GCRI · バイオテクノロジーとバイオセキュリティ
バイオテクノロジーとバイオセキュリティのための確率と統計
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.
- 手法確率と統計
- スチュワードシステム科学とモデリング
- 適用先バイオテクノロジーとバイオセキュリティ
- データ5 つの入力
- チェック検証
- 正式なページSTEM コモンズ
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 システム. 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
検証
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Tail fit.
この手法を追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Tail fit
Biotechnology and biosecurity · Probability and statistics · Run R-0830
Return level curve
手法カード
- 手法
- 確率と統計
- アプローチ
- peaks over threshold
- Threshold
- 93th percentile
- ラベル
- モデル化
パラメータ
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 |
手法が使用するもの。
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 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Designed surveys and experiments | 入力 | 観測 |
| Observational datasets | 入力 | 観測 |
| Administrative records | 入力 | 観測 |
| Sensor time series | 入力 | 観測 |
| Simulation outputs | 入力 | 観測 |
場所のネットワーク上の SEIR。
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.
管理策
- 基本再生産数 R0
- 2.5
- 潜伏期間
- 3.0 days
- 感染期間
- 5.0 days
- 他の場所での接触の割合
- 8%
- ネットワーク内の場所
- 24
- 対策の開始日
- 40
- 対策による接触の減少
- 40%
- シミュレーション日数
- 240 days
読み取り値
- 新規感染のピーク
- 5.28 per 1,000 a day
- ピークの日
- 148
- これまでに感染した割合
- 58%
- 到達した場所
- 100%
- 対策下の再生産数
- 1.50
数値、手法、出典
| 日 | 1,000 人当たりの新規感染 | 累積感染（%） |
|---|---|---|
| 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 |
手法
- SEIR コンパートメント Kermack と McKendrick（1927）、Proc. R. Soc. A 115
- 移動によるメタ個体群の結合 Balcan and others (2009), PNAS 106
- スモールワールド・ネットワーク Watts and Strogatz (1998), Nature 393
- 感染症のモデリング Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
- 不確実性ファン（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
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:
- 都市 Natural Earth
- 空港 Natural Earth
- 主要道路 Natural Earth
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
結果の確認方法。
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.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
不確実性の幅
How far the outlook for probability and statistics for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.
- 中央推定値
- アンサンブルの中央値
- 範囲
- IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
- アンサンブル
- メンバー、シナリオ、初期条件を明示
- あわせて読む
- 各入力に対する結果の感度
この手法に依拠するトピック。
手法を維持する者。
システム科学とモデリング stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。
質問と回答。
What are the limits of probability and statistics in this field?
結果はどのように確認されますか？
このページの値は実際のものですか？
この手法は他にどこで適用されていますか？
このページからエビデンスを提供する。
報告書 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.
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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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