Perfect simulation for Reed-Frost epidemic models

PHILIP D. ONEILL

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Perfect simulation for Reed-Frost epidemic models

机译：里德弗罗斯特流行病模型的完美模拟

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The Reed-Frost epidemic model is a simple stochastic process with parameter q that describes the spread of an infectious disease among a closed population. Given data on the final outcome of an epidemic, it is possible to perform Bayesian inference for q using a simple Gibbs sampler algorithm. In this paper it is illustrated that by choosing latent variables appropriately, certain monotonicity properties hold which facilitate the use of a perfect simulation algorithm. The methods are applied to real data.

机译：里德弗罗斯特流行病模型是一个简单的随机过程，其参数为q，描述了封闭人群中传染病的传播情况。给定有关流行病最终结果的数据，可以使用简单的吉布斯采样器算法对q进行贝叶斯推断。本文说明，通过适当选择潜变量，可以保持某些单调性，这有利于使用完美的仿真算法。该方法适用于真实数据。

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来源
《Statistics and computing》 |2003年第1期|p.37-44|共8页
作者
PHILIP D. ONEILL;
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作者单位

School of Mathematical Sciences, University of Nottingham, University Park, Nottingham NG7 2RD, England;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类统计学;
关键词
epidemics; stochastic epidemic models; reed-frost epidemic model; perfect simulation; markov chain monte carlo methods; bayesian inference;

机译：流行病;随机流行病模型;里德弗罗斯特流行病模型;完美模拟;马尔可夫链蒙特卡洛方法;贝叶斯推断;

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