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新冠疫情防控已成为当前全人类面临的重大课题,关于病例确诊间隔时间的研究,有利于认清疫情所处的状态,对开展疫情防控具有积极的现实意义。通过补全截断删失数据,获得完全数据下的指数分布似然函数,利用MCMC方法估计变点的位置及满条件分布参数,得到疫情期间小范围区域内病例间隔时间的变点为2天和5天。
删失截断下新冠疫情初期数据多变点Bayes估计
【摘 要】
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新冠疫情防控已成为当前全人类面临的重大课题,关于病例确诊间隔时间的研究,有利于认清疫情所处的状态,对开展疫情防控具有积极的现实意义。通过补全截断删失数据,获得完全数据下的指数分布似然函数,利用MCMC方法估计变点的位置及满条件分布参数,得到疫情期间小范围区域内病例间隔时间的变点为2天和5天。
【机 构】
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黑河学院理学院
【出 处】
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黑河学院学报
【发表日期】
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2021年9期
【基金项目】
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2017年黑河学院科学技术研究项目“带有删失数据的指数分布变点Bayes估计”(KJY201801)。
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