Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce jim_savage_
Savage Jim
Savage Jim
Savage Jim
@jim_savage_

Tweets

Savage Jim

@jim_savage_

Research technologies @SchmidtFutures. Thoughts on stats, econ and philanthropy from this account. Sillier stuff at @rexatdawn1

New York, USA
khakieconomics.github.io
Vrijeme pridruživanja: ožujak 2012.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    1. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
      • Prijavi Tweet

      It's a Friday night, so a good time to derive the likelihood function of a simple model to estimate the death rate from an illness that kills quickly but takes a long time to cure. Buckle up!

      7 proslijeđenih tweetova 65 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    2. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
      • Prijavi Tweet

      By the time the illness has passed, we could estimate its death rate given infection as (reported deaths + unrep'd deaths)/(rep'd deaths + unrep'd deaths + rep'd recoveries + unrep'd recs). 2 problems for us: unreported X isn't known, and deaths might arrive sooner than recovery

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    3. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
      • Prijavi Tweet

      For the moment, let's set reporting rates to 1. Why is the arrival time of death vs recovery an issue? Imagine the death rate is 20%. Deaths take 1 week on average, but rec takes 3 weeks. You infect 1000 people and wait two weeks; 100 die, and 100 are cured. What's your estimate?

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    4. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
      • Prijavi Tweet

      You wouldn't say that it's 100/200= .5. There are all these sick people who haven't died or ben cleared yet. Their survival so far contains useful information for our estimate. So how do we use it?

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
      Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
      • Prijavi Tweet

      Let's call f(d|t) the density of death arrival times t. f(c|t) is the density of dates that you get cleared. F() indicates CDF. θ is the death rate to be estimated. The data we need is each patient's state s (dead, sick, cleared), and days since infection, t.

      20:24 - 31. sij 2020.
      • 1 oznaka „sviđa mi se”
      • Gabriel Mathy
      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        1. Novi razgovor
        2. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
          • Prijavi Tweet

          So what's the likelihood of observing this data for a patient, p(s,t|θ)? If they're dead, it's θ*f(d|t), so log likelihood contribution is log(θ) + log(f(d|t)) If they're cleared, it's (1-θ)*f(c|t); ll contribution = log(1-θ) + log(f(c|t)).

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
          Prikaži ovu nit
        3. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
          • Prijavi Tweet

          If they're neither dead nor alive, a bit more tricky. Then it's the probability they're going to die but haven't yet, plus the probability they'll live but haven't been cleared yet. So θ*(1 - F(d|t))+ (1 -θ)*(1-F(c|t)). Taking logs of that is a bit nasty, so we use log_sum_exp

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
          Prikaži ovu nit
        4. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
          • Prijavi Tweet

          log_sum_exp(a, b) = log(exp(a) + exp(b)). So log(θ*(1 - F(d|t))+ (1 -θ)*(1-F(c|t))) = log_sum_exp(log(θ) + log(1 - F(d|t)), log(1-θ) + log(1 - F(c|t))). Beautiful! Two more challenges: what distributions for f(d|t) and f(c|t); and what about low reporting?

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
          Prikaži ovu nit
        5. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
          • Prijavi Tweet

          On dist choice: one nice fact is that a mixture of normal densities has a mixture of normal CDF. So you can use mixtures of normals for your f()s to capture most of the weirdness going on in unusual arrival time distributions, while staying analytically convenient.

          1 reply 0 proslijeđenih tweetova 4 korisnika označavaju da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        6. Savage Jim‏ @jim_savage_ 1. velj
          • Prijavi Tweet

          On reporting rates--this is a real challenge! I'm sure there are clever people who do this for a living, but I'd use plug-in rates for sensitivity checking. It just doesn't seem like a easy thing to estimate. Have a great weekend!

          0 proslijeđenih tweetova 9 korisnika označava da im se sviđa
          Prikaži ovu nit
        7. Kraj razgovora

      Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

      Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

        Sponzorirani tweet

        false

        • © 2020 Twitter
        • O Twitteru
        • Centar za pomoć
        • Uvjeti
        • Pravila o privatnosti
        • Imprint
        • Kolačići
        • Informacije o oglasima