In epidemics many interesting quantities, like the reproduction number, depend on the incubation period (time from infection to symptom onset) and/or the generation time (time until a new person is infected from another infected person). Therefore, estimation of the distribution of these two quantities is of distinct interest. However, this is a challenging problem since it is normally not possible to obtain precise observations of these two variables. Instead, in the beginning of a pandemic, it is possible to observe for infection pairs the time of symptom onset for both people as well as a window for infection of the first person (e.g. because of travel to a risk area). In this paper we suggest a simple semi-parametric sieve-estimation method based on Laguerre-Polynomials for estimation of these distributions. We provide detailed theory for consistency and illustrate the finite sample performance for small datasets via a simulation study.


翻译:在许多令人感兴趣的流行病中,如生殖数,其数量取决于孕育期(从感染到症状发作的时间)和/或生育期(直到新人从另一个感染者感染为止的时间),因此,对这两个数量分布的估计是明显值得注意的,然而,这是一个具有挑战性的问题,因为通常不可能对这两个变量进行精确的观察。相反,在流行病开始的时候,可以观察到感染配对双方的症状发作时间以及第一个人感染的窗口(例如,由于前往一个危险地区)。在本文件中,我们建议根据Laguerre-Polynomicals进行简单的半对准的精细估计方法来估计这些分布。我们通过模拟研究为小型数据集提供了详细的一致性理论,并举例说明了有限的样本性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月23日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2017年11月27日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员