阿巴卡利基天花数据的建模与贝叶斯分析
应用统计
2016-05-26 v1 统计计算
摘要
著名的阿巴卡利基天花数据在流行病建模文献中多次出现，但几乎所有研究仅考虑该数据的一个特定子集。此前有过一次对完整数据集的分析，但该方法依赖近似方法来推导似然函数。由于对天花可能作为生物恐怖主义武器重新出现的担忧，这些数据本身仍具有重要意义。我们首次利用数据扩充马尔可夫链蒙特卡洛方法进行了完整的贝叶斯分析，从而避免了似然近似。结果包括基本模型参数、再生数以及可能的感染路径的估计。模型评估则采用基于模拟的方法进行。
引用
@article{arxiv.1605.07924,
title = {Modelling and Bayesian analysis of the Abakaliki Smallpox Data},
author = {Jessica E. Stockdale and Theodore Kypraios and Philip D. O'Neill},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.07924},
year = {2016}
}