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GCRI · Biotecnologie e biosicurezza

Probabilità e statistica per biotecnologie e biosicurezza

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.

01Registrare

Probability and statistics for biotechnology and biosecurity on the record.

Registro del metodoMetodo STEM
  1. MetodoProbabilità e statistica
  2. Applicato inBiotecnologie e biosicurezza
  3. VerificheValidazione
  4. Pagina canonicaBeni comuni STEM
02Domanda di adesione

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 sistemi. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on gli STEM Commons.

  1. 01

    Methods used here

    statistical inference; Bayesian analysis; regression modelling; sampling design; hypothesis testing; resampling methods.

  2. 02

    Validazione

    Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.

03Monitoraggio

Tail fit.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo metodo: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Tail fit

Biotechnology and biosecurity · Probability and statistics · Run R-0830

Shape parameter uncertainGCRI · Biotecnologie e biosicurezza

Return level curve

Scheda del metodo

Metodo
Probabilità e statistica
Approccio
peaks over threshold
Threshold
93th percentile
Etichetta
MODELLATO

Parametri

generalised Pareto fit

Shape ξ0.200.000.41heavy tail if above zero
Scale σ2.01.07.5units of the variable
Exceedances98declustered
Tail fit: the screen’s structure, terms and states for Biotechnology and biosecurity.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
04Dati

Cosa utilizza il metodo.

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 registro delle fonti.

DatiRuoloEtichetta
Designed surveys and experimentsInputOSSERVATO
Observational datasetsInputOSSERVATO
Administrative recordsInputOSSERVATO
Sensor time seriesInputOSSERVATO
Simulation outputsInputOSSERVATO
05Simulatore

SEIR su una rete di luoghi.

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.

Comandi

Numero di riproduzione di base R0
2.5
Periodo di latenza
3.0 days
Periodo infettivo
5.0 days
Quota di contatti avvenuti in altri luoghi
8%
Luoghi della rete
24
Le misure iniziano il giorno
40
Riduzione dei contatti dovuta alle misure
40%
Giorni simulati
240 days

Letture

Picco di nuove infezioni
5.28 per 1,000 a day
Giorno del picco
148
Quota mai infettata
58%
Luoghi raggiunti
100%
Numero di riproduzione con misure
1.50
Numeri, metodi e fonti
GiornoNuove infezioni ogni 1.000Infetti cumulativi (%)
00.000.0
170.030.0
340.320.2
510.961.4
681.743.7
852.727.5
1023.7413.1
1194.5620.2
1365.1128.5
1535.2437.4
1704.4445.7
1872.9152.0
2041.5255.6
2210.6957.3
2380.3058.1

Metodi

  1. Compartimenti SEIR Kermack e McKendrick (1927), Proc. R. Soc. A 115
  2. Accoppiamento di metapopolazioni tramite la mobilità Balcan and others (2009), PNAS 106
  3. Rete small-world Watts and Strogatz (1998), Nature 393
  4. Modellazione delle malattie infettive Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
  5. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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:

  • Città Natural Earth
  • Aeroporti Natural Earth
  • Strade principali Natural Earth
SEIR su una rete di luoghi. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: compartimenti SEIR (Kermack e McKendrick (1927), Proc. R. Soc. A 115); accoppiamento di metapopolazioni tramite mobilità (Balcan e altri (2009), PNAS 106); rete small-world (Watts e Strogatz (1998), Nature 393).
06Validazione

Come vengono verificati i risultati.

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.

07Metodi ed evidenze

The model, the data and the uncertainty.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Bande di incertezza

How far the outlook for probability and statistics for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.

Ora+5+10+15+20+25+30 yaltobassointervallo molto probabileintervallo probabile
Stima centrale
mediana dell'ensemble
Intervalli
probabile e molto probabile, nel linguaggio calibrato dell'IPCC
Ensemble
membri, scenari e condizioni iniziali dichiarati
Da leggere con
la sensibilità del risultato a ogni input
Dispersione illustrativa dell'ensemble su una scala di indice; la forma segue le linee guida IPCC sull'incertezza. Non è una proiezione.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
09Custodia

Chi mantiene il metodo.

Scienza dei sistemi e modellazione stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11Domande

Domande e risposte.

What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
Come vengono verificati i risultati?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
I valori di questa pagina sono reali?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Dove altro viene applicato questo metodo?
Il pagina canonica del metodo elenca ogni piattaforma che lo applica.
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