論文の概要: Consistent and fast inference in compartmental models of epidemics using
Poisson Approximate Likelihoods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13602v3
- Date: Mon, 27 Mar 2023 10:20:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 03:22:08.218832
- Title: Consistent and fast inference in compartmental models of epidemics using
Poisson Approximate Likelihoods
- Title（参考訳）: Poisson Approximate Likelihoodsを用いた疫病のコンパートメンタルモデルにおける一貫性と高速推論
- Authors: Michael Whitehouse, Nick Whiteley, Lorenzo Rimella
- Abstract要約: 疫学推論のためのPoisson Approximate Likelihood (PAL) 法を紹介した。
PALの実装は単純で、初等演算のみを含み、チューニングパラメータは含まない。
PALは、Stanにおける自動分化を利用して、年齢構成のインフルエンザモデルに適合し、連続したモンテカルロにPALを埋め込むことでロタウイルスの過剰分散を比較することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Addressing the challenge of scaling-up epidemiological inference to complex
and heterogeneous models, we introduce Poisson Approximate Likelihood (PAL)
methods. In contrast to the popular ODE approach to compartmental modelling, in
which a large population limit is used to motivate a deterministic model, PALs
are derived from approximate filtering equations for finite-population,
stochastic compartmental models, and the large population limit drives
consistency of maximum PAL estimators. Our theoretical results appear to be the
first likelihood-based parameter estimation consistency results which apply to
a broad class of partially observed stochastic compartmental models and address
the large population limit. PALs are simple to implement, involving only
elementary arithmetic operations and no tuning parameters, and fast to
evaluate, requiring no simulation from the model and having computational cost
independent of population size. Through examples we demonstrate how PALs can be
used to: fit an age-structured model of influenza, taking advantage of
automatic differentiation in Stan; compare over-dispersion mechanisms in a
model of rotavirus by embedding PALs within sequential Monte Carlo; and
evaluate the role of unit-specific parameters in a meta-population model of
measles.
- Abstract（参考訳）: 複雑および不均一なモデルに対する疫学的推測のスケールアップの課題に対処するため,Poisson Approximate Likelihood (PAL)法を提案する。
人口制限が決定論的モデルへの動機付けに使用されるようなコンパートメンタルモデリングに対する一般的なODEアプローチとは対照的に、PALは有限人口、確率的コンパートメンタルモデルに対する近似フィルタリング方程式から導出され、大きな人口制限は最大PAL推定器の一貫性を駆動する。
我々の理論的結果は, 確率的区画モデルの幅広いクラスに適用され, 集団の限界に対処した最初の確率的パラメータ推定一貫性結果であると考えられる。
PALの実装は簡単で、初等演算のみを伴い、チューニングパラメータを含まず、モデルからのシミュレーションを必要とせず、集団サイズに依存しない計算コストを持つ。
例を通して、PALがインフルエンザの年齢構造モデルに適合し、スタンにおける自動分化を生かし、連続モンテカルロにPALを埋め込むことでロタウイルスのモデルにおける過分散機構を比較し、麻疹のメタポピュレーションモデルにおける単位特異的パラメータの役割を評価する。
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