Estimação de Modelos SEIR Estocásticos com Dados Incompletos

A modelagem matemática de epidemias apresenta grande relevância para a área de epidemiologia por possibilitar uma melhor compreensão do desenvolvimento da doença na população e permitir analisar o impacto de medidas de controle e erradicação.
Há duas abordagens utilizadas no processo de modelagem matemática, a saber: estocástica e determinística. As duas abordagens comumente baseiam-se na estruturação de uma população fechada em compartimentos denominados Suscetíveis, Expostos, Infectantes e Removidos sendo que este último compartimento considera indivíduos recuperados e mortos. Os modelos criados a partir de tal estrutura são denominados modelos compartimentais SEIR . A utilização de tais modelos é notável devido a sua flexibilidade para se ajustar a diversas epidemias e a estrutura dos dados.
Além disso, a utilização de métodos bayesianos permite lidar com a ausência completa ou parcial dos dados que é um problema recorrente no contexto epidemiológico.
Este trabalho discuti e modifica algumas suposições do modelo estocástico SEIR encontrado em Lekone e Finkenstädt (2006) que é aplicado aos dados parcialmente observados da epidemia de Febre Hemorrágica Ebola ocorrida no Congo em 1995 através de métodos bayesianos.