Hypothesis Test on a Mixture Forward-Incubation-Time Epidemic Model With Application to COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of the incubation period of the novel coronavirus disease that emerged in 2019 (COVID-19) has crucial clinical implications for understanding this disease and devising effective disease-control measures.Qin et al. (2020) designed a cross-sectional and forward follow-up study to collect the duration times between a specific observation time and the onset of COVID-19 symptoms for a number of individuals.They further proposed a mixture forward-incubation-time epidemic model, which is a mixture of an incubationperiod distribution and a forward time distribution, to model the collected duration times and to estimate the incubation-period distribution of COVID-19.In this paper, we provide sufficient conditions for the identifiability of the unknown parameters in the mixture forward-incubation-time epidemic model when the incubation period follows a two-parameter distribution.Under the same setup, Statistica Sinica: Newly accepted Paper (accepted author-version subject to English editing)we propose a likelihood ratio test (LRT) for testing the null hypothesis that the mixture forward-incubation-time epidemic model is a homogeneous exponential distribution.The testing problem is non-regular because a nuisance parameter is present only under the alternative.We establish the limiting distribution of the LRT and identify an explicit representation for it.The limiting distribution of the LRT under a sequence of local alternatives is also obtained.Our simulation results indicate that the LRT has desirable type-I errors and powers, and we analyze a COVID-19 outbreak dataset from China to illustrate the usefulness of the LRT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».