Улучшенное непараметрическое оценивание для диффузионной эпидемиологической SIR модели по неполным данным С. С. Перелевский, Е. А. Пчелинцев
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Improved nonparametric estimation for diffusion epidemiological SIR model from incomplete data [Parallel title]Subject(s): эргодический диффузионный процесс | гетероскедастичная регрессия | неполные данные | улучшенное оценивание | среднеквадратический риск | взвешенные оценки | SIR моделиGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online
In:
Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 65. С. 79-88Abstract: Рассматривается задача статистического оценивания по дискретным данным функции распространения эпидемии в стохастической SIR модели типа Кермака–Маккендрика, в которой динамика инфицирования определяется эргодическим диффузионным процессом с неизвестным коэффициентом диффузии. Для оценивания функции сноса диффузионного процесса предлагается улучшенная процедура, обладающая более высокой скоростью сходимости, чем обычные оценки МНК. Приводятся результаты численного моделирования Монте-Карло.
Библиогр.: 20 назв.
Рассматривается задача статистического оценивания по дискретным данным функции распространения эпидемии в стохастической SIR модели типа Кермака–Маккендрика, в которой динамика инфицирования определяется эргодическим диффузионным процессом с неизвестным коэффициентом диффузии. Для оценивания функции сноса диффузионного процесса предлагается улучшенная процедура, обладающая более высокой скоростью сходимости, чем обычные оценки МНК. Приводятся результаты численного моделирования Монте-Карло.
There are no comments on this title.