對累計治愈病例數(shù)、現(xiàn)有重癥病例數(shù)、累計病死病例數(shù)、現(xiàn)有輕癥病例數(shù)的點估計與區(qū)間估計進(jìn)行計算,在Bayesian框架下建立Dirichlet模型,共264個逐日概率指標(biāo)（治愈概率、重癥概率、病死概率及輕癥概率）作為參數(shù),通過MCMC方法完成參數(shù)的Bayesian估計,最后分別計算COVID-19逐日4個總量指標(biāo)的點估計及區(qū)間估計.結(jié)果發(fā)現(xiàn):264條MC鏈均收斂于各自的后驗分布,最大MC誤差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值百分?jǐn)?shù)僅為0.774 55%;除病死概率可信區(qū)間帶略寬外,其他3個概率的可信區(qū)間帶與點估計曲線幾乎重合,逐日4個概率點估計最大誤差限為3.07%;截至2020-03-28,4個總量指標(biāo)點估計值分別為75 447.80、742.004 5、3 299.885、1 948.745例,與樣本值幾乎相等;95%CI分別為:（75 301.20,75 594.39）、（689.881 0,796.082 6）、（3 189.937,3 409.833）、（1 864.045,2 035.075）. 

【文章來源】：四川師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,43(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3150032