在本文中，HIV发病密度是根据流行率估算的数据，然后与报告的艾滋病病例一起用于估计潜伏期分布。我们使用了反褶积技术和最大似然法估计参数的方法。截断对危险的影响也进行了检查。使用威布尔假设分别为12.9年和3.0年。估算似乎有助于调查艾滋病毒感染和艾滋病发展。如果我们假设截断，最佳截断点对假设的HIV增长敏感。该程序适用于美国数据，用于验证结果从印度数据中获得。结果表明该方法有效好。
引用：Arni S.R.Srinivasa Rao，Masayuki Kakehashi。反向计算中的潜伏期分布适用于印度的HIV/AIDS数据[J]。数学生物科学与工程，2005，2（2）：263-277。doi:10.3934/mbe.2005.2.263
摘要
在本文中，HIV发病密度是根据流行率估算的数据，然后与报告的艾滋病病例一起用于估计潜伏期分布。我们使用了反褶积技术和最大似然法估计参数的方法。截断对危险的影响也进行了检查。使用威布尔假设分别为12.9年和3.0年。估算似乎有助于调查艾滋病毒感染和艾滋病发展。如果我们假设截断，最佳截断点对假设的HIV增长敏感。该程序适用于美国数据，以验证结果从印度数据中获得。结果表明，该方法有效好。
