用于传染病预测的具有离散时间世代间隔分布的 endemic-epidemic 模型
应用统计
2020-03-16 v3 统计方法学
摘要
多元计数时间序列模型是分析和预测传染病传播的重要工具。我们考虑 endemic-epidemic 框架——一种用于传染病监测计数的自回归模型类——并用受离散时间世代间隔分布启发的更灵活的加权方案替代默认的对前一时期计数的自回归。我们采用三种不同的参数化形式，每种均带一个通过剖面似然方法估计的额外未知加权参数，并将其与无限制的非参数方法进行比较。新方法在波多黎各圣胡安登革热发病率的单变量分析以及柏林十二个区病毒性胃肠炎的时空研究中得到说明。我们在不同预测期评估了所提模型与若干参考模型的预测性能。在两项应用中，endemic-epidemic 模型的性能因所提加权方案而得到显著改善。
引用
@article{arxiv.1901.03090,
title = {Endemic-epidemic models with discrete-time serial interval distributions for infectious disease prediction},
author = {Johannes Bracher and Leonhard Held},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.03090},
year = {2020}
}
备注
A previous version of this paper had the title "Multivariate endemic-epidemic models with higher-order lags and an application to outbreak detection" (see v1)