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ADVANCE-Sampling-bias-minimization-in-disease-frequency-estimate
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2021-03-19
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疾病频率估计中的抽样偏差最小化 该项目根据特定时间段和个人情况之间的测试结果,为大流行呈阳性的每日概率提供了两种可选的无偏估计模型。 数据集: 分析是根据以色列卫生部提供的以色列Covid-19数据(从11.3.2020到18.10.2020)进行的。可以在以下链接中找到数据: : 我们通过检查与每日死亡人数的相关性来检查模型估计。有关以色列每日死亡人数的信息来自以色列卫生部的仪表板。数据是通过以下链接手动收集的: : 我们的模型: 全局模型 该模型基于贝叶斯推论,一步就整个数据,为我们提供了对大流行呈阳性的每日可能性的估计。您可以在我们的论文中找到完整的细节和解释。 在线模型 该模型基于贝叶斯推断为我们提供了对大流行呈阳性的每日可能性的估计值,使用全局模型一步一步地计算了前28天的估计值,而其余天数的估计值是在线的。根据之前的估算逐日进行。您可以在我们的论文中找到完整的细节和解释
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ADVANCE-Sampling-bias-minimization-in-disease-frequency-estimate-master.zip (7个子文件)
ADVANCE-Sampling-bias-minimization-in-disease-frequency-estimate-master
calculate_tools.py 3KB
main.py 4KB
plot_tools.py 9KB
preprocess.py 3KB
estimate_models.py 14KB
README.md 2KB
saving_tools.py 2KB
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zhangjames
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