【摘 要】
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对累计治愈病例数、现有重症病例数、累计病死病例数、现有轻症病例数的点估计与区间估计进行计算,在Bayesian框架下建立Dirichlet模型,共264个逐日概率指标(治愈概率、重症
【机 构】
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楚雄师范学院地理科学与旅游管理学院,楚雄师范学院数学与统计学院,楚雄医药高等专科学校
【基金项目】
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云南省高校联合基金面上项目(2017FH001-068),云南省教育厅资助项目(2017ZZX018)
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对累计治愈病例数、现有重症病例数、累计病死病例数、现有轻症病例数的点估计与区间估计进行计算,在Bayesian框架下建立Dirichlet模型,共264个逐日概率指标(治愈概率、重症概率、病死概率及轻症概率)作为参数,通过MCMC方法完成参数的Bayesian估计,最后分别计算COVID-19逐日4个总量指标的点估计及区间估计.结果发现:264条MC链均收敛于各自的后验分布,最大MC误差与标准差的比值百分数仅为0.77455%;除病死概率可信区间带略宽外,其他3个概率的可信区间带与点估计曲线几乎重合,逐日
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