GCRI · Bioteknologi dan Biosekuriti
Probabilitas dan statistik untuk bioteknologi dan biosekuriti
How probability and statistics is applied in Biotechnology and Biosecurity. Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline.
Probability and statistics for biotechnology and biosecurity on the record.
- MetodeProbabilitas dan statistika
- PengelolaIlmu Sistem dan Pemodelan
- Diterapkan diBioteknologi dan Biosekuriti
- Data5 masukan
- PemeriksaanValidasi
- Halaman kanonisSTEM Commons
What probability and statistics does here.
Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In health and biosecurity and food and agriculture, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected sistem. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM Commons.
- 01
Methods used here
statistical inference; Bayesian analysis; regression modelling; sampling design; hypothesis testing; resampling methods.
- 02
Validasi
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Tail fit.
Layar yang akan digunakan sebuah tim untuk mengikuti metode ini: ukuran, status, dan keputusannya. Nama adalah contoh dan nilai bersifat ilustratif.
Tail fit
Biotechnology and biosecurity · Probability and statistics · Run R-0830
Return level curve
Kartu metode
- Metode
- Probabilitas dan statistika
- Pendekatan
- peaks over threshold
- Threshold
- 93th percentile
- Label
- DIMODELKAN
Parameter
generalised Pareto fit
| Shape ξ | 0.20 | 0.00 | 0.41 | heavy tail if above zero |
| Scale σ | 2.0 | 1.0 | 7.5 | units of the variable |
| Exceedances | 98 | declustered |
Apa yang digunakan metode ini.
Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in register sumber.
| Data | Peran | Label |
|---|---|---|
| Designed surveys and experiments | Masukan | TERAMATI |
| Observational datasets | Masukan | TERAMATI |
| Administrative records | Masukan | TERAMATI |
| Sensor time series | Masukan | TERAMATI |
| Simulation outputs | Masukan | TERAMATI |
SEIR pada jaringan tempat.
An outbreak seeded in one place spreads through a small-world network by the share of contacts people make elsewhere; play it to see the order of arrival and how the timing of measures moves the peak. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction.
Kendali
- Bilangan reproduksi dasar R0
- 2.5
- Masa laten
- 3,0 hari
- Masa menular
- 5,0 hari
- Pangsa kontak yang terjadi di tempat lain
- 8%
- Tempat dalam jaringan
- 24
- Langkah dimulai pada hari
- 40
- Pengurangan kontak dari langkah-langkah
- 40%
- Hari yang disimulasikan
- 240 hari
Pembacaan
- Puncak infeksi baru
- 5.28 per 1,000 a day
- Hari puncak
- 148
- Pangsa yang pernah terinfeksi
- 58%
- Tempat yang dijangkau
- 100%
- Bilangan reproduksi di bawah langkah-langkah
- 1.50
Angka, metode, dan sumber
| Hari | Infeksi baru per 1 000 | Kumulatif terinfeksi (%) |
|---|---|---|
| 0 | 0.00 | 0.0 |
| 17 | 0.03 | 0.0 |
| 34 | 0.32 | 0.2 |
| 51 | 0.96 | 1.4 |
| 68 | 1.74 | 3.7 |
| 85 | 2.72 | 7.5 |
| 102 | 3.74 | 13.1 |
| 119 | 4.56 | 20.2 |
| 136 | 5.11 | 28.5 |
| 153 | 5.24 | 37.4 |
| 170 | 4.44 | 45.7 |
| 187 | 2.91 | 52.0 |
| 204 | 1.52 | 55.6 |
| 221 | 0.69 | 57.3 |
| 238 | 0.30 | 58.1 |
Metode
- Kompartemen SEIR Kermack and McKendrick (1927), Proc. R. Soc. A 115
- Keterkaitan metapopulasi menurut mobilitas Balcan and others (2009), PNAS 106
- Jaringan dunia kecil Watts and Strogatz (1998), Nature 393
- Pemodelan penyakit menular Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
- Kipas ketidakpastian (Monte Carlo parameter) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensitivitas satu per satu (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Data
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- Kota Natural Earth
- Bandar udara Natural Earth
- Jalan utama Natural Earth
Di seluruh enam pilar, dipimpin oleh Nexus Consortium
- Eksperimen Laboratorium
- Tertanam di Bioteknologi dan Biosekuriti di Foundry
- Diuji pada Bioteknologi dan Biosekuriti di Universe
- Dikodifikasi dalam Kesehatan dan Biosekuriti di Standards
- Diterbitkan di Bioteknologi dan Biosekuriti di Reports
- Diajarkan di Fakultas Kesehatan dan Masyarakat di Academy
Cara hasil diperiksa.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
The model, the data and the uncertainty.
Model, asumsi, data, dan ketidakpastiannya, dalam bentuk yang akan diperiksa ilmuwan atau insinyur. Strukturnya mengikuti metode yang dipublikasikan. Nilai yang digambar bersifat ilustratif, bukan temuan.
Pita ketidakpastian
How far the outlook for probability and statistics for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.
- Estimasi tengah
- median ansambel
- Rentang
- mungkin dan sangat mungkin, dalam bahasa terkalibrasi IPCC
- Ansambel
- anggota, skenario, dan kondisi awal dinyatakan
- Baca bersama
- sensitivitas hasil terhadap setiap masukan
Topik yang bertumpu pada metode ini.
Siapa yang memelihara metode ini.
Ilmu Sistem dan Pemodelan stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Ke mana halaman ini mengarah di seluruh Konsorsium.
Tanya jawab.
What are the limits of probability and statistics in this field?
Bagaimana hasil diperiksa?
Apakah nilai di halaman ini nyata?
Di mana lagi metode ini diterapkan?
Kontribusikan bukti dari halaman ini.
Laporan is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- SurelGerbang GW-GCRIKirim dari halaman iniBukti, koreksi, kasus, metode, tinjauan, terjemahan, atau masukan profil. Kiriman tiba dengan label halaman ini, sehingga editor pemiliknya menerimanya.
- ZenodoDeposit terbukaDeposit dan ajukan ke komunitasTerbitkan catatan Anda sendiri di Zenodo dengan ORCID iD Anda, lalu ajukan ke komunitas Reports di sana. Kurator meninjaunya; DOI tetap milik Anda.
- LaporanGCRILihat semua cara berkontribusiJenis kontribusi, cara masing-masing ditinjau, kredit yang Anda terima, lisensinya, dan apa yang tidak pernah diterima.
Jangan pernah mengirim data pribadi, rincian infrastruktur sensitif, atau apa pun yang tidak berhak Anda bagikan. Kontribusi ditinjau sebelum digunakan. Mengirimkannya tidak memberikan hak kepenulisan atau editorial, dan sponsor tidak pernah membeli sebuah temuan.
Bawa metode, dataset, atau pertanyaan.
Informasi dan pertanyaan sudah terbuka hari ini. Sebuah pertanyaan menerima nomor referensi dan menyebutkan langkah berikutnya; lamaran, pembayaran, alokasi komputasi, dan pendaftaran hanya dibuka ketika tim, ketentuan, dan kapasitas tinjauannya tersedia.
Dokumen hukum.
Peta, data, dan gambar di situs ini ditampilkan untuk konteks dan informasi umum. Semua itu bukan nasihat, prakiraan, atau peringatan; batasan informasinya dijelaskan dalam Penafian dan Pemberitahuan Data.