We discuss an approach of robust fitting on non‐linear regression models, in both frequentist and Bayesian approaches, which can be employed to model and predict the contagion dynamics of the coronavirus disease 2019 (COVID‐19) in Italy. The focus is on the analysis of epidemic data using robust dose–response curves, but the functionality is applicable to arbitrary non‐linear regression models.

中文翻译：

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从 Tsallis 评分对非线性回归模型进行稳健推断：在意大利 COVID-19 传染病中的应用。

我们讨论了一种在常客和贝叶斯方法中对非线性回归模型进行稳健拟合的方法，该方法可用于模拟和预测意大利 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的传染动态。重点是使用稳健的剂量反应曲线分析流行病数据，但该功能适用​​于任意非线性回归模型。