Nói chung là cực kỳ thất vọng về lứa bs nhỏ sau này @Mcopns
Ăn chơi Tao đi khám bệnh
- Tạo bởi Mcopns
- Start date
paradise1105
Ếch Cốm
.png "Sex :vozvn (19):"){kind=icon}
. Chuyển sang bns thuốc điHệ số lây nhiễm cơ bản, ký hiệu là $$ R_0 $$, là một khái niệm quan trọng trong dịch tễ học nhằm đo lường khả năng lây lan của một bệnh truyền nhiễm. Hệ số này được định nghĩa là số ca nhiễm bệnh mới trung bình do một người nhiễm bệnh khởi phát gây ra trong một quần thể hoàn toàn nhạy cảm, chưa có miễn dịch và không có các biện pháp can thiệp y tế (như tiêm chủng hay cách ly).Hệ số lây nhiễm cơ bản là gì
Giá trị $$ R_0 $$ là thước đo cho thấy mức độ dễ dàng của mầm bệnh khi lan truyền; nếu $$ R_0 > 1 $$, dịch bệnh có khả năng bùng phát trong cộng đồng, còn nếu $$ R_0 < 1 $$, dịch bệnh có xu hướng tự suy giảm và biến mất. Hệ số này không phải là một hằng số sinh học cố định vì nó bị ảnh hưởng bởi đặc điểm của tác nhân gây bệnh, điều kiện môi trường, hành vi con người, mật độ dân số, và các yếu tố xã hội khác. Ví dụ, bệnh sởi có $$ R_0 $$ rất cao, khoảng 12-18, cho thấy mức độ truyền nhiễm cực kỳ lớn, trong khi bệnh HIV/AIDS lại có $$ R_0 $$ thấp hơn nhiều, khoảng 2-5, do cách thức lây truyền khác nhau.
Hệ số lây nhiễm cơ bản không chỉ giúp dự đoán khả năng bùng phát dịch mà còn là cơ sở để tính toán tỷ lệ dân số cần được tiêm phòng để đạt được miễn dịch cộng đồng, thường theo công thức: tỉ lệ bao phủ vaccine cần lớn hơn $$ 1 - \frac{1}{R_0} $$. Việc hiểu và ước lượng chính xác $$ R_0 $$ góp phần thiết yếu trong việc xây dựng các chiến lược phòng chống dịch bệnh hiệu quả, từ đó giảm thiểu tối đa tác động sức khỏe cộng đồng và gánh nặng y tế xã hội.
Tóm lại, $$ R_0 $$ là một chỉ số khoa học thể hiện sức mạnh lan truyền của một bệnh truyền nhiễm trong điều kiện chưa có miễn dịch hoặc biện pháp kiểm soát, và nó là nền tảng để các nhà quản lý y tế và chính sách công đưa ra các quyết định phòng dịch chính xác và kịp thời.[1][3][4]
Sources
[1] Hệ số lây nhiễm cơ bản – Wikipedia tiếng Việt https://vi.wikipedia.org/wiki/Hệ_số_lây_nhiễm_cơ_bản
[2] Phương pháp đánh giá dịch bệnh, từ đó đưa ra các quyết định trong ... https://onyx.vn/covid/method.html
[3] [PDF] ước tính hệ số lây nhiễm cơ bản và tỉ lệ bao phủ vacxin phòng bệnh ... https://tapchi.vnua.edu.vn/wp-content/uploads/2022/07/tap-chi-so-7.5.pdf
[4] Hệ số lây nhiễm của virus corona - VnExpress https://vnexpress.net/he-so-lay-nhiem-cua-virus-corona-4048537.html
[5] [PDF] Thuật ngữ COVID-19 - OHA/DHS Shared Services Production Region https://sharedsystems.dhsoha.state.or.us/DHSForms/Served/lv2260.pdf
[6] Điểm báo ngày 07/01/2021 - HCDC https://www.hcdc.vn/hoidap/index/chitiet/9f13e0eb789f437971ad1757faad3351
[7] Virus cúm A/H1N1 là gì? Đặc điểm cấu tạo và cách lây lan như thế ... https://tamanhhospital.vn/virus/virus-cum-a-h1n1/
[8] Bệnh truyền nhiễm là gì? Nguyên nhân, triệu chứng và chẩn đoán https://vnvc.vn/benh-truyen-nhiem/
[9] Các cơ quan đích của nhiễm trùng do vi rút - MSD Manuals https://www.msdmanuals.com/vi/profe...us/các-cơ-quan-đích-của-nhiễm-trùng-do-vi-rút
[10] Nghiên cứu mới hé lộ những đặc tính nguy hiểm của biến thể Delta https://vov.vn/the-gioi/quan-sat/ng...-tinh-nguy-hiem-cua-bien-the-delta-880679.vov
Các phương pháp tính toán hệ số lây nhiễm cơ bản ($$R_0$$) có nhiều cách tiếp cận, trong đó những phương pháp hiện đại nhất kết hợp dữ liệu dịch tễ thực tế và mô hình toán học phức tạp để đạt độ chính xác cao nhất.
