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J-GLOBAL ID：201702247844698217   整理番号：17A1237582

感染症拡散のネットワークモデルのための高速推論【Powered by NICT】

Fast Inference for Network Models of Infectious Disease Spread

著者 (2件)： Romanescu Razvan G. (Department of Mathematics and Statistics, University of Guelph) ,  Deardon Rob (Department of Production Animal Health, Department of Mathematics and Statistics, University of Calgary)
資料名： Scandinavian Journal of Statistics  (Scandinavian Journal of Statistics)
巻： 44  号： 3  ページ： 666-683  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1720A  ISSN： 0303-6898  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 接触ネットワーク上の感染症のモデルは,流行時の集団の不均一性を捕捉の有用な手段を提供する。の高度に連結した個体は,より少ない接合部よりも大発生の間の初期の高い率で感染する傾向がある。個々の次数分布の確率母関数に基づく強力なアプローチはこのような集団における発生の平均場動力学モデリングが存在する。確率文脈における同じアイデアを開発し,1週間前方発生数のための包括的モデルを提示した。著者らの焦点は,いくつかの一般的な次数分布のための接触ネットワーク(および他の流行)パラメータを推定する,ネットワークは不均一にランダムである場合である。著者らのモデルは,最初に感受性感染除去フレームワーク,感受性感染除去感受性シナリオに拡張に設置されている,インフルエンザAデータにこの方法を適用した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 感受性 ,  *ネットワーク ,  *感染症 ,  *感染 ,  *モデル ,  母関数 ,  インフルエンザ ,  不均一性 ,  *高速度 ,  接合部
準シソーラス用語： 動力学モデリング ,  次数分布 ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 計数データ ,  次数分布 ,  流行病 ,  同定可能性 ,  inference ,  インフルエンザ ,  ネットワークモデル ,  感受性感染removed感受性

分類 (2件)： 疫学  (GB03000E) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 感染症 ,  拡散 ,  ネットワークモデル ,  推論