期刊文献+

潜伏期变化的随机流行病模型及其贝叶斯推断 被引量:3

Bayesian inference for stochastic epidemic model with varied latent periods
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 本文讨论了潜伏期和传染期均服从威布尔分布、易感性随机变化的一类随机流行病模型,并利用M CM C算法对潜伏期、传染期的参数和易感性的超参数作了贝叶期推断.这种分析方法比以往各种方法更适用于各类疾病. A stochastic epidemic model featuring Weibull - distributed latent periods and infectious periods and randomly varying heterogeneity among susceptible is considered. A Junkov chain Monte Carlo algorithm is developed for performing Bayesian inference for the parameters governing the latent-periods length,the infectious- periods length and the hyper- parameters governing the heterogeneity of susceptibility. This method of analysis applies to a wider class of diseases than methods proposed previously.
出处 《数学理论与应用》 2006年第2期74-77,共4页 Mathematical Theory and Applications
关键词 流行病 随机流行病模型 贝叶斯推断 MCMC算法 Epidemics Stochastic epidemic models Bayesian inference MCMC methods
  • 相关文献

同被引文献32

引证文献3

二级引证文献12

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部