典型文献
乌鲁木齐市新冠肺炎疫情数据的贝叶斯分析
文献摘要：
每日新增确诊病例和每日新增无症状感染者病例在探索新冠疫情的传播模式,分析疫情传播的影响因素等方面起着关键作用,因此利用合理的统计方法来探究它们的分布特征具有很重要的理论与实际意义.文中根据新疆乌鲁木齐市新冠疫情每日新增确诊病例与每日新增无症状感染者病例的实际数据,以探究数据的分布特征为目的,分别基于泊松分布,变点泊松分布与过度发散泊松分布对数据进行统计建模,利用贝叶斯方法对模型进行统计推断,并利用DIC值来评价各个模型的优劣.结果表明,三种模型对实际样本数据具有一定的的合理性,相比之下,基于过度发散泊松分布的模型具有最高的拟合优度,其次为变点泊松模型,泊松模型的拟合优度相对较差.
文献关键词：
新冠肺炎疫情;每日新增确诊病例;每日新增无症状感染者病例;泊松分布;贝叶斯分析
中图分类号：
作者姓名：
古丽斯坦·库尔班尼牙孜;田茂再
作者机构：
新疆财经大学 统计与数据科学学院,新疆乌鲁木齐830012;中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学 统计学院,北京100972
文献出处：
引用格式：
[1]古丽斯坦·库尔班尼牙孜;田茂再-.乌鲁木齐市新冠肺炎疫情数据的贝叶斯分析)[J].高校应用数学学报,2022(02):226-236
A类：
每日新增无症状感染者病例
B类：
乌鲁木齐市,疫情数据,贝叶斯分析,每日新增确诊病例,传播模式,疫情传播,统计方法,很重,实际意义,实际数据,泊松分布,变点,发散,统计建模,贝叶斯方法,统计推断,DIC,相比之下,拟合优度,泊松模型
AB值：
0.230055
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