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美国动态贝叶斯流感预测与等级差异(讨论)。 (英语) Zbl 1416.62612号

摘要:及时准确地预测季节性流感将有助于公共卫生决策者规划干预战略,有效分配资源,并可能挽救生命。由于这些原因,流感预测至关重要。然而,由于数据嘈杂且有限,对疾病传播过程的理解不完整,以及疾病传播过程和数据生成过程之间的不匹配,及时准确地进行流感预测已被证明具有挑战性。本文介绍了一种动态贝叶斯(DB)流感预测模型,该模型通过层次模型利用模型差异。DB模型允许对部分观察到的流感季节进行预测,以借用之前观察到的感冒季节的差异信息。我们将DB模型与CDC 2015–2016年和2016–2017年流感预测挑战中的所有模型进行了比较。DB模型在这两个挑战中均优于所有模型,表明DB模型是领先的流感预测模型。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62M20型 随机过程推断和预测
92C60型 医学流行病学
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