ISSN: 2161-1165

ఎపిడెమియాలజీ: ఓపెన్ యాక్సెస్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • సేఫ్టీలిట్
  • వ్యవసాయంలో గ్లోబల్ ఆన్‌లైన్ పరిశోధనకు యాక్సెస్ (AGORA)
  • సెంటర్ ఫర్ అగ్రికల్చర్ అండ్ బయోసైన్సెస్ ఇంటర్నేషనల్ (CABI)
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • CABI పూర్తి వచనం
  • క్యాబ్ డైరెక్ట్
  • పబ్లోన్స్
  • జెనీవా ఫౌండేషన్ ఫర్ మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్ అండ్ రీసెర్చ్
  • యూరో పబ్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

A comparison of SIR and SEIR epidemiological models for COVID-19 transmission in India with emphasis on non-pharmaceutical intervention

Manisha Mandal

The models on disease transmission are useful in planning decisions on pandemic, resource allocation and implementation of non-pharmaceutical intervention. The SEIR differs from SIR model with an additional exposure period due to the incubation period of COVID-19 during which individuals are not yet infectious. I have applied Bayesian approach with Monte Carlo Markov Chain (MCMC) sampling on SEIR and SIR epidemiological models using python code PymC3 to study the dynamics of COVID-19 pandemic in India, assess the effectiveness of non-pharmaceutical measures from March to October 2020, and generate predictions on daily new and cumulative infected cases. The accuracy of prediction was computed by symmetric mean absolute prediction error (SMAPE) and mean squared relative prediction error (MSRPE