Phương pháp phổ biến nhất là mô hình dịch tễ học phân loại dân số thành các nhóm (ví dụ SEIR - Susceptible, Exposed, Infectious, Recovered), sau đó dùng hệ phương trình vi phân để mô phỏng diễn biến dịch và ước lượng $$R_0$$ dựa trên tốc độ tăng trưởng ca bệnh và các tham số lan truyền. Ngoài ra, các phương pháp thống kê dựa trên phân tích khoảng thời gian thế hệ của vi rút (generation time) cùng với dữ liệu dịch tễ sơ bộ cũng được sử dụng để ước tính $$R_0$$.
Các kỹ thuật nâng cao hơn gồm sử dụng mô hình mạng (network models) để phân tích sự tương tác giữa cá nhân, hoặc mô hình bayes để kết hợp dữ liệu quan sát với giả định trước về phân bố $$R_0$$. Giải thuật tính toán dựa trên dữ liệu lớn (big data) từ tra cứu thông tin di chuyển, tiếp xúc, và xét nghiệm cũng giúp tăng cường độ chính xác của ước lượng.
Cuối cùng, việc xác định $$R_0$$ luôn phải xem xét tính biến thiên theo môi trường, tập quán xã hội và hiệu quả các biện pháp kiểm soát dịch nên cần được cập nhật liên tục trong quá trình dịch diễn ra để đảm bảo chính xác và kịp thời trong các quyết định y tế công cộng.[1][2][3]
Sources
[1] Hệ số lây nhiễm cơ bản – Wikipedia tiếng Việt https://vi.wikipedia.org/wiki/Hệ_số_lây_nhiễm_cơ_bản
[2] [PDF] ước tính hệ số lây nhiễm cơ bản và tỉ lệ bao phủ vacxin phòng bệnh ... https://tapchi.vnua.edu.vn/wp-content/uploads/2022/07/tap-chi-so-7.5.pdf
[3] Phương pháp đánh giá dịch bệnh, từ đó đưa ra các quyết định trong ... https://onyx.vn/covid/method.html
Lala123hihi
Đàn iem Duy Mạnh
bodothanthien
Địt Bùng Đạo Tổ
@bodothanthien sếp mày câm luôn.png "Sex :vozvn (20):")
@Lala123hihi thực tế khác xa lý thuyết lắm mày ơi, sếp tình báo còn chửi kia kìa
Serial inverval
Latent period
Incubation period là gì????
Mang chatgpt ra tao song phi cho vỡ mõm
Mcopns
Già làng
Trong dịch tễ học các bệnh truyền nhiễm, serial interval, latent period và incubation period là ba khái niệm quan trọng để hiểu và mô hình hóa sự lan truyền bệnh.
Serial inverval
Latent period
Incubation period là gì????
Mang chatgpt ra tao song phi cho vỡ mõm
- Latent period (thời kỳ tiềm ẩn) là khoảng thời gian từ lúc cá thể bị nhiễm bệnh cho đến khi cá thể trở nên có khả năng lây nhiễm cho người khác. Trong giai đoạn này, tác nhân gây bệnh đang nhân lên trong cơ thể nhưng chưa đủ để truyền cho người khác. Thời gian tiềm ẩn ảnh hưởng lớn đến tốc độ lan truyền dịch.
- Incubation period (thời gian ủ bệnh) là khoảng thời gian từ lúc nhiễm tác nhân gây bệnh đến khi cá thể xuất hiện các triệu chứng bệnh rõ ràng. Trong giai đoạn này cá thể có thể hoặc không có khả năng lây cho người khác, phụ thuộc vào đặc tính của bệnh. Đây là khoảng thời gian quan trọng trong giám sát và cách ly phòng dịch.
