COVID-19流行病学作为动态传播森林上的新兴行为
摘要：一个基于随机分室过程的SARS-CoV-2传播模型，其过程的均值和方差有明显的动态变化。利用一种确定性的、生物学驱动的信号处理方法，将模型拟合于从2020年1月到2021年3月的华盛顿州的时间序列数据，并且我们展示了该模型的隐藏状态，如人口普遍性，与调查和其他估计结果的一致性。然后，在论文的后半部分，我们证明了同一模型可以被重新构建为具有动态度分布的分支过程。这种视角使我们能够生成近似的传播树，并估计一些更高阶的统计量，如疫情暴发中的个案集聚情况，我们发现这与接触追踪和系统发生学的相关观察结果一致。
作者：Niket Thakkar and Mike Famulare
论文ID：2205.02150
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2022-05-05