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1 INRA Jouy en Josas - Institut national de la recherche agronomique Jouy en Josas 2 LAMA - Laboratoire d-Analyse et de Mathématiques Appliquées

Abstract : In this paper we provide a comprehensive analysis of the Bovine spongiform encephalopathy BSE epidemic evolution in Great-Britain. Our study is based on a multi-type branching process model and on different stochastic and statistical tools. We first focus on the growth phase until the first sanitary control measure in 1988, and provide an estimation of the unknown parameters of our model, using a Bayesian approach. We then consider the decay phase of the epidemic and estimate its new infection parameter using a frequentist approach, which enables us to predict the future incidences of cases, the epidemic extinction time and the total epidemic size. We finally evaluate the risks that would be caused by a very long decay phase. For this purpose we condition the process on a very late extinction, and thanks to an estimation of the infection parameter, we predict the evolution of the epidemic in this worst-case scenario.

Résumé : Dans cet article nous proposons une analyse complète de l-évolution de l-épidémie d-encéphalopathie spongiforme bovine en Grande-Bretagne. Notre étude est basée sur un modèle de processus de branchement multitype et sur différents outils probabilistes et statistiques. Nous nous focalisons en premier lieu sur la phase de croissance jusqu-à la première mesure de contrôle sanitaire en 1988, pour laquelle nous proposons une estimation des paramètres inconnus de notre modèle via une approche bayésienne. Nous considérons ensuite la phase de déclin et estimons par une approche fréquentiste le paramètre d-infection afférent, ce qui nous permet de prédire l-incidence des cas à venir, le temps d-extinction de l-épidémie ainsi que sa taille totale. Pour finir, nous évaluons les risques qui seraient conséquents à une très longue phase de déclin. Dans ce but nous conditionnons le processus à une extinction très tardive, et prédisons grâce à une estimation du paramètre d-infection l-évolution de l-épidémie dans le cas de ce scénario le plus défavorable.

Keywords : BSE stochastic epidemic SEI branching process Q-process worst-case scenario Bayesian inference CLSE consistency and asymptotic normality





Autor: Christine Jacob - Sophie Pénisson -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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