凯文·达亚拉特纳。;德鲁Gonshorowski;玛丽·科莱萨 美国新型冠状病毒肺炎的分层贝叶斯时空建模。 （英语） Zbl 07742680号 J.应用。斯达。 50，编号11-12，2663-2680（2023）. 摘要：我们研究了经济、人口和流动性相关因素对2020年新冠肺炎传播的影响。虽然学术文献中的许多模型采用线性/广义线性模型，但纳入空间分析的贡献很少，这有助于在引入疫苗之前了解影响疾病扩散的因素。我们利用泊松广义线性模型与空间自回归结构相结合来实现这一目的。我们的分析得出了一些见解，包括在该国某些地区，留在家中可能导致疾病扩散加剧这一违反直觉的结果。此外，我们还发现，在杂货店增加聚会会产生一些积极影响，参观零售店和工作场所会产生一些负面影响，甚至对参观公园也会产生一些小影响，这突出了旅行和移民对疾病传播的复杂性。 引用于1文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：空间建模;贝叶斯建模;新冠肺炎;泊松建模;流行病学建模 软件：杜布森;WinBUGS公司;贝叶斯DA;github;空间的 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.D.Dayaratna}等人，J.Appl。Stat.50，No.11--12，2663-2680（2023；Zbl 07742680） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 阿戈斯托，A。；Giudici，P.，《理解新冠肺炎传染动态的泊松自回归模型》，风险，8，77（2020） [2] Anselin，L.，《空间计量经济学：方法和模型》，4（1988），施普林格科学与商业媒体：施普林格科技与商业媒体，多德雷赫特 [3] 苹果公司，新冠肺炎——移动趋势。可在https://www.apple.com/covid19/mobility。访问时间：2020-09-10。 [4] 贝萨格，J。；约克，J。；Mollié，A.，《贝叶斯图像恢复及其在空间统计中的两个应用》，Ann.Inst.Stat.Math。，43, 1-20 (1991) ·Zbl 0760.62029号 [5] 巴斯卡尔，A。；Ponnuraja，C。；斯里尼瓦桑，R。；Padmanaban，S.，《泰米尔纳德邦新冠肺炎疫情的分布和增长率：对数线性回归方法》，《印度公共卫生杂志》，64，188（2020） [6] 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