論文の概要: Gaussian Process Nowcasting: Application to COVID-19 Mortality Reporting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11249v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 18:32:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 20:04:32.716657
- Title: Gaussian Process Nowcasting: Application to COVID-19 Mortality Reporting
- Title（参考訳）: Gaussian Process Nowcasting: COVID-19死亡報告への適用
- Authors: Iwona Hawryluk, Henrique Hoeltgebaum, Swapnil Mishra, Xenia
Miscouridou, Ricardo P Schnekenberg, Charles Whittaker, Michaela Vollmer,
Seth Flaxman, Samir Bhatt, Thomas A Mellan
- Abstract要約: 計測過程の遅延による信号の観測の更新は、信号処理において一般的な問題である。
本稿では,報告時間遅延面に存在する自己相関構造の変化を記述可能な潜在ガウス過程を用いた柔軟なアプローチを提案する。
このアプローチは、現在予測されている死者数に対する不確実性の堅牢な推定も生み出す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8712862578745018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Updating observations of a signal due to the delays in the measurement
process is a common problem in signal processing, with prominent examples in a
wide range of fields. An important example of this problem is the nowcasting of
COVID-19 mortality: given a stream of reported counts of daily deaths, can we
correct for the delays in reporting to paint an accurate picture of the
present, with uncertainty? Without this correction, raw data will often mislead
by suggesting an improving situation. We present a flexible approach using a
latent Gaussian process that is capable of describing the changing
auto-correlation structure present in the reporting time-delay surface. This
approach also yields robust estimates of uncertainty for the estimated
nowcasted numbers of deaths. We test assumptions in model specification such as
the choice of kernel or hyper priors, and evaluate model performance on a
challenging real dataset from Brazil. Our experiments show that Gaussian
process nowcasting performs favourably against both comparable methods, and a
small sample of expert human predictions. Our approach has substantial
practical utility in disease modelling -- by applying our approach to COVID-19
mortality data from Brazil, where reporting delays are large, we can make
informative predictions on important epidemiological quantities such as the
current effective reproduction number.
- Abstract（参考訳）: 測定プロセスの遅延による信号の観測の更新は、信号処理において一般的な問題であり、幅広い分野において顕著な例がある。
この問題の重要な例は、COVID-19の死亡率の今の予測です。毎日の死亡数の報告の流れを考えると、不確実性のある現在の正確な絵を描くために報告の遅れを修正できますか?
この補正がなければ、生データは改善状況を提案することで誤解されることが多い。
本稿では,報告時間遅延面に存在する自己相関構造の変化を記述可能な潜在ガウス過程を用いた柔軟なアプローチを提案する。
このアプローチは、現在予測されている死者数に対する不確実性の堅牢な推定も生み出す。
カーネルやハイパープリミティブの選択などのモデル仕様の仮定をテストし、ブラジルからの挑戦的な実際のデータセット上でモデルパフォーマンスを評価します。
実験の結果,gaussian process nowcastingは,比較手法と専門家による予測のサンプルの両方に対して好適に機能することが示された。
当社のアプローチは,ブラジルのCOVID-19死亡率データにアプローチを適用することで,現在の有効再生数などの重要な疫学的量について,有益な予測を行うことができる。
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