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Paquet : r-cran-surveillance (1.23.0-1) [debports]

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paquet de GNU R pour la modélisation et la surveillance de phénomènes épidémiques

Il s’agit de la mise en œuvre de méthodes statistiques pour la modélisation et la supervision de séries temporelles de données de comptage, proportion et catégorie, ainsi que la modélisation de processus ponctuels de phénomènes épidémiques en temps continu.

Les méthodes de surveillance se concentrent sur les aberrations de détection dans les relevés de séries temporelles provenant de surveillance de santé publique de maladies transmissibles, mais les applications peuvent aussi bien se servir de métriques d’environnement, d’ingénierie de fiabilité, d’économie ou de sciences sociales. Le paquet implémente beaucoup de procédure de détection classiques d’épidémies telles que l’algorithme (amélioré) de Farrington ou la méthode binomiale négative GLR-CUSUM de Höhle et Paul (2008) <doi : 10.1016/j.csda.2008.02.015>. Une nouvelle approche CUSUM combinant logistique et modélisation multinomiale de logistique est aussi fournie. Le paquet contient plusieurs données du monde réel, la possibilité de simuler des données d’épidémie, de visualiser les résultats de surveillance de manière temporelle, spatiale ou spatio-temporelle. Un aperçu des procédures de surveillance est fourni par Salmon et al. (2016) <doi : 10.18637/jss.v070.i10>.

Pour l’analyse rétrospective de la propagation d’épidémie, ce paquet fournit trois cadriciels de modélisation endémique-épidémique avec des outils pour la visualisation, l’inférence de vraisemblance et la simulation. hhh4() estime les modèles pour des séries temporelles selon Paul et Held (2011) <doi : 10.1002/sim.4177> et Meyer et Held (2014) <doi : 10.1214/14-AOAS743>. twinSIR() modélise l’historique d’évènements SIR (Susceptible, Infectious, Recovered) d’une population fixe, par exemple, des épidémies dans des fermes ou des réseaux, en tant que processus ponctuels multivariés comme proposé par Höhle (2009) <doi : 10.1002/bimj.200900050>. twinstim() estime les modèles de processus ponctuels auto-excités pour un patron de processus spatio-temporel d’évènements infectieux, par exemple, données temporelles géo-référencées de surveillance comme proposé par Meyer et al. (2012) <doi : 10.1111/j.1541-0420.2011.01684.x>. Un récent aperçu des cadriciels de modèle spatio-temporel implémentés pour les phénomènes épidémiques a été publié par Meyer et al. (2017) <doi : 10.18637/jss.v077.i11>.

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