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德克·杜韦斯·舒尔茨;孙朔;亚历山大·施密特（Alexandra M.Schmidt）。;艾丽卡·E·M·穆迪。

扩展贝叶斯流行病模型，将流动性数据纳入新冠肺炎预测。 （英语。法语摘要） Zbl 07759482号

可以。J.统计。 50，编号3713-733（2022）.
小结：预测每日新冠肺炎病例数对医院和其他公共资源的短期规划至关重要。预测新冠肺炎病例的一个潜在重要信息是移动设备位置数据，该数据衡量个人在家的时间。地方性流行病（EE）时间序列模型是最近提出的自回归模型，其中当前平均病例数被建模为过去病例数的加权平均数乘以自回归率，再加上地方性成分。我们扩展了EE模型以包括一个分布lag模型，以研究流动性与报告的新型冠状病毒肺炎病例数之间的关系；我们还包括每周一次的随机行走，以捕捉额外的时间变化。此外，我们为过去的计数引入了一种移位负二项式加权方案，该方案比以前提出的加权方案更灵活。我们在贝叶斯框架下进行推理，将参数不确定性纳入模型预测。我们使用来自美国四个县的数据来说明我们的方法。
{©2022加拿大统计学会/加拿大统计学会}

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

自回归模型;贝叶斯预测;分布lag模型;时间序列

软件：

化学需氧量;埃皮埃斯特姆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Douwes-Schultz}等人，加拿大。J.Stat.50，No.3，713--733（2022；Zbl 07759482）
全文： 内政部

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