深圳市COVID-19传播动力学和潜伏期估计

本研究收集了深圳市卫生健康委员会公布的COVID-19确诊病例数据（截至2020年2月22日）。根据最新数据，截至2月22日，深圳市累计确诊病例417例，截至2月27日，确诊病例数未发生变化。通过对公开发布信息的分析，我们确定了27条传播链，其中23名感染者仅与一名传播者相关联。

潜伏期估计

本研究使用三种参数概率分布（Weibull、Lognormal和Gamma分布）来拟合COVID-19的潜伏期（SI），并使用最大似然估计方法计算了SI的均值（μ）和标准差（σ）。使用校正的赤池信息准则（AIC）比较了这三种模型的拟合性能。

传播动力学模型

在估计SI的基础上，我们使用logistic增长模型拟合了深圳市COVID-19本地病例的时间序列。通过该模型，可以估计疫情的增长速率（γ）。我们使用基本再生数（R0）的公式 R0 = M(-γ)（Wallinga和Lipsitch，2007）来估计R0，其中M(∙)是SI的概率密度函数（GI的代理）的矩生成函数。

结论

本研究基于深圳市的COVID-19疫情数据，对潜伏期进行了估计，并建立了传播动力学模型。研究结果可为深圳市乃至全国的疫情防控提供科学依据。