Parameter Estimation for the Carrier-Borne Epidemic Model
载体传播流行病模型的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究流行病随机过程的参数估计，未涉及所列经济领域中的网络干扰或结构估计。
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载体传播流行病模型的参数估计
- 研究问题
- 连续观察载体传播流行病过程时，如何估计感染率与移除率；若不知道事件间隔时间，又如何估计相对移除率？
- 方法与思路
- 作者针对固定和随机观察时长推导最大似然估计及移除率倒数估计量的分布，并为缺少精确事件间隔的情形提出估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种观察方案下均获得移除率倒数估计量的分布；另提出适用于初始易感者数量较大群体的相对移除率估计量。
- 阅读关注点
- 核对随机观察时长的定义、似然所需的观察信息，以及缺少事件间隔时的估计步骤和初始易感者数量较大的具体要求。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；随机观察方案、模型假设和大群体估计量的误差性质未说明，不能据此判断其他观察机制下的有效性。
原文摘要
Summary We derive the maximum likelihood estimates (m.l.e.) of the infection and removal rates of the carrier-borne epidemic model when the process has been observed continuously for a fixed or random period of time. For both sampling schemes we derive the distribution of the m.l.e. of the inverse of the removal rate. We also consider the problem of estimating the relative removal rate of the model when the process has been observed continuously for a period of time, but the exact times between events is unknown. In this case, we propose an estimator which is appropriate for populations having a large initial number of susceptibles.