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Package: r-cran-surveillance (1.22.1-2) [debports]

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pacchetto GNU R per la modellazione e il monitoraggio di fenomeni epidemici

Metodi statistici per la modellazione e il monitoraggio di serie temporali di conteggi, proporzioni e dati categorici, così come per la modellazione di processi puntuali di fenomeni epidemici nel tempo continuo.

I metodi di monitoraggio si focalizzano sul rilevamento di aberrazioni in serie temporali di conteggi da dati di sorveglianza per la salute pubblica di malattie trasmissibili, ma potrebbero anche esserci applicazioni per l'environmetrica, l'ingegneria dell'affidabilità, l'econometria o le scienze sociali. Il pacchetto implementa molte comuni procedure di rilevamento di epidemie, come l'algoritmo di Farrington (migliorato) o il metodo GLR-CUSUM negativo binomiale di Höhle & Paul (2008) <doi:10.1016/j.csda.2008.02.015>. È anche incluso un approccio CUSUM innovativo che combina modellazione logistica e logistica multinomiale. Il pacchetto contiene diversi insiemi di dati di casi reali, la capacità di simulare dati di epidemie e di visualizzare i risultati del monitoraggio in maniera temporale, spaziale o spazio-temporale. Una recente panoramica delle procedure di monitoraggio disponibili è fornita in Salmon et al. (2016) <doi:10.18637/jss.v070.i10>.

Per l'analisi retrospettiva di diffusioni epidemiche, il pacchetto fornisce tre infrastrutture di modellazione endemica-epidemica con strumenti per visualizzazione, inferenza di verosimiglianza e simulazione. hhh4() stima modelli per serie temporali di conteggi (multivariate) secondo Paul & Held (2011) <doi:10.1002/sim.4177> e Meyer & Held (2014) <doi:10.1214/14-AOAS743>. twinSIR() modella la cronologia di eventi SIR (suscettibili-infetti-rimossi) di una popolazione fissa, ad esempio epidemie tra fattorie o reti, come un processo puntuale multivariato come proposto da Höhle (2009) <doi:10.1002/bimj.200900050>. twinstim() stima modelli di processi puntuali auto-eccitanti per un modello puntuale spazio-temporale di eventi infettivi, ad esempio dati di sorveglianza georeferenziati con marcatura temporale, come proposto da Meyer et al. (2012) <doi:10.1111/j.1541-0420.2011.01684.x>. Una recente panoramica delle infrastrutture di modellazione spazio-tempo implementate per i fenomeni epidemici è fornita in Meyer et al. (2017) <doi:10.18637/jss.v077.i11>.

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