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马尔科夫蒙特卡洛文献资料
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MCMC的发展和贝叶斯统计
马尔科夫蒙特卡洛算法(MCMC)的应用使得贝叶斯统计在过去20年得以迅速发展,已经越来越多地应用到医学和社会学等领域,本文主要非技术性地介绍MCMC算法的有关历史和涉及到的个人,以了解MCMC算法是如何进入统计学家的视线,以及MCMC算法是如何解决贝叶斯统计计算问题的.
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SIR 模型在成人麻疹爆发及其疫情控制评价中的应用
目的：利用 SIR 模型，探讨成人麻疹爆发疫情的传播过程及疫苗控制效果。方法在一定的假设条件下，根据一定时期内实际爆发麻疹发病数，建立传染病动力学模型，利用马尔科夫蒙特卡洛算法对 SIR 模型进行参数估计。通过合理假设计算基本再生数（R0）和有效再生数（Rt ），研究疫苗控制效果。结果本次麻疹爆发有效接触率β＝0.00106，恢复率γ＝0.117，R0＝2.96；在该模型假定条件下，如果在病例出现的第2天开始接种疫苗，可减少90.6％的病例发生，而在当前真实感染及控制措施下，该爆发在第26天时 Rt ＜1，此时疾病即使不采取任何防治措施，亦会逐渐消失。结论 SIR 模型适用于研究成人麻疹爆发过程，其在参数估计及模型拟合中接近真实情况。
