乌鲁木齐市新冠肺炎疫情数据的贝叶斯分析

摘要：

每日新增确诊病例和每日新增无症状感染者病例在探索新冠疫情的传播模式,分析疫情传播的影响因素等方面起着关键作用,因此利用合理的统计方法来探究它们的分布特征具有很重要的理论与实际意义.文中根据新疆乌鲁木齐市新冠疫情每日新增确诊病例与每日新增无症状感染者病例的实际数据,以探究数据的分布特征为目的,分别基于泊松分布,变点泊松分布与过度发散泊松分布对数据进行统计建模,利用贝叶斯方法对模型进行统计推断,并利用DIC值来评价各个模型的优劣.结果表明,三种模型对实际样本数据具有一定的的合理性,相比之下,基于过度发散泊松分布的模型具有最高的拟合优度,其次为变点泊松模型,泊松模型的拟合优度相对较差.

关键词：新冠肺炎疫情、每日新增确诊病例、每日新增无症状感染者病例、泊松分布、贝叶斯分析

所属期刊栏目：37

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;新疆财经大学科研研究基金

在线出版日期：2022-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：226-236