率下估计随机 SIR 模型中的参数。在此过程中，我们的方法通过马尔可夫链蒙特卡罗算法同时学习传播率中的变点。该方法在仅给定随时间部分观测病例数的困难缺失数据设定下， targeting 精确的模型后验。我们在模拟数据上验证性能，然后将我们的方法应用于西非埃博拉疫情和某大学校园 COVID-19 疫情的数据。
引用
@article{arxiv.2211.14691,
title = {Detecting Changes in the Transmission Rate of a Stochastic Epidemic Model},
author = {Jenny Huang and Raphaël Morsomme and David Dunson and Jason Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14691},
year = {2022}
}