基于SEAIR模型推断COVID-19潜伏期分布
种群与进化
2020-07-23 v1 物理与社会
摘要
为减少传统基于调查方法的偏差，本文提出一种基于传染病模型的方法，利用公开报告的确诊病例数推断COVID-19的潜伏期分布。我们构建了一个传染病模型，即SEAIR，并利用SEAIR所描述的动态传播过程来估计八个受影响国家中暴露个体每日的发病概率。基于这些估计，揭示了COVID-19的一般潜伏期概率分布。所提方法可避免传统基于调查方法的若干偏差。然而，由于该方法基于数学模型的性质，推断结果对参数设置较为敏感。因此，该方法应在对所研究传染病有一定认识的基础上合理实施。
引用
@article{arxiv.2007.11183,
title = {Inferring incubation period distribution of COVID-19 based on SEAIR Model},
author = {Shiyang Lai and Tianqi Zhao and Ningyuan Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11183},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 3 figures, 1 table