Diplomová práce

Modelling of Infection Risk via Probabilistic Programming

Ing. Štěpán Skovajsa
Anotace

V epidemiologii není nic jako zlatý grál pro modelování rizika infekce. Epidemiologové obvykle zveřejňují denní incidence a reprodukční čísla jako výsledky různých epidemiologických modelů. Reprodukční čísla jsou však bohužel hůře interpretovatelná laickou veřejností a incidence o riziku přímo nevypovídá. Reprodukční čísla jsou navíc odhadována pro větší geografické celky jako státy, ale už ne pro …více

Abstract

In epidemiology, there is no holy grail for modelling the risk of infection. Usually, the epidemiologists publish reports with daily incidence and reproduction numbers as a product of some epidemiological model. Unfortunately, common people find reproduction numbers less interpretable, and incidence does not reveal much risk information. Moreover, in most cases, these estimates of the reproduction …více

Klíčová slova
Bayes theorem Bayesian inference Probabilistic programming Probabilistic modelling PyMC3 Monte-Carlo simulation Covid-19 Epidemiology Infection risk Disease SIR model Reproduction number
Zadání práce
The thesis will develop a probabilistic model of the spread of an infectious disease implemented within the PyMC3 probabilistic programming framework. Using appropriate Monte Carlo inference methods, the model will be used to establish the systemic risk of encountering an infectious individual given the number of contacts in specific geographic areas. The model will be trained using publicly available data from the Czech health authorities, and the results will be compared with available evidence. The thesis will also present explanation of the probabilistic programming techniques used in the modelling and inference processes, as well as the model dynamics, which will be rooted in epidemiological theory.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
14. 12. 2021 11:34, doc. RNDr. Petr Novotný, Ph.D., učo 172743
Plný text práce
5,5 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
22. 6. 2022
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Petr Novotný, Ph.D., učo 172743
KTP FI MU

Oponent

doc. RNDr. Vojtěch Řehák, Ph.D., učo 3721
KTP FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Zpracování a analýza rozsáhlých dat

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.