- Serial interval (khoảng cách liên tiếp) là khoảng thời gian giữa khi một người nhiễm bệnh bắt đầu có triệu chứng đến lúc người mà họ lây nhiễm cũng bắt đầu phát bệnh. Nó được dùng để đo tốc độ lây lan dịch bệnh trên chuỗi truyền nhiễm. Serial interval phụ thuộc vào latent period, incubation period và infectious period của bệnh.
Về mặt học thuật, phân biệt rõ ba khái niệm này giúp nghiên cứu dịch tễ hiểu rõ hơn cách thức và thời gian truyền bệnh, từ đó phát triển các mô hình dự báo dịch và biện pháp can thiệp hiệu quả. Ví dụ, nếu latent period dài hơn incubation period, người bệnh có thể truyền virus trước khi có triệu chứng, làm tăng khó khăn trong kiểm soát dịch. Ngược lại, khoảng cách liên tiếp ngắn cho thấy dịch bệnh lây lan nhanh trong cộng đồng. Việc định lượng chính xác các khoảng thời gian này cũng quan trọng để xác định thời gian cách ly phù hợp và dự đoán quy mô dịch bệnh trong tương lai.[1][2][3][4]
Tóm lại, latent period, incubation period và serial interval là những công cụ nền tảng để phân tích và kiểm soát dịch bệnh truyền nhiễm từ góc nhìn dịch tễ học chuyên sâu.
Sources
[1] Serial interval - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Serial_interval
[2] Latent period (epidemiology) - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_period_(epidemiology)
[3] Inferring time-varying generation time, serial interval, and incubation ... https://www.nature.com/articles/s41467-022-35496-8
[4] Early efforts in modeling the incubation period of infectious diseases ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1884151/
[5] Common terminology in infectious disease epidemiology https://bluedot.org/blog/epidemiology-terms
[6] Estimating the generation interval and inferring the latent period of ... https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1755436521000359
[7] Epidemiology and Transmission Dynamics of Infectious Diseases ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9695084/
[8] Definitions including: incubation, communicability and latent period https://www.healthknowledge.org.uk/...municable-disease/definitions-disease-control
[9] A method to estimate the serial interval distribution under partially ... https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1755436523000695
Phương pháp thống kê phổ biến để ước lượng latent period và serial interval trong dịch tễ học thường dựa trên mô hình xác suất và tối ưu hóa hàm hợp lý (maximum likelihood estimation - MLE).
Cụ thể, nghiên cứu thường giả định các phân phối xác suất tham số như phân phối gamma, lognormal hoặc Weibull cho hai đại lượng này do tính liên tục và dương của thời gian. Thuật toán MLE được dùng để ước lượng các tham số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của phân phối bằng cách tối đa hóa hàm hợp lý dựa trên dữ liệu quan sát thời gian ủ bệnh (để ước lượng latent period) và dữ liệu về khoảng cách thời gian giữa các ca mắc bệnh liên tiếp (để ước lượng serial interval).
Ngoài ra, mô hình bivariate (hai biến) cũng được áp dụng để mô phỏng mối liên hệ giữa thời gian ủ bệnh và khoảng cách chuỗi truyền nhiễm, giúp cải thiện độ chính xác của ước lượng. Phương pháp Monte Carlo thường được dùng để mô phỏng phân phối ước lượng và tính toán khoảng tin cậy (confidence interval).
Phân tích nhạy cảm (sensitivity analysis) và so sánh các mô hình phân phối khác nhau cũng được thực hiện để đảm bảo tính ổn định và phù hợp của kết quả với dữ liệu thực tế. Các phương pháp này được áp dụng trong nhiều nghiên cứu về dịch COVID-19 và các bệnh truyền nhiễm khác, góp phần quan trọng vào việc dự báo diễn biến dịch và định hướng biện pháp kiểm soát.[1][5][7]
Tóm lại, thống kê xác suất kết hợp MLE cùng phân phối xác suất phù hợp là nền tảng cho việc ước lượng chính xác latent period và serial interval trong dịch tễ học chuyên sâu.
