GCRI · 생명공학과 생물안보
생명공학과 생물안보를 위한 확률과 통계
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.
- 방법확률과 통계
- 관리자시스템 과학과 모델링
- 적용 분야생명공학과 생물안보
- 데이터입력 5개
- 점검검증
- 정본 페이지STEM 공유지
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 시스템. 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
검증
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Tail fit.
팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.
Tail fit
Biotechnology and biosecurity · Probability and statistics · Run R-0830
Return level curve
방법 카드
- 방법
- 확률과 통계
- 접근 방식
- peaks over threshold
- Threshold
- 93th percentile
- 라벨
- 모형 산출
매개변수
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 |
방법이 사용하는 입력.
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 출처 등록부.
| 데이터 | 역할 | 라벨 |
|---|---|---|
| Designed surveys and experiments | 입력 | 관측 |
| Observational datasets | 입력 | 관측 |
| Administrative records | 입력 | 관측 |
| Sensor time series | 입력 | 관측 |
| Simulation outputs | 입력 | 관측 |
장소 네트워크 위의 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.
통제 수단
- 기초감염재생산수 R0
- 2.5
- 잠복기
- 3.0 days
- 감염 기간
- 5.0 days
- 다른 장소에서 이루어진 접촉 비율
- 8%
- 네트워크 속 장소
- 24
- 조치 시작일
- 40
- 조치에 따른 접촉 감소
- 40%
- 모의 일수
- 240 days
판독값
- 신규 감염 정점
- 5.28 per 1,000 a day
- 정점의 날
- 148
- 누적 감염 비율
- 58%
- 도달한 장소
- 100%
- 조치 하의 재생산 수
- 1.50
수치, 방법과 출처
| 일 | 1,000명당 신규 감염 | 누적 감염(%) |
|---|---|---|
| 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 |
방법
- SEIR 구획 Kermack과 McKendrick(1927), Proc. R. Soc. A 115
- 이동에 의한 메타개체군 결합 Balcan and others (2009), PNAS 106
- 좁은 세상 네트워크 Watts and Strogatz (1998), Nature 393
- 감염병 모델링 Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
- 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
데이터
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:
- 도시 Natural Earth
- 공항 Natural Earth
- 주요 도로 Natural Earth
여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도
- 실험 랩
- 내장됨 Foundry의 생명공학과 생물안보
- 시험 장소 Universe의 생명공학과 생물안보
- 성문화된 곳 Standards의 보건과 생물안보
- 게재처 Reports의 생명공학과 생물안보
- 강의 과목 Academy의 보건·사회 학부
결과가 점검되는 방식.
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.
모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.
불확실성 구간
How far the outlook for probability and statistics for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.
- 중앙 추정치
- 앙상블의 중앙값
- 범위
- IPCC 보정 표현의 '가능성 높음'과 '매우 가능성 높음'
- 앙상블
- 멤버, 시나리오, 초기 조건 명시
- 함께 읽기
- 각 입력에 대한 결과의 민감도
방법을 유지하는 주체.
시스템 과학과 모델링 stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
이 페이지가 컨소시엄 전체에서 어디로 이어지는지.
질문과 답변.
What are the limits of probability and statistics in this field?
결과는 어떻게 점검됩니까?
이 페이지의 값은 실제입니까?
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
이 페이지에서 증거를 기여하십시오.
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