使用可变带通周期块自助法的美国COVID-19死亡率季节性与周期性模式
应用统计
2025-07-10 v1 统计方法学
摘要
自SARS-CoV-2病毒出现以来，关于季节性的存在、程度和模式的研究对于公共卫生准备具有最高重要性。本研究使用一种名为可变带通周期块自助法（VBPBB）的新颖带通自助方法，研究美国COVID-19死亡率中包括季节性在内的周期相关（PC）分量。通过自助法为诸如季节均值等周期特征生成置信区间（CI），要求在重采样过程中保留PC分量的相关结构。虽然现有的自助方法可以保留PC分量相关结构，但从干扰中滤除该PC分量的频率对于准确且高效地自助估计PC分量特征至关重要。VBPBB对PC时间序列进行滤波，以减少来自噪声等其他分量的干扰。这大幅缩小了自助法置信区间的尺寸，并在估计周期均值抽样分布时优于其他方法的统计功效和准确性。本文提供了对美国COVID-19死亡率PC分量的VBPBB分析，并与其他自助方法进行了比较。这些结果揭示了支持季节性PC模式存在以及额外PC分量、其时机及其效应置信区间的关键证据，将有助于预测和准备未来的COVID-19应对。
引用
@article{arxiv.2403.06343,
title = {Seasonal and Periodic Patterns in US COVID-19 Mortality using the Variable Bandpass Periodic Block Bootstrap},
author = {Edward Valachovic and Ekaterina Shishova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06343},
year = {2025}
}
备注
24 pages, 8 figures