Sources
[1] Estimating the generation interval and inferring the latent period of ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8223005/
[2] Assessing changes in incubation period, serial interval, and ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10541713/
[3] Estimated Incubation Period and Serial Interval for Human-to ... https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/25/10/19-0117_article
[4] [PDF] Advice 11: Incubation period, serial interval and transmissibility https://www.nhmrc.gov.au/sites/defa...riod-serial-interval-and-transmissibility.pdf
[5] Estimating the Serial Interval of the Novel Coronavirus Disease ... https://www.frontiersin.org/journals/physics/articles/10.3389/fphy.2020.00347/full
[6] Serial Interval of COVID-19 among Publicly Reported Confirmed ... https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/6/20-0357_article
[7] Improved time-varying reproduction numbers using the generation ... https://www.frontiersin.org/journals/public-health/articles/10.3389/fpubh.2023.1185854/full
Phương pháp ước lượng tham số thống kê gồm MLE (Maximum Likelihood Estimation), Bayesian và Deconvolution đều có ưu nhược điểm riêng trong việc phân tích dữ liệu dịch tễ học, đặc biệt khi ước lượng latent period và serial interval.
Serial inverval
Latent period
Incubation period là gì????
Mang chatgpt ra tao song phi cho vỡ mõm
1. **MLE (Ước lượng hợp lý tối đa)
*- *Ưu điểm*:
- Phương pháp phổ biến, có nền tảng toán học chặt chẽ.
- Tối ưu hóa khả năng phù hợp mô hình với dữ liệu quan sát thực tế.
- Tính toán trực tiếp, dễ triển khai trong điều kiện dữ liệu đủ lớn và đầy đủ.
- *Nhược điểm*:
- Dễ bị sai lệch khi dữ liệu ít hoặc có nhiễu.
- Không sử dụng thông tin tiên nghiệm (prior), nên ít linh hoạt.
- Có thể gây hiện tượng quá khớp (overfitting) nếu không có điều chỉnh cẩn thận.
2. **Bayesian
*- *Ưu điểm*:
- Kết hợp cả dữ liệu quan sát và thông tin tiên nghiệm, linh hoạt hơn.
- Mô hình hóa được sự không chắc chắn qua phân phối hậu nghiệm.
- Giúp giảm sai số khi dữ liệu ít hoặc bị nhiễu.
- Có thể cung cấp các ước lượng phân phối xác suất chứ không chỉ giá trị điểm.
- *Nhược điểm*:
- Tính toán phức tạp, đòi hỏi tài nguyên tính toán cao.
- Cần lựa chọn và đánh giá kỹ prior, nếu chọn prior sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
- Không phải lúc nào cũng dễ hiểu và triển khai so với MLE.
3. **Deconvolution
*- *Ưu điểm*:
- Hiệu quả trong các bài toán tách tín hiệu ngẫu nhiên bị trộn lẫn, như tách thời gian ủ bệnh ra khỏi các quá trình phức tạp.
- Có thể không cần giả định nhiều về dạng phân phối mô hình.
- Dùng được cho các tín hiệu nhiễu và không tuyến tính.
- *Nhược điểm*:
- Kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi hiện tượng dao động hoặc nhiễu sau khi xử lý.
- Đòi hỏi điều chỉnh các tham số điều chuẩn (regularization) phức tạp.
- Không miễn dịch với sai số do dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ.
Tóm lại, MLE phù hợp cho các mô hình đơn giản và dữ liệu đầy đủ, Bayesian linh hoạt và toàn diện hơn khi có thêm thông tin tiên nghiệm và dữ liệu hạn chế, còn deconvolution ưu thế trong xử lý tín hiệu phức tạp nhưng khó kiểm soát sai số nhiễu. Việc chọn phương pháp cần dựa trên đặc thù dữ liệu, mục tiêu nghiên cứu và nguồn lực tính toán.[1][2][4][6]
Sources
[1] Direct Comparison of Bayesian and Fermi Deconvolution ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8072361/
[2] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[3] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[4] Maximum Likelihood vs. Bayesian Estimation - Towards Data Science https://towardsdatascience.com/maximum-likelihood-vs-bayesian-estimation-dd2eb4dfda8a/
[5] MLE, REML, or Bayesian Approaches? - PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19598183/
[6] Comparison of MLE and Bayesian Parameter Estimation OldKiwi https://www.projectrhea.org/rhea/in...MLE_and_Bayesian_Parameter_Estimation_OldKiwi
[7] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[8] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
Việc chọn phương pháp phù hợp giữa MLE, Bayesian và deconvolution phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu, dưới đây là hướng dẫn chọn lựa dựa trên ưu nhược điểm từng phương pháp:
1. Khi dữ liệu lớn, đầy đủ và có độ tin cậy cao, MLE là lựa chọn ưu tiên vì tính toán nhanh, đơn giản, có nền tảng toán học chặt chẽ. MLE thích hợp cho mô hình có giả định phân phối rõ ràng và không cần thông tin tiên nghiệm.
