Frederic Paik勋伯格;马克·霍夫曼;瑞安·哈里根。 传染病的递归点过程模型。 （英语） Zbl 1433.62076号 Ann.Inst.Stat.数学。 71，第5期，1271-1287（2019）. 在研究各种事件的演变过程中，霍克斯点过程被证明是有用的工具，可以产生适当的数学模型。这样，Hawkes点模型的不同版本被用于模拟地震活动、金融市场扰动、犯罪、恐怖袭击、入侵植物等。本文给出了Hawkes点过程模型的一个推广，即递归模型，这允许以前的疾病状态通知一个灵活的组件，描述传染事件之间的时间间隔。所获得的模型称为递归模型，即任何时候的条件强度取决于与先前点相关的生产率，而生产率又取决于这些点的条件强度。本文给出了一些先前的结果，描述了Hawkes点过程，然后给出了递归模型。该模型是一个点过程模型，在该模型中，受感染者在时间（t）的生产力与在时间（t）的条件强度成反比。研究了所得到的递归模型的基本性质，并强调了霍克斯模型和递归模型的区别。然后，给出了递归点过程的模拟和估计，并分析了其在加利福尼亚州落基山斑点热病例中的应用。本文最后对这种递归点过程模型的实用性进行了总结。审核人：伊利·瓦卢塞斯库（布库雷什蒂） 引用于10文件 MSC公司： 10层62层 点估计 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程） 关键词：条件强度;传染病;霍克斯过程;生产力 软件：PtProcess公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.P.Schoenberg}等人，《Ann.Inst.Stat.Math》。71，编号5，1271--1287（2019；兹bl 1433.62076） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Akaike，H.（1974年）。统计模型识别的新视角。IEEE自动控制汇刊，19716-723·Zbl 0314.62039号 ·doi:10.1109/TAC.1974.1100705 [2] Althaus，C.L.（2014）。估计2014年西非爆发埃博拉病毒（EBOV）期间的繁殖数量。PLOS当前疫情，6，1-6。 [3] 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