GCRI · Biotecnologia e biossegurança
Probabilidade e estatística para a biotecnologia e a biossegurança
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.
- MétodoProbabilidade e estatística
- GuardiãoCiência de sistemas e modelagem
- Aplicado emBiotecnologia e biossegurança
- Dados5 insumos
- VerificaçõesValidação
- Página canônicaCommons CTEM
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 sistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on o STEM Commons.
- 01
Methods used here
statistical inference; Bayesian analysis; regression modelling; sampling design; hypothesis testing; resampling methods.
- 02
Validação
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
Tail fit.
A tela que uma equipe usaria para acompanhar este método: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.
Tail fit
Biotechnology and biosecurity · Probability and statistics · Run R-0830
Return level curve
Ficha do método
- Método
- Probabilidade e estatística
- Abordagem
- peaks over threshold
- Threshold
- 93th percentile
- Rótulo
- MODELADO
Parâmetros
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 |
O que o método consome.
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 de fontes.
| Dados | Função | Rótulo |
|---|---|---|
| Designed surveys and experiments | Entrada | OBSERVADO |
| Observational datasets | Entrada | OBSERVADO |
| Administrative records | Entrada | OBSERVADO |
| Sensor time series | Entrada | OBSERVADO |
| Simulation outputs | Entrada | OBSERVADO |
SEIR numa rede de locais.
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.
Controles
- Número de reprodução básico R0
- 2.5
- Período de latência
- 3.0 days
- Período infeccioso
- 5.0 days
- Parte dos contactos feitos noutros lugares
- 8%
- Lugares da rede
- 24
- As medidas começam no dia
- 40
- Redução de contactos pelas medidas
- 40%
- Dias simulados
- 240 days
Leituras
- Pico de novas infeções
- 5.28 per 1,000 a day
- Dia do pico
- 148
- Proporção alguma vez infetada
- 58%
- Locais alcançados
- 100%
- Número de reprodução com medidas
- 1.50
Números, métodos e fontes
| Dia | Novas infeções por 1 000 | Infetados acumulados (%) |
|---|---|---|
| 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 |
Métodos
- Compartimentos SEIR Kermack e McKendrick (1927), Proc. R. Soc. A 115
- Acoplamento de metapopulações pela mobilidade Balcan and others (2009), PNAS 106
- Rede de mundo pequeno Watts and Strogatz (1998), Nature 393
- Modelação de doenças infecciosas Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
- Leque de incerteza (Monte Carlo de parâmetros) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidade de um fator de cada vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Dados
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:
- Cidades Natural Earth
- Aeroportos Natural Earth
- Rodovias principais Natural Earth
Nos seis pilares, sob a liderança do Nexus Consortium
- Experimentos Laboratórios
- Integrado Biotecnologia e biossegurança em Foundry
- Testado em Biotecnologia e biossegurança em Universe
- Codificado em Saúde e biossegurança em Standards
- Publicado em Biotecnologia e biossegurança em Reports
- Ensinado em Faculdade de Saúde e Sociedade em Academy
Como os resultados são verificados.
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.
O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.
Bandas de incerteza
How far the outlook for probability and statistics for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.
- Estimativa central
- mediana do conjunto
- Intervalos
- provável e muito provável, na linguagem calibrada do IPCC
- Conjunto
- membros, cenários e condições iniciais declarados
- Ler com
- a sensibilidade do resultado a cada entrada
Temas que se apoiam neste método.
Quem mantém o método.
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Para onde esta página leva em todo o Consórcio.
Perguntas e respostas.
What are the limits of probability and statistics in this field?
Como os resultados são verificados?
Os valores desta página são reais?
Onde mais este método é aplicado?
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