Population size estimation based on the capture-recapture experiment is an interesting problem in various fields including epidemiology, criminology, demography, etc. In many real-life scenarios, there exists inherent heterogeneity among the individuals and dependency between capture and recapture attempts. A novel trivariate Bernoulli model is considered to incorporate these features, and the Bayesian estimation of the model parameters is suggested using data augmentation. Simulation results show robustness under model misspecification and the superiority of the performance of the proposed method over existing competitors. The method is applied to analyse real case studies on epidemiological surveillance. The results provide interesting insight on the heterogeneity and dependence involved in the capture-recapture mechanism. The methodology proposed can assist in effective decision-making and policy formulation.


翻译:根据抓捕-抓获实验得出的人口规模估计是各个领域的一个令人感兴趣的问题,包括流行病学、犯罪学、人口学等。在许多现实生活中,个人之间有着固有的异质性,在抓捕和抓捕尝试之间也存在依赖性。认为一种新颖的三变伯努利模型可以纳入这些特征,建议采用数据扩增方法对模型参数进行巴伊西亚估计。模拟结果显示模型的特性不准确,而且拟议方法的性能优于现有竞争者。该方法用于分析流行病学监测的实际案例研究。结果对抓捕-抓捕机制所涉及的异质性和依赖性提供了有趣的洞察力。拟议方法有助于有效的决策和政策制定。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
异常检测论文大列表:方法、应用、综述
专知
126+阅读 · 2019年7月15日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月6日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
异常检测论文大列表:方法、应用、综述
专知
126+阅读 · 2019年7月15日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月6日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6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