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西奥多·基普拉奥斯;尼尔，彼得;丹尼斯·普朗格

使用近似贝叶斯计算的随机流行病模型的贝叶斯推理教程介绍。 （英语） Zbl 1377.92091号

数学。Biosci公司。 287, 42-53 (2017).
摘要：基于似然的疾病暴发数据推断可能非常具有挑战性，因为数据具有内在的相关性，并且通常不完整。在本文中，我们回顾了最近用于分析此类数据的近似贝叶斯计算（ABC）方法，这些方法通过拟合随机流行病模型而无需计算观测数据的可能性。我们考虑了非时间数据和时间数据，并用一些具有不同模型和数据集的示例来说明这些方法。此外，我们对易于实现的现有算法进行了扩展，并对现有方法进行了改进。最后，实现本文中提出的算法的代码可在https://github.com/kypraios/epiABC.

引用于13文件

MSC公司：

92天30分 流行病学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92-08 生物问题的计算方法

关键词：

贝叶斯推断;流行病;随机传染病模型;近似贝叶斯计算;人口蒙特卡罗

软件：

epiABC公司;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Kypraios}等人，数学。Biosci公司。287、42-53（2017年；Zbl 1377.92091）
全文： 内政部 链接

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