贝叶斯时空模型在新冠风险评估中的应用

作     者：牛佳安 余佳雄 

作者机构：武汉科技大学理学院湖北武汉 

出 版 物：《应用数学进展》 (Advances in Applied Mathematics)

年 卷 期：2023年第12卷第5期

页      面：2274-2287页

学科分类：120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 12[管理学] 1202[管理学-工商管理] 

主　　题：新冠疫情 疾病风险评估 BYM模型 FBM模型 

摘      要：基于2020~2021年河南省18个地级市新冠肺炎确诊病例数据,采用BYM (Besag-York-Mollie)、FBM(Familiar Bayesian Spatio-temporal)模型来分析新冠肺炎发病风险的时空分布特征,并探讨社会经济、生态环境等因素对疾病风险的影响效应,同时就应用结果对比两种模型的优劣。方法:收集2020~2021年河南新冠肺炎确诊数据,采用相关性分析排除部分相关性不大的影响因子,并运用因子分析降维诸指标,而后分别代入两模型进行分析、讨论。结果:1) 2020~2021年河南全省的疫情风险程度是呈现下降趋势的,高风险地区主要集中于豫北地区。2) 因子分析共构建基本经济因子、社会因子、温度因子、降水因子以及空气质量因子五个综合指标。3) 通过模型运行后的结果和DIC值可以得出FBM模型总体要优于BYM模型。