流行病学模型的应用——基于新型冠状病毒肺炎疫情的研究

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传染病对人类社会有很大的威胁,也是影响国家安全和经济发展的重要因素,如今我们所处的环境复杂多变,传染病的防治工作更为艰巨。如何对传染病数据进行分析和预测,这对国家的安全和经济发展来说是非常重要的,因此可以借鉴相关的数学模型对传染病数据进行研究。我国对新冠病毒肺炎的防治策略采取的是限制人口流动,提倡减少外出,戴口罩、不聚集等的“类SARS策略”,而国外部分国家采取的是不做太多干预的“类大流感策略”。由于目前将两者结合进行研究的很少,因此本文把“类SARS策略”应用到“类大流感策略”国家,对意大利、英国、德国进行短期预测,其主要研究内容如下:一、采用湖北省2020年1月21日至2020年4月8日的新冠病毒肺炎相关数据,建立SEIQRD模型进行分析并对模型中的参数:传播率、隔离速率、治愈率和病亡率进行估计。二、将拟合的SEIQRD模型及其参数应用到“类大流感策略”国家进行短期模拟预测,分析如果“类大流感策略”国家及时采取“类SARS策略”情况下新冠病毒肺炎的发展状况。通过上述数据分析的研究结果显示:如果“类大流感策略”国家及时采取“类SARS策略”,那么新冠病毒肺炎能够及时得到控制,感染人数以及病亡人数都会大大降低。
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在跟踪研究中,通常会观测到同一个体的两个及以上的事件时间,在实际情况中,这些事件时间往往不是独立的。尤其在成对的器官中,当一个器官失效,另一个器官的生存时间也会发生变化,比如同一个人两个不同器官的衰竭时间、癌症复发时间和死亡的时间等,这些二元生存数据之间存在相依性。把相依生存数据看作独立的生存过程来研究,得到的结果会是有偏的甚至是错误的。因此,建立二元相依生存分析模型并对其进行统计诊断具有重要的理
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