关于传染性负二项分布发病率的贝叶斯推断

在流行病学领域中,当所研究疾病的发病率很小时,传统方法为采用负二项分布即逆抽样方法对发病率进行研究,并假定发病率固定不变。但考虑到具有传染性的疾病蔓延时,可能由于多种因素而导致发病率产生变动,使得传统方法不能够有效地处理这种情况。在这种情况下,需要将发病率考虑为一个变动的变量,通常采用分层贝叶斯或方差成分模型进行分析。文章在贝叶斯推断中引入了广义第二类beta分布作为负二项分布发病率的先验分布,通过计算机密集计算及MCMC方法来对发病率进行统计推断。