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新的共形化物理信息弱回归方法增强了流行病模型参数估计

研究人员开发了一种名为共形化物理信息弱回归（PIWR）的新方法，用于估计流行病模型中的参数。该技术在时间上整合了模型，避免了对数据导数的需求，并能高精度地联合估计初始状态。PIWR与分段共形预测相结合，通过同时区间为所有参数提供无分布的量化不确定性，保证了有限样本覆盖率。与现有方法和深度学习模型相比，该方法在准确性方面显示出显著的改进，取得了比以往方法和深度学习模型好几个数量级的成果，同时计算时间极少。