Improvements in the Estimation of the Latent and Infectious Periods of a Contagious Disease
传染病潜伏期与传染期估计的改进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：摘要研究传染病模型的似然计算，家庭内传播并未被明确表述为网络计量或经济结构估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
传染病潜伏期与传染期估计的改进
- 研究问题
- 论文研究如何改进根据家庭内后续病例出现间隔估计疾病潜伏期和传染期的计算，并便利模型拟合检验及扩展。
- 方法与思路
- 作者将已有传染病模型的似然最大化改为计算机求解，自动确定起点、计算拟合优度，并加入传播链误分类参数的扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，计算机方法加快运算并便利起点选择、拟合优度计算和模型变动，使用既有麻疹及新的传染性肝炎数据示范。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对病例间隔与疾病参数的联系、计算起点和收敛判据，以及传播链误分类参数是否可识别及如何估计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未报告参数结果、计算提速幅度或统计精度改善，不能把计算改进等同于估计更准确。
原文摘要
The contagious disease model proposed by Bailey (1956a, b) predicts the frequency distribution of time intervals between the appearance of subsequent cases. Using data from households of two or three susceptibles into which a disease, measles, had been introduced, Bailey used a maximum likelihood procedure to determine various disease parameters, for example, length of the latent and infectious periods. In the original calculations, a desk calculator scoring procedure was used to maximize the likelihood. The present paper describes the application of a computer maximization technique to this problem. The computation is of course more rapid and the use of a computer permits the automatic determination of starting points for the computation, the calculation of goodness of fit X2 and facilitates variations of the model, such as the addition of an extra parameter to allow for the mis-classification of chains. The methods recommended are illustrated both by the previous measles data and by new data on infectious hepatitis.