2. Bayesian là lựa chọn tối ưu nếu dữ liệu ít, nhiễu hoặc không đầy đủ, và/hoặc có thông tin tiên nghiệm quan trọng có thể bổ sung vào mô hình. Bayesian cho phép kết hợp kiến thức chuyên gia qua prior, mô hình hóa sự không chắc chắn thông qua phân phối hậu nghiệm, giúp tránh quá khớp và cung cấp ước lượng phân phối không chỉ điểm.
3. Deconvolution phù hợp với các bài toán phân tách tín hiệu hỗn hợp, xử lý dữ liệu nhiễu hoặc phức tạp mà không cần giả định phân phối rõ ràng, như tách latent period hoặc serial interval khi dữ liệu bị biến dạng. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi kiểm soát chặt chẽ các tham số điều chuẩn để tránh dao động lớn và sai số.
Ngoài ra, yếu tố như nguồn lực tính toán, kinh nghiệm thực thi, và mục đích ứng dụng (dự báo nhanh, phân tích sâu, mô hình hóa không chắc chắn...) cũng ảnh hưởng đến sự lựa chọn. Trong thực tế, kết hợp cả MLE và Bayesian hoặc áp dụng kiểm định chéo giữa các phương pháp cũng được khuyến khích để tăng độ tin cậy kết quả.
Tóm lại, chọn MLE khi dữ liệu lớn, Bayesian khi cần bổ sung prior và xử lý dữ liệu hạn chế, deconvolution khi tiền xử lý hay tách tín hiệu là cần thiết. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu là then chốt để ra quyết định hợp lý.[1][3][6]
Sources
[1] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[2] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
[3] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[4] Chọn mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp Bayes - YouTube
[5] Bài 11 - Phương Pháp Học Máy Bayesian | PDF - Scribd
[6] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[7] Bài giảng 65: Mô hình hồi qui tuyến tính với phương pháp Bayes
[8] BAYES cho phân tích tương quan - RPubs https://rpubs.com/lengockhanhi/312882
[9] MLecture 4 | PDF - Scribd https://www.scribd.com/presentation/7261410/MLecture4
Lala123hihi
Đàn iem Duy Mạnh
Phương pháp ước lượng tham số thống kê gồm MLE (Maximum Likelihood Estimation), Bayesian và Deconvolution đều có ưu nhược điểm riêng trong việc phân tích dữ liệu dịch tễ học, đặc biệt khi ước lượng latent period và serial interval.
1. **MLE (Ước lượng hợp lý tối đa)
- *Ưu điểm*:
- Phương pháp phổ biến, có nền tảng toán học chặt chẽ.
- Tối ưu hóa khả năng phù hợp mô hình với dữ liệu quan sát thực tế.
- Tính toán trực tiếp, dễ triển khai trong điều kiện dữ liệu đủ lớn và đầy đủ.
- *Nhược điểm*:
- Dễ bị sai lệch khi dữ liệu ít hoặc có nhiễu.
- Không sử dụng thông tin tiên nghiệm (prior), nên ít linh hoạt.
- Có thể gây hiện tượng quá khớp (overfitting) nếu không có điều chỉnh cẩn thận.
2. **Bayesian
- *Ưu điểm*:
- Kết hợp cả dữ liệu quan sát và thông tin tiên nghiệm, linh hoạt hơn.
- Mô hình hóa được sự không chắc chắn qua phân phối hậu nghiệm.
- Giúp giảm sai số khi dữ liệu ít hoặc bị nhiễu.
- Có thể cung cấp các ước lượng phân phối xác suất chứ không chỉ giá trị điểm.
- *Nhược điểm*:
- Tính toán phức tạp, đòi hỏi tài nguyên tính toán cao.
- Cần lựa chọn và đánh giá kỹ prior, nếu chọn prior sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
- Không phải lúc nào cũng dễ hiểu và triển khai so với MLE.
