用于建模计数数据延迟报告的多元层次框架

在许多领域与应用中，计数数据可能受到延迟报告的影响。即总计数（如给定周内染病病例数）可能无法立即获得，而是随时间分批到达。对于短期决策，统计挑战在于基于任何已观测的部分计数预测总计数，并对不确定性进行稳健量化。本文讨论先前针对延迟报告的建模方法，并提出一种多元层次框架，其中计数生成过程与延迟机制被同时建模。与其他方法不同，该框架也可轻松调整以允许最终观测计数中存在漏报。为将我们的方法与现有框架比较（其中之一被我们扩展以潜在提升预测性能），我们给出了里约热内卢登革热报告病例的案例研究。基于样本内与样本外后验预测模型检验以及可解释性、适应性和计算效率方面的考量，我们讨论了各建模框架的优缺点。