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통계 막배워서 질문이 이상할수있음 양해바람. 상황은 이럼.


R0를 고정 -> 어떤 연립 미분방정식을 풀 수 있음 -> 그 해중 2개가 E(t), I(t) -> 이걸로 푸아송 프로세스를 만듬 (사진 맨위식)

-> 차이가 1인 푸아송 분포를 만듬 (적분하는게 차이가 1인 파라미터 구하는거) -> xd는 방금 만든 푸아송 분포의 sample 이라고 가정

-> likelihood는 위 사진과 같음 (람다에 의존해야하는데 람다가 R0에 의존해서 저리쓴거같음)


질문: R0를 MCMC with gibbs sampling and non-informative flat prior로 추정한다는게 무슨말임?


각각은 인터넷에 쳐서 뭔말인지 알겠는데 둘을 어케합치란거임? 깁슨은 파라미터가 2개 이상이여야 하는거 같은데 아님?