电晕疫情：基于贝叶斯方法的COVID-19预测模型

简介：
本文提出了一种利用贝叶斯统计方法构建的预测模型，旨在更准确地评估和预测COVID-19的发展趋势及影响。通过分析现有数据，该模型能够为公共卫生决策提供有力支持。 冠状病毒预测模型此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法：这是一个具有随时间变化的接触率（β）的模型。Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，并随着锁定和限制措施到位而允许其徘徊。先验被置于基于现有文献的动态参数上；未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行相应的Stan模型代码。 欢迎发表评论、反馈、问题和建议：可以通过在这里打开“问题”或“拉取请求”，或者通过邮件与我联系（jamie1212@gmail.com）的方式进行沟通。 当前结果： 这是最新生成的针对澳大利亚的数据预测。请记住，这里适用标准警告和谦虚建模的原则。“理解该图表的一种方法是‘以面值获取报告中的数据，并对病毒的行为方式做出合理的假设以及未来的前景如何？’” 贡献此回购遵循Google的标准开源条件；更多信息可参考相关文档。 请注意，上述信息已经根据要求去除了联系方式等私人信息。