范登·布鲁克，简 生殖力函数建模。 （英语） Zbl 1521.62509号 J.应用。斯达。 48，第1期，176-190（2021）. 小结：本文讨论了估计传染病传播等传染事件的生殖力和伴随生存功能的方法。暴发的早期阶段可以用暴发过程的传染性来描述，但在暴发的后期阶段，由于接触模式的改变和控制措施的影响等因素，情况变得复杂。重要的是要考虑到这些因素，以便为疫情过程建立一个良好的（如果是近似的）模型。本文提出了一种与离散生存分析中的模型相似的生育过程非齐次回归模型。基线生殖力函数描述了协变量处于基线值时的疫情。作为一个例子，这些方法被应用于泰国家禽中的禽流感（H5N1）疫情。 理学硕士： 62至XX 统计 关键词：非均匀出生过程;生殖力函数;生存函数;离散生存分析;禽流感 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.van den Broek}，J.Appl（J.范登·布鲁克）。Stat.48，No.1，176--190（2021；Zbl 1521.62509） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] Becker，N.G.，《传染病数据分析》（1989），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔，伦敦，纽约 [2] 贝克尔，N.G。；Yip，P.，感染率变化分析，澳大利亚。J.Stat.，31，42-52（1989）·兹比尔0707.62248 ·doi:10.1111/j.1467-842X.1989.tb00497.x文件 [3] Brown，D.B。；奥列森，J.J。；Porter，A.T.，《随机区隔模型中生殖数估计的温度调整方法：两次埃博拉疫情的案例研究》，《生物统计学》，72，335-343（2016）·Zbl 1418.92160号 ·doi:10.1111/biom.12432 [4] Chowell，G。；西北部亨加特纳。；卡斯蒂略-查韦斯，C。；费尼莫尔，P.W。；Hyman，J.M.，《埃博拉病毒的基本生殖数量和公共卫生措施的影响：刚果和乌干达的病例》，J.Theor。《生物学》，229119-126（2004）·Zbl 1440.92062号 ·doi:10.1016/j.jtbi.2004.03.006 [5] De Leeuw，J。；霍尼克，K。；Mair，P.，《R中的优化：池邻接冲突算法（PAVA）和活动集方法》，J.Stat.Softw。，32, 1-24 (2009) ·doi:10.18637/jss.v032.i05 [6] O.迪克曼。；Heesterbeek，H。；Britton，T.，《理解传染病动力学的数学工具》（2013），普林斯顿大学出版社：普林斯顿大学出版公司，普林斯顿·Zbl 1304.92009年 [7] Diggle，P.J.，时空点过程，部分可能性，口蹄疫，统计方法医学研究，15，325-336（2006）·Zbl 1143.62339号 ·doi:10.1191/0962280206sm454oa [8] Diggle，P.J.，《空间和时空点模式的统计分析》（2014），CRC出版社，Taylor&Francis集团：CRC出版社·Zbl 1435.62004号 [9] Keawcharoen，J。；范登·布鲁克，J。；Bouma，A。；Tiensin，T。；奥斯特豪斯，A.D.M.E。；Heesterbeek，H.，野生鸟类和家禽中高致病性禽流感（H5N1）的传播增加，泰国，新发感染。数字化信息系统。，17, 1016-1022 (2011) ·doi:10.3201/eid/1706.100880 [10] Kendall，D.G.，《关于广义的“生与死”过程》，Ann.Math。《统计》，第19卷，第1-15页（1948年）·Zbl 0032.17604号 ·doi:10.1214/aoms/1177730285 [11] Kypraios，T。；O'Neill，P.D.，随机流行病模型的贝叶斯非框架，Stat.Sci。，33, 44-56 (2018) ·Zbl 1407.62403号 ·doi:10.1214/17-STS617 [12] Lawless，J.F.，《提升数据的统计模型和方法》（2003），John Wiley and Sons：John Willey and Sons，新泽西州霍博肯·Zbl 1015.62093号 [13] 劳埃德·史密斯，J.O。；施赖伯，S.J。；科普，体育。；Getz，W.M.，《超传播和个体变异对疾病发生的影响》，《自然》，438，355-359（2005）·doi:10.1038/nature04153 [14] 梅耶，S。；Held，L.，传染病传播的幂律模型，Ann.Appl。《统计》，第8卷，1612-1639页（2014年）·Zbl 1304.62135号 ·doi:10.1214/14-AOAS743 [15] 奥尼尔，P.D。；Roberts，G.O.，部分观测随机流行病的贝叶斯推断，J.R.Stat.Soc.A，162，121-129（1999）·doi:10.1111/1467-985X.00125 [16] Sun，J.，《间隔监测数据的统计分析》（2006），Springer:Springer，纽约·Zbl 1127.62090号 [17] Van Den Broek，J.，《使用非齐次鞅模型对计数数据具有常数均值的过程进行波动性建模》，《统计建模》，第15期，第457-475页（2015年）·Zbl 07258998号 ·doi:10.1177/1471082X14565358 [18] Van Den Broek，J。；Heesterbeek，J.A.P.，流行病爆发数据的非霍乱出生和死亡模型，生物统计学，8453-467（2007）·Zbl 1144.62106号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl023 [19] Van Den Broek，J。；Nishiura，H.，《使用流行率数据联合估计繁殖和迁移》，Ann.Appl。统计，31505-1520（2009）·Zbl 1185.62192号 ·doi:10.1214/09-AOAS270 [20] 西祖奇尼。；麦克唐纳，I.L。；Langrock，R.，《时间序列的隐马尔可夫模型》。《使用R的简介》（2016），CRC出版社：CRC出版社，博卡拉顿·Zbl 1362.62005年 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。