3. **Deconvolution
- *Ưu điểm*:
- Hiệu quả trong các bài toán tách tín hiệu ngẫu nhiên bị trộn lẫn, như tách thời gian ủ bệnh ra khỏi các quá trình phức tạp.
- Có thể không cần giả định nhiều về dạng phân phối mô hình.
- Dùng được cho các tín hiệu nhiễu và không tuyến tính.
- *Nhược điểm*:
- Kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi hiện tượng dao động hoặc nhiễu sau khi xử lý.
- Đòi hỏi điều chỉnh các tham số điều chuẩn (regularization) phức tạp.
- Không miễn dịch với sai số do dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ.
Tóm lại, MLE phù hợp cho các mô hình đơn giản và dữ liệu đầy đủ, Bayesian linh hoạt và toàn diện hơn khi có thêm thông tin tiên nghiệm và dữ liệu hạn chế, còn deconvolution ưu thế trong xử lý tín hiệu phức tạp nhưng khó kiểm soát sai số nhiễu. Việc chọn phương pháp cần dựa trên đặc thù dữ liệu, mục tiêu nghiên cứu và nguồn lực tính toán.[1][2][4][6]
Sources
[1] Direct Comparison of Bayesian and Fermi Deconvolution ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8072361/
[2] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[3] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[4] Maximum Likelihood vs. Bayesian Estimation - Towards Data Science https://towardsdatascience.com/maximum-likelihood-vs-bayesian-estimation-dd2eb4dfda8a/
[5] MLE, REML, or Bayesian Approaches? - PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19598183/
[6] Comparison of MLE and Bayesian Parameter Estimation OldKiwi https://www.projectrhea.org/rhea/in...MLE_and_Bayesian_Parameter_Estimation_OldKiwi
[7] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[8] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
Việc chọn phương pháp phù hợp giữa MLE, Bayesian và deconvolution phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu, dưới đây là hướng dẫn chọn lựa dựa trên ưu nhược điểm từng phương pháp:
1. Khi dữ liệu lớn, đầy đủ và có độ tin cậy cao, MLE là lựa chọn ưu tiên vì tính toán nhanh, đơn giản, có nền tảng toán học chặt chẽ. MLE thích hợp cho mô hình có giả định phân phối rõ ràng và không cần thông tin tiên nghiệm.
2. Bayesian là lựa chọn tối ưu nếu dữ liệu ít, nhiễu hoặc không đầy đủ, và/hoặc có thông tin tiên nghiệm quan trọng có thể bổ sung vào mô hình. Bayesian cho phép kết hợp kiến thức chuyên gia qua prior, mô hình hóa sự không chắc chắn thông qua phân phối hậu nghiệm, giúp tránh quá khớp và cung cấp ước lượng phân phối không chỉ điểm.
3. Deconvolution phù hợp với các bài toán phân tách tín hiệu hỗn hợp, xử lý dữ liệu nhiễu hoặc phức tạp mà không cần giả định phân phối rõ ràng, như tách latent period hoặc serial interval khi dữ liệu bị biến dạng. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi kiểm soát chặt chẽ các tham số điều chuẩn để tránh dao động lớn và sai số.
Ngoài ra, yếu tố như nguồn lực tính toán, kinh nghiệm thực thi, và mục đích ứng dụng (dự báo nhanh, phân tích sâu, mô hình hóa không chắc chắn...) cũng ảnh hưởng đến sự lựa chọn. Trong thực tế, kết hợp cả MLE và Bayesian hoặc áp dụng kiểm định chéo giữa các phương pháp cũng được khuyến khích để tăng độ tin cậy kết quả.
Tóm lại, chọn MLE khi dữ liệu lớn, Bayesian khi cần bổ sung prior và xử lý dữ liệu hạn chế, deconvolution khi tiền xử lý hay tách tín hiệu là cần thiết. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu là then chốt để ra quyết định hợp lý.[1][3][6]
Sources
[1] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[2] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
[3] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[4] Chọn mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp Bayes - YouTube
[5] Bài 11 - Phương Pháp Học Máy Bayesian | PDF - Scribd
[6] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[7] Bài giảng 65: Mô hình hồi qui tuyến tính với phương pháp Bayes
[8] BAYES cho phân tích tương quan - RPubs https://rpubs.com/lengockhanhi/312882
[9] MLecture 4 | PDF - Scribd https://www.scribd.com/presentation/7261410/MLecture4
Thôi thôi mày ơi
.png "Sex :vozvn (3):"){kind=icon}
Mcopns
Già làng
Phương pháp ước lượng tham số thống kê gồm MLE (Maximum Likelihood Estimation), Bayesian và Deconvolution đều có ưu nhược điểm riêng trong việc phân tích dữ liệu dịch tễ học, đặc biệt khi ước lượng latent period và serial interval.
