Улучшенное непараметрическое оценивание для диффузионной эпидемиологической SIR модели по неполным данным - Перелевский, Святослав Сергеевич (Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика)
Рассматривается задача статистического оценивания по дискретным данным функции распространения эпидемии в стохастической SIR модели типа Кермака–Маккендрика, в которой динамика инфицирования определяется эргодическим диффузионным процессом с неизвестным коэффициентом диффузии. Для оценивания функции сноса диффузионного процесса предлагается улучшенная процедура, обладающая более высокой скоростью сходимости, чем обычные оценки МНК. Приводятся результаты численного моделирования Монте-Карло.