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得到许可的 未经许可 需要身份验证 发布人:德古意特出版社 2024年1月31日

阶段结构开发模型参数估计中的偏差减少

  • Hoa Pham公司 电子邮件徽标 , Huong T.T.Pham公司 Kai Siong Yow公司

摘要

队列数据的多阶段模型是一些领域中流行的统计模型,例如疾病进展、动植物的生物发育以及生命周期发育的实验室研究。在Metropolis–Hastings(MH)算法中采用确定性变换的贝叶斯方法用于估计这些阶段结构模型的参数。然而,后期阶段的偏差是该方法的局限性,尤其是具有三个以上阶段的模型的估计准确性。本文的主要目的是减少参数估计中的这些偏差。特别是,我们将不重要的前阶段或可忽略的后阶段结合起来,以估计所需阶段的参数,而基于确定性变换的调整MH算法应用于非风险率模型。这意味着当前阶段的参数是独立于其后期阶段的信息进行估计的。该方法在模拟研究中得到了验证,并应用于新冠肺炎潜伏期的案例研究。结果表明,所提出的方法可以减少阶段结构模型中后期估计的偏差,并且案例研究的结果可以被视为大流行预防的宝贵延续。

A附录

表5

形状MCMC收敛诊断试验综述 j个 , j个 = 1 , 2 , 、和速率 λ j个 , j个 = 1 , 2 , ,三阶段非风险率模型的估计。

Gelman和Rubin诊断 Geweke诊断

潜在规模缩减因素 第一个窗口中的分数 0.1
点est。 上部CI 第二个窗口中的分数 0.5
1 1 1 1 0.638
λ 1 1 1 λ 1 0.532
多变量psrf 1

2 1 1.01 2 1.105
λ 2 1 1 λ 2 0.865
多变量psrf 1

1.01 1 −1.136
λ 1.01 1.01 λ −1.235
多变量psrf 1.01
表6

形状MCMC收敛诊断试验综述 j个 , j个 = 1 , 2 , , 4 , 5 、和速率 λ j个 , j个 = 1 , 2 , , 4 , 5 ,对五阶段无危险率模型的估计。

Gelman和Rubin诊断 Geweke诊断

潜在规模缩减因素 第一个窗口中的分数 0.1
点est。 上部CI 第二个窗口中的分数 0.5
1 1 1 1 0.571
λ 1 1 1 λ 1 0.688
多变量psrf 1

2 1 1.01 2 1.783
λ 2 1 1 λ 2 1.568
多变量psrf 1

1 1 −0.436
λ 1 1 λ −0.735
多变量psrf 1.01

4 1.01 1.03 4 1.368
λ 4 1.02 1.01 λ 4 1.529
多变量psrf 1

5 1.01 1.01 5 −1.231
λ 5 1.02 1.01 λ 5 −1.412
多变量psrf 1.02
表7

形状MCMC收敛诊断试验综述 j个 , j个 = 1 , 2 , , 4 , 5 , 6 , 7 、和速率 λ j个 , j个 = 1 , 2 , , 4 , 5 , 6 , 7 ,对七阶段无危险率模型的估计。

Gelman和Rubin诊断 Geweke诊断

潜在规模缩减因素 第一个窗口中的分数 0.1
点est。 上部CI 第二个窗口中的分数 0.5
1 1.01 1 1 −1.138
λ 1 1 1 λ 1 −1.331
多变量psrf 1

2 1.01 1.01 2 0.705
λ 2 1 1 λ 2 0.865
多变量psrf 1

1.01 1 −0.536
λ 1.01 1.01 λ −0.675
多变量psrf 1.01

4 1 1.03 4 0.798
λ 4 1.01 1.01 λ 4 0.980
多变量psrf 1.01

5 1.02 1.03 5 1.302
λ 5 1.01 1.04 λ 5 1.033
多变量psrf 1.01

6 1.01 1.02 6 −1.359
λ 6 1.02 1.01 λ 6 −1.560
多变量psrf 1.02

7 1.02 1.03 7 1.736
λ 7 1.01 1.05 λ 7 1.975
多变量psrf 1.03
表8

新冠肺炎数据的潜伏期。

𝑡 暴露阶段 孵化阶段 最后阶段
0 98 0 0
1 89 9 0
2 78 11 9
66 12 20
4 56 10 32
5 47 9 42
6 40 7 51
7 33 7 58
8 28 5 65
9 23 5 70
10 18 5 75
11 15 80
12 12 83
13 10 2 86
14 8 2 88
15 6 2 90
16 5 1 92
17 4 1 93
18 1 94
19 2 1 95
20 1 1 96
21 0 1 97
22 0 0 98

工具书类

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收到:2023-07-15
修订过的:2023-12-22
认可的:2024-01-10
在线发布:2024-01-31
印刷出版:2024-06-01

©2024 Walter de Gruyter GmbH,柏林/波士顿

于2024年6月25日从下载https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/mcma-2024-2001/html
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