論文の概要: Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal
Monte Carlo Samplers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09142v1
- Date: Thu, 17 Mar 2022 07:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-18 14:06:23.922170
- Title: Covid19 Reproduction Number: Credibility Intervals by Blockwise Proximal
Monte Carlo Samplers
- Title（参考訳）: Covid19 再現数:ブロックワイズ近位モンテカルロサンプリングによる信頼性インターバル
- Authors: Gersende Fort (IMT), Barbara Pascal (CRIStAL), Patrice Abry
(Phys-ENS), Nelly Pustelnik (Phys-ENS)
- Abstract要約: 所定の領域におけるパンデミックの強度を、再生数で効率的に測定する。
非滑らかな機能的最小化を含む逆問題定式化を用いて、再生数の時間発展の推定を行った。
本研究はモンテカルロサンプリングを用いて,この制限を克服することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring the Covid19 pandemic constitutes a critical societal stake that
received considerable research efforts. The intensity of the pandemic on a
given territory is efficiently measured by the reproduction number, quantifying
the rate of growth of daily new infections. Recently, estimates for the time
evolution of the reproduction number were produced using an inverse problem
formulation with a nonsmooth functional minimization. While it was designed to
be robust to the limited quality of the Covid19 data (outliers, missing
counts), the procedure lacks the ability to output credibility interval based
estimates. This remains a severe limitation for practical use in actual
pandemic monitoring by epidemiologists that the present work aims to overcome
by use of Monte Carlo sampling. After interpretation of the functional into a
Bayesian framework, several sampling schemes are tailored to adjust the
nonsmooth nature of the resulting posterior distribution. The originality of
the devised algorithms stems from combining a Langevin Monte Carlo sampling
scheme with Proximal operators. Performance of the new algorithms in producing
relevant credibility intervals for the reproduction number estimates and
denoised counts are compared. Assessment is conducted on real daily new
infection counts made available by the Johns Hopkins University. The interest
of the devised monitoring tools are illustrated on Covid19 data from several
different countries.
- Abstract（参考訳）: コビッド19のパンデミックのモニタリングは、かなりの研究努力を受けた重要な社会的利益となっている。
特定の領域におけるパンデミックの強度は、その再生数によって効率よく測定され、毎日の新規感染の発生率を定量化する。
近年,非平滑関数最小化を用いた逆問題定式化法を用いて,再生数の時間発展の推定を行った。
Covid19データの限られた品質(外数、欠落数)に対して堅牢に設計されているが、信頼性間隔に基づく推定を出力する能力は欠如している。
疫学者による実際のパンデミックモニタリングにおいて,本研究はモンテカルロサンプリングを用いて克服することを目的としている。
ベイズ的枠組みへの関数の解釈の後、いくつかのサンプリングスキームは、結果として得られる後方分布の非滑らかな性質を調整するために調整される。
考案されたアルゴリズムの独創性は、ランゲヴィン・モンテカルロサンプリングスキームとプロキシ作用素を組み合わせることに由来する。
再生数推定と分数カウントのための信頼性区間を生成するための新しいアルゴリズムの性能を比較する。
ジョンズ・ホプキンス大学(Johns Hopkins University)による毎日の新規感染者数の評価。
考案されたモニタリングツールの関心は、いくつかの異なる国のCovid19データに示されている。
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