1. **MLE (Ước lượng hợp lý tối đa)
- *Ưu điểm*:
- Phương pháp phổ biến, có nền tảng toán học chặt chẽ.
- Tối ưu hóa khả năng phù hợp mô hình với dữ liệu quan sát thực tế.
- Tính toán trực tiếp, dễ triển khai trong điều kiện dữ liệu đủ lớn và đầy đủ.
- *Nhược điểm*:
- Dễ bị sai lệch khi dữ liệu ít hoặc có nhiễu.
- Không sử dụng thông tin tiên nghiệm (prior), nên ít linh hoạt.
- Có thể gây hiện tượng quá khớp (overfitting) nếu không có điều chỉnh cẩn thận.
2. **Bayesian
- *Ưu điểm*:
- Kết hợp cả dữ liệu quan sát và thông tin tiên nghiệm, linh hoạt hơn.
- Mô hình hóa được sự không chắc chắn qua phân phối hậu nghiệm.
- Giúp giảm sai số khi dữ liệu ít hoặc bị nhiễu.
- Có thể cung cấp các ước lượng phân phối xác suất chứ không chỉ giá trị điểm.
- *Nhược điểm*:
- Tính toán phức tạp, đòi hỏi tài nguyên tính toán cao.
- Cần lựa chọn và đánh giá kỹ prior, nếu chọn prior sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
- Không phải lúc nào cũng dễ hiểu và triển khai so với MLE.
3. **Deconvolution
- *Ưu điểm*:
- Hiệu quả trong các bài toán tách tín hiệu ngẫu nhiên bị trộn lẫn, như tách thời gian ủ bệnh ra khỏi các quá trình phức tạp.
- Có thể không cần giả định nhiều về dạng phân phối mô hình.
- Dùng được cho các tín hiệu nhiễu và không tuyến tính.
- *Nhược điểm*:
- Kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi hiện tượng dao động hoặc nhiễu sau khi xử lý.
- Đòi hỏi điều chỉnh các tham số điều chuẩn (regularization) phức tạp.
- Không miễn dịch với sai số do dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ.
Tóm lại, MLE phù hợp cho các mô hình đơn giản và dữ liệu đầy đủ, Bayesian linh hoạt và toàn diện hơn khi có thêm thông tin tiên nghiệm và dữ liệu hạn chế, còn deconvolution ưu thế trong xử lý tín hiệu phức tạp nhưng khó kiểm soát sai số nhiễu. Việc chọn phương pháp cần dựa trên đặc thù dữ liệu, mục tiêu nghiên cứu và nguồn lực tính toán.[1][2][4][6]
Sources
[1] Direct Comparison of Bayesian and Fermi Deconvolution ... https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8072361/
[2] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[3] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[4] Maximum Likelihood vs. Bayesian Estimation - Towards Data Science https://towardsdatascience.com/maximum-likelihood-vs-bayesian-estimation-dd2eb4dfda8a/
[5] MLE, REML, or Bayesian Approaches? - PubMed https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19598183/
[6] Comparison of MLE and Bayesian Parameter Estimation OldKiwi https://www.projectrhea.org/rhea/in...MLE_and_Bayesian_Parameter_Estimation_OldKiwi
[7] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[8] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
Việc chọn phương pháp phù hợp giữa MLE, Bayesian và deconvolution phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu, dưới đây là hướng dẫn chọn lựa dựa trên ưu nhược điểm từng phương pháp:
1. Khi dữ liệu lớn, đầy đủ và có độ tin cậy cao, MLE là lựa chọn ưu tiên vì tính toán nhanh, đơn giản, có nền tảng toán học chặt chẽ. MLE thích hợp cho mô hình có giả định phân phối rõ ràng và không cần thông tin tiên nghiệm.
