格栅，昆廷;恶魔，雅克;皮埃尔·马加尔 研究法国新冠肺炎数据的稳健现象学方法。 （英语） Zbl 1498.92215号 数学。申请。科学。工程师。 2，编号3，149-160（2021）. 小结：我们提供了一种基于两步过程的新方法来分析新冠肺炎累积报告病例数据：首先，我们使用一个考虑到时间段的地方病或流行病性质的现象学模型对数据进行正则化，然后使用一个精确再现疫情的数学模型。这使我们能够获得关于流行病参数的新信息，并每天计算有效的基本生育率。我们的方法具有识别新感染病例数量的稳健趋势的优势，并且能够非常顺利地重建疫情。该方法所需的参数数量非常少：对于2020年2月至2021年1月之间的法国疫情，我们总共只使用了11个参数。 引用于三文件 MSC公司： 92天30分 流行病学 关键词：新冠肺炎疫情;流行病建模;新病例数据规范化;地方性相位拟合;流行病繁殖数计算 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Griette}等人，数学。申请。科学。工程2，编号3，149--160（2021；Zbl 1498.92215） 全文： 内政部 参考文献： [1] D.Bernoulli，Essai D'une nouvelle analysis de la petite Vérole，&des vantages de l'Inculation pour laévenir，Historie de l'Académie royale des sciences avec les mémoires de matique et de physique tirés de cette mie（1766），1-45。 [2] G.Chowell、N.W.Hengartner、C.Castillo-Chavez、P.W.Fenimore和J.M.Hyman，《埃博拉的基本生殖数量和公共卫生措施的影响：刚果和乌干达的案例》，J.Theor。生物学229（2004），第119-126号·Zbl 1440.92062号 [3] J.Demongeot、Q.Griette和P.Magal，SI疫情模型在中国大陆COVID-19数据中的应用，Roy。Soc.开放科学。7（2020），第12期，201878。 [4] K.Dietz和J.A.P.Heesterbeek，Daniel Bernoulli的流行病学模型回顾，数学。Biosci公司。180 (2002), 1-21. ·Zbl 1019.92028号 [5] Z.Liu、P.Magal、O.Seydi和G.Webb，根据早期数据预测中国新冠肺炎疫情的累计病例数，数学。Biosci公司。《工程17》（2020），第4期，3040-3051。7.《了解中国武汉新冠肺炎疫情暴发中未报告的病例以及主要公共卫生干预措施的重要性》，《生物学》第9期（2020年），第3期，第50页·Zbl 1467.92215号 [6] W.P.London和J.A.Yorke，《麻疹、水痘和腮腺炎反复爆发：I.接触率的季节变化》，《美国流行病学杂志》。98（1973），第6期，第453-468页。 [7] P.F.Verhulst，《人口公告》，《数学与体质通讯》第10期（1838年），第113-121页。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。