Đánh giá cỡ mẫu cho ước lượng tham số trong những mô hình cấu trúc giai đoạn

Abstract

Mô hình cấu trúc giai đoạn nghiên cứu quá trình phát triển được phân chia theo từng giai đoạn. Mô hình này rất phổ biến trong nghiên cứu sự phát triển của các loại bệnh và sự phát triển sinh học của thực vật và động vật. Cách tiếp cận Bayes nhúng phép biến đổi tham số vào thuật toán Metropolis-Hastings được sử dụng để ước lượng các tham số cho các mô hình này cho đến nay được đánh giá là cách tiếp cận chính xác với các nghiên cứu thực nghiệm. Mục đích chính của bài viết là áp dụng phương pháp tiếp cận Bayes ước lượng tham số trong mô hình cấu trúc giai đoạn không xuất hiện tỷ lệ chết cho các nghiên cứu mô phỏng để xác định cỡ mẫu thích hợp cho mô hình cấu trúc với các giai đoạn cho trước. Kết quả của việc đánh giá cỡ mẫu này được áp dụng cho dữ liệu thời gian ủ bệnh của COVID-19. Nghiên cứu trên dữ liệu này được xem là sự tiếp nối của các nghiên cứu trước và có ý nghĩa trong công tác phòng chống đại dịch.

Keywords

• Dữ liệu phát triển theo giai đoạn, dữ liệu tần số theo giai đoạn, giai đoạn ủ bệnh của COVID-19, mô hình cấu trúc giai đoạn, phân tích Bayes