Refining epidemiological forecasts with simple scoring rules.
Refining epidemiological forecasts with simple scoring rules.
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使用简单的评分规则来完善流行病学预测。
DOI：
10.1098/rsta.2021.0305
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发表时间：
2022-10-03
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Maskell, Simon
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Moore, Robert E.;Rosato, Conor;Maskell, Simon
传染病模型的估计值构成了用于为英国应对新冠肺炎大流行提供信息的科学证据的重要组成部分。这些估计的偏差和可变性可能会有很大的不同。流行病学预测应与最终实现的观察结果保持一致。我们使用简单的评分规则通过调整统计模型的平滑超参数来精炼新的多源新冠肺炎监控数据统计模型的预测。本文是主题问题“模拟真实流行病的技术挑战和克服这些挑战的范例”的一部分。
Estimates from infectious disease models have constituted a significant part of the scientific evidence used to inform the response to the COVID-19 pandemic in the UK. These estimates can vary strikingly in their bias and variability. Epidemiological forecasts should be consistent with the observations that eventually materialize. We use simple scoring rules to refine the forecasts of a novel statistical model for multisource COVID-19 surveillance data by tuning its smoothness hyperparameter. This article is part of the theme issue ‘Technical challenges of modelling real-life epidemics and examples of overcoming these’.
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影响因子：
1
作者：
Pagani, Filippo;Wiegand, Martin;Nadarajah, Saralees
通讯作者：
Nadarajah, Saralees
影响因子：
6.4
作者：
Carroll, SS;Cressie, N
通讯作者：
Cressie, N
影响因子：
1.9
作者：
Czado, Claudia;Gneiting, Tilmann;Held, Leonhard
通讯作者：
Held, Leonhard
DOI：
10.1098/rstb.2020.0264
发表时间：
2021-07-19
期刊：
Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences
影响因子：
--
作者：
Pellis L;Scarabel F;Stage HB;Overton CE;Chappell LHK;Fearon E;Bennett E;Lythgoe KA;House TA;Hall I;University of Manchester COVID-19 Modelling Group
通讯作者：
University of Manchester COVID-19 Modelling Group
DOI：
10.1098/rspa.1927.0118
发表时间：
1927-08-01
期刊：
PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY OF LONDON SERIES A-CONTAINING PAPERS OF A MATHEMATICAL AND PHYSICAL CHARACTER
影响因子：
--
作者：
Kermack, WO;McKendrick, AG
通讯作者：
McKendrick, AG