2. Bayesian là lựa chọn tối ưu nếu dữ liệu ít, nhiễu hoặc không đầy đủ, và/hoặc có thông tin tiên nghiệm quan trọng có thể bổ sung vào mô hình. Bayesian cho phép kết hợp kiến thức chuyên gia qua prior, mô hình hóa sự không chắc chắn thông qua phân phối hậu nghiệm, giúp tránh quá khớp và cung cấp ước lượng phân phối không chỉ điểm.
3. Deconvolution phù hợp với các bài toán phân tách tín hiệu hỗn hợp, xử lý dữ liệu nhiễu hoặc phức tạp mà không cần giả định phân phối rõ ràng, như tách latent period hoặc serial interval khi dữ liệu bị biến dạng. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi kiểm soát chặt chẽ các tham số điều chuẩn để tránh dao động lớn và sai số.
Ngoài ra, yếu tố như nguồn lực tính toán, kinh nghiệm thực thi, và mục đích ứng dụng (dự báo nhanh, phân tích sâu, mô hình hóa không chắc chắn...) cũng ảnh hưởng đến sự lựa chọn. Trong thực tế, kết hợp cả MLE và Bayesian hoặc áp dụng kiểm định chéo giữa các phương pháp cũng được khuyến khích để tăng độ tin cậy kết quả.
Tóm lại, chọn MLE khi dữ liệu lớn, Bayesian khi cần bổ sung prior và xử lý dữ liệu hạn chế, deconvolution khi tiền xử lý hay tách tín hiệu là cần thiết. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu là then chốt để ra quyết định hợp lý.[1][3][6]
Sources
[1] 10.1. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Function - MLE) https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/NaiveBayes.html
[2] Bài 31: Maximum Likelihood và Maximum A Posteriori estimation https://machinelearningcoban.com/2017/07/17/mlemap/
[3] 10. Bạn là Tần suất (Frequentist) hay Bayesian? https://phamdinhkhanh.github.io/deepai-book/ch_ml/index_Bayes.html
[4] Chọn mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp Bayes - YouTube
[5] Bài 11 - Phương Pháp Học Máy Bayesian | PDF - Scribd
[6] Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận Bayesian ...
[7] Bài giảng 65: Mô hình hồi qui tuyến tính với phương pháp Bayes
[8] BAYES cho phân tích tương quan - RPubs https://rpubs.com/lengockhanhi/312882
[9] MLecture 4 | PDF - Scribd https://www.scribd.com/presentation/7261410/MLecture4
Tìm đi nhỡ đâu có tên tao viết sách
ComMeNau123
Thôi vậy thì bỏ
Có chơi coin củng ko
1 Bức Ảnh khác cho anh em xem đỡ bị Nghẹo Cổ giống Bác Phúc Nghẹo!!!,,,,,,,,,,,,,....................................... 
Mcopns
Già làng
Làm gì có tiền
Mặtxấuthìsẽngu
Địt xong chạy
1 thằng già, mặt xấu, đi khám bệnh vì sợ chết, lúc rảnh chụp cái hình, do già, ngu nên chụp thàn thàn, ko để ý góc cam, hình bị lật, về cũng lười kiểu già già, up lên cho vui bài viết, thì bị chửi là ngu
ko biết bào chữa sao, đúng là ngu quá, nên bèn nói câu gì đó cho ngầu, may quá, có 1 thằng bạn bênh mình, vào nói bồi thêm câu thứ 2 có vẻ ngầu hơn nữa, nhưng cùng 1 nghĩa mù mù là: chê bôi bỉu dìm đứa đã nói mình ngu đúng quá
sau đó kêu mấy thằng bạn vào, nói chọc qua chọc lại cho trôi comment, hết ngày...mình vẫn ngầu
mạt hạng mấy thằng già hết thời
Ongcan0511
Địt mẹ đau lòng
Lala sau 1 năm bế quan :Ý m nói t á hảT ít đăng bài đi thôi vì đợt này t cũng bận học thật. Định bế quan tu luyện. 1 năm sau đỗ thạc sĩ thì vào đây xạo lol tiếp. Thấy ae đăng bài vui t trồi lên tí. Lại cbi lặn đi học đây
Mcopns
Già làng
Lala sau 1 năm bế quan :
Vãi cả thạc sĩ
Lala123hihi
Đàn iem Duy Mạnh
Tròi tròi. Đáng iu zLala sau 1 năm bế quan :
Có thể bạn quan tâm
