Distributions of prevalence and daily new cases in a stochastic linear SEIR model
Notice bibliographique
Résumé
Model parameters are typically estimated by calibrating the model to new case counts. This is important for understanding disease dynamics and guiding control measures. For parameter estimation, it is essential to identify the distribution of new cases and establish an appropriate likelihood function. This study employs a stochastic linear SEIR model to approximate the distributions of the number of infectious individuals and the number of daily new cases. We show that the probability-generating function (PGF) of the number of infectious individuals can be approximated as the product of PGFs of two birth-and-death processes. We theoretically derive formulas for the mean and variance of both the number of infectious individuals and daily new cases. Furthermore, we demonstrate that the distribution of the infectious population size can be approximated by a binomial or negative binomial distribution, depending on the relationship between its mean and variance. The distribution of daily new cases can also be well approximated by a binomial or negative binomial distribution, depending on the distribution of the infectious population. Specifically, if the number of infectious individuals follows a binomial distribution, the number of daily new cases is also binomial; if it follows a negative binomial distribution, the number of daily new cases is negative binomial as well. These findings provide a robust theoretical basis for parameter estimation and epidemic forecasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».