感染人数期望值估计及新增确诊人数趋势预测的概率模型

作者：丁志伟; 刘艳云; 孔京; 张洪; 张一; 戴彧虹; **旺^*

来源：运筹学学报, 2020, 24(01): 1-12.

DOI：10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2020.01.001

• 新型冠状病毒
• 感染人数
• 极大似然估计
• EM算法
• Bootstrap

新型冠状病毒肺炎自2019年12月初出现在武汉后,2020年1月中下旬开始暴发并迅速在全国肆虐,2020年2月中旬后又在几十个国家和地区蔓延,科学有效地掌握疫情发展对于疫情管控至关重要.感染人数是评估疫情形势的重要指标,可以辅助决策者及时制定疫情管控措施.现利用新增确诊人数和新增感染人数存在互相推算的关系,采用极大似然估计方法求解得到全国(除湖北省)每日新增感染人数期望值的估计值,并引入Bootstrap方法给出相应的置信区间,进一步推算现有感染(未确诊)人数并预测新增确诊人数变化趋势,为返城复工提供数据分析支撑.

• 单位
  中国科学技术大学; 北京大学; 北京大数据研究院; 中国科学院数学与系统科学研究院