报告题目：全球新冠肺炎动态趋势的比较分析

报 告 人：林华珍 教授 西南财经大学

报告时间：2020年6月29日 15:00-16:00

报告地点：腾讯会议ID：707 609 316

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校内联系人：程建华 chengjh@jlu.edu.cn

报告摘要：

2019年新型冠状病毒病(COVID-19)是全球重大的公共卫生威胁。在本文中，我们对亚洲、欧洲、北美、南美和澳大利亚在疫情早期阶段的疫情增长、规模和高峰时间分别进行了比较分析。

基于中国报告的病例时间序列（2020/1/20-2020/2/13）和相关的交通数据(2019/12/1- 2020/1/23)，我们构建了一个新的时变增长模型来预测中国的疫情趋势。我们拓展了我们的方法来预测其他41个国家（基于2020/1/26或最早报告的病例日期-2020/4 /9报告的病例时间序列）未来的疫情趋势和规模，估计了控制措施对疫情趋势的影响。

我们的时变增长模型预测的中国疫情规模和趋势与观测结果高度一致。在其他41个国家中，有28个国家在2020年4月9日之前或前后观察到了高峰时间；高峰日期和疫情规模与我们的估计高度一致。我们预测，除印度在7月和巴基斯坦在8月外，其余13个国家将在2020年4月或5月达到峰值。对于当前这波疫情中的大多数国家来说，疫情轨迹将在5月或6月达到稳定期。另外，可能成为新的流行中心的国家是印度、巴基斯坦、巴西、墨西哥和俄罗斯，预计这些国家将有10^5例病例。不同国家的有效再生数R_t随时间呈下降趋势，揭示了干预措施(即社会距离)的影响。在疫情开始后的第四周，英国(中位数2.62)和美国(中位数2.19)的R_t仍然是最高的。

预计新的疫情中心将继续在全球范围内涌现。热点地区的发展中国家将面临更大的挑战，如医疗体系方面的挑战。为有效地控制COVID-19的传播，国内遏制疫情大流行的方法必须与国际联合行动相一致。我们的模型使用早期流行阶段的病例发病率来得到可靠的传播率刻画和疫情发展预测。

报告人简介：

林华珍，西南财经大学统计学院教授、博导，统计研究中心主任，国家杰出青年科学基金获得者，国家百千万人才工程入选者，享受国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才，第十一批四川省学术和技术带头人，第十批成都市有突出贡献的优秀专家，2019年首批“四川省教书育人名师”。主要研究方向为非参数方法、转换模型、生存数据分析、函数型数据分析、潜变量分析、时空数据分析、ROC方法、偏态数据分析、捕获-再捕获数据分析，先后担任国际统计学期刊Biometrics、Scandinavian Journal of Statistics、Journal of Business & Economic Statistics、Canadian Journal of Statistics、Statistics and Its Interface、Statistical Theory and Related Fields的Associate Editor以及国内核心学术期刊《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委。已经发表科研论文50余篇，其中多篇发表在AoS、JASA、JoE、JRSSB、Biometrika及Biometrcs等国际统计学和计量经济学顶级期刊上，主持包括国家自然科学基金重点项目在内的国家级科研项目7项。