COVID-19 潜伏期分布的估计

我们考虑对 COVID-19 的潜伏期分布进行光滑非参数估计，这与荷兰国家公共卫生与环境研究所（RIVM）的研究人员对来自武汉的 88 名旅行者（Backer 等人，2020）的调查相关。讨论了相对于 Backer 等人（2020）中使用三种参数分布（Weibull、对数正态和 gamma）的参数方法，光滑非参数方法的优势。结果表明，在模型的连续版本中，密度的光滑估计的典型收敛速率为 $n^{2/7}$，其中 $n$ 为样本量。（未光滑的）非参数极大似然估计（MLE）本身由迭代凸次要元算法（Groeneboom 和 Jongbloed，2014）计算。所有计算均作为 {\tt R} 脚本在 Groeneboom（2020）中提供。