Longer running infection feedback process
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評価
調査の方向性
equations.md#infections と pyrenew/latent/infection_functions.py の new_double_convolve_scanner を読みます。記載されたオンラインフィードバックの更新から追加のスキャナーオプションを具体化し、その後、感染履歴全体を保持せずに、より長時間実行する推論をサポートできることを確認します。新しいスキャン関数が別のオプションとして利用可能になれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Goal
Add more options to feedback process on $\log R_t$, described here, which are efficient for longer running inference.
Context
IMO from basic principles fitting on data only from after a peak hospitalisation and before the next peak hospitalisation then the action of the feedback term will be pretty unidentifiable. However, the obvious downside of running the inference over longer time periods is that we would require a very long history of infections within the model to carry for inside scan.
From f2f discussion with @dylanhmorris we had a quick think about easier ways to model this.
IMO, the easiest way to have a long period of effect from feed back whilst avoiding heavy compute is:
F(t) = \gamma \sum_{\tau = 1}^{\infty}I(t-\tau)f(\tau) = \gamma \sum_{\tau = 1}^{\infty}I(t-\tau) \left(\lambda_f\right)^{\tau -1}.
Where $\lambda_f \in [0,1]$ is a forgetting factor, and $T_f = \infty$. Whilst exponential smoothing is pretty simplistic, it is handy because it has an on-line update rule:
F(t+1) = \gamma I(t) + \lambda_f F(t).
This means that scan only has to carry forward the feedback strength $F(t)$ rather than a long vector of past infections, in addition to the recent infections required for the new infection calculation.
NB:
- This approach would very likely work better with infection on a per capita scale and $F(0)$ is likely to be a parameter that needs inference.
- @dylanhmorris pointed out that more complicated models that exponential decay are possible e.g. a multi-stage Erlang decay.
Required features
- New scan function as another option to
new_double_convolve_scanner.
- 主要言語
- Python
- スター
- 30
- フォーク
- 11
- 平均マージ
- 6日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 10
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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