快，科尔宾;戴·鲁纳克;林喜红 用于理解数据不完整的新冠肺炎疫情动态的回归模型。 （英语） Zbl 1506.62459号 美国统计协会。 116，编号536，1561-1577（2021）. 总结：在整个新冠肺炎大流行期间，传染病动力学建模至关重要。特别值得关注的是发病率、流行率和有效生殖数（R_t）。由于缺乏确定性、报告不可靠以及感染、发病和检测之间的时间间隔，估计这些数量具有挑战性。我们提出了一个考虑不完全数据的多水平流行病回归模型（MERMAID），以联合估计一个或多个地区的\（R_t\）、确定率、发病率和患病率。具体来说，MERMAID允许使用灵活的回归模型\（R_t\），该模型可以合并地理和时变协变量。为了解释未确定情况，我们（a）将随时间推移的确定概率建模为测试指标的函数，（b）对确诊感染和基于人群的血清学调查的数据进行联合建模。为了解释感染、发病和报告之间的延迟，我们将随机滞后时间建模为缺失数据，并开发EM算法来估计模型参数。我们评估了MERMAID在仿真研究中的性能，并通过在一系列模型错误指定场景中进行敏感性分析来评估其稳健性。我们将所提出的方法应用于分析美国各地每日确诊的新型冠状病毒感染计数、PCR检测数据和血清学调查数据。根据我们的模型，我们估计2020年3月至12月，美国新冠肺炎的总体流行率为12.5%（缅因州为2.4%，纽约州为20.2%），总体确诊率为45.5%（纽约州为22.5%，罗得岛州为81.3%）。 引用于4评论引用于10文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：COVID-19变速箱;有效生殖数;EM算法;流行病模型;缺少数据;流行率;血清学研究;未获保证 软件：埃皮埃斯特姆 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Quick}等人，《美国统计协会期刊》第116卷，第536、1561--1577号（2021年；Zbl 1506.62459） 全文： DOI程序 链接 参考文献： [1] Adam，D.，“特别报告：推动世界对新冠肺炎反应的模拟”，《自然》，580316-319（2020）·文件编号：10.1038/d41586-020-01003-6 [2] 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