A bootstrap particle filter for viral Rt inference and forecasting using wastewater data
Este artigo apresenta um filtro de partículas bootstrap leve e estatisticamente rigoroso que utiliza modelagem de espaço de estado para inferir e prever o número efetivo de reprodução (Rt) e a dinâmica de infecção, integrando dados de esgoto, casos clínicos e sorologia para superar limitações como dados faltantes e não identificabilidade estrutural.