估计函数参数以理解天气与政府干预对 COVID-19 暴发的影响
应用统计
2022-05-12 v2 统计方法学
摘要
由于 2019 冠状病毒病（COVID-19）对全球公共卫生与经济产生了深远影响，评估其对病毒传播的影响并制定有效策略应对挑战变得至关重要。本文提出一种源自带函数参数的 SIR 流行病模型的新统计模型，以理解在美国八个大都市区存在无症状感染的情况下，天气与政府干预对病毒传播的影响。该模型使用带高斯过程先验的贝叶斯推断对非参数地研究函数参数，并采用敏感性分析考察这些因素的主效应与交互效应。该分析揭示了若干重要结果，包括天气与政府干预之间潜在的交互效应，这为政策制定者缓解 COVID-19 暴发提供了新思路。
引用
@article{arxiv.2101.05350,
title = {Estimating functional parameters for understanding the impact of weather and government interventions on COVID-19 outbreak},
author = {Chih-Li Sung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.05350},
year = {2022}
}