chime_sims:贝叶斯适合SEIR模型。 Penn Medicine的CHIME工具的扩展 源码

贝叶斯 围绕传播,感染的严重性以及当地人群对COVID-19的易感性的许多因素仍然非常不确定。 但是,随着可获得有关住院病例的新数据,我们希望合并这些数据,以便更新和完善对未来需求的预测,以更好地为容量规划人员提供信息。 为此,我们扩大了CHIME的范围,以增加流行病学过程的真实性,并在可用时一致地合并新数据。 此扩展使我们可以从少数几种情况过渡,以根据参数假设评估最佳和最坏情况的预测,再到代表可能情况的连续分布的概率预测。 安装 我们建议使用 python发行版,该发行版是运行该应用程序所需的大多数库附带的。 应通过运行以下命令安装其他依赖项: pip install -r require