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玛丽·奥赞内（Marie V.Ozanne）。;格兰特·布朗。;雅各布·J·奥列森。;Iraci D.利马。;Jose W.奎罗斯。;塞尔玛·M·B·杰罗尼莫。;克里斯汀·彼得森。;玛丽·威尔逊。

感染动态传染病的贝叶斯分区模型。 （英语） Zbl 1516.62524号

J.应用。斯达。 46，第6号，1043-1065（2019）.
小结：从无症状感染到严重疾病，处于疾病严重程度谱不同阶段的人群比例通常很难观察到，但估计这些数量可以提供有关特定人群中疾病性质和严重程度的信息。Logistic和多项式回归技术通常应用于大规模人群的传染病建模，并且适合于识别与特定疾病或疾病状态相关的变量。然而，它们不太适合于估计一段时间内感染状态的流行率，因为它们不能自然地适应已知的疾病动态，如个人感染的持续时间、感染风险的异质性以及季节性模式。我们提出了一个贝叶斯分段模型来估计潜伏感染状态随时间的流行率，该模型很容易结合已知的疾病动力学。我们通过使用一种估计高维参数空间模型的贝叶斯因子的新方法，证明了随机分段模型如何以及为什么比多项式回归更适合于确定感染状态比例。我们提供了一个在巴西使用内脏利什曼病的例子，并根据经验调整了感染的繁殖数量。

引用于2文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

多项式;季节性;统计资料记录;内脏利什曼病;贝叶斯因子;经验调整的生殖数

软件：

吉布斯特;麦克麦克包装;R（右）;化学需氧量;质量（R）
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\textit{M.V.Ozanne}等人，J.Appl。Stat.46，No.6，1043--1065（2019；Zbl 1516.62524）
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