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用R语言解读传染病传播模型
bsspirit/infect
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传染病模型v20221123.pdf | 传染病模型v20221123.pdf | |||
北京模型结果-20221129.md | 北京模型结果-20221129.md | |||
用R语言解读传染病模型-20220621.pdf | 用R语言解读传染病模型-20220621.pdf | |||
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新冠疫情几次变异,极大地影响着我们的正常生活和工作。特别是2022年2月以来的Delta变异株感染,在上海和北京这种人口超大型城市中,有着超强的传染力。政府防疫工作的强力介入,隔离和居家已经是常态了,有新闻指出Delta变异株感染1人可传9人。
在流行病学领域,有几种不同传染病的传播模型,可以模拟病毒的传播过程。本次分享将使用R语言,来给大家演示病毒传播的过程。了解了病毒传播的逻辑,能让我们更加坚定战胜病毒的决心。
[2022-11-23]2022 中国R会:用R语言解读传染病模型 : http://blog.fens.me/meeting-r-20221125/
[2022-06-18]2022 微软Build After Party:用R语言解读传染病模型: http://blog.fens.me/meeting-ms-build-20220618/
[2022-11-29]北京疫情,模型结果, https://github.com/bsspirit/infect/blob/main/北京模型结果-20221129.md
个人介绍
张丹,青萌数海CTO, 数据科学家,微软MVP数据平台方向。10年以上互联网应用架构经验,在R、Java、NodeJS、大数据、数据挖掘等方面有深厚的积累。精通量化投资交易策略,熟悉中国金融二级市场、交易规则和投研体系。 熟悉数据学科方法论,在海关、外汇等监管科技领域均有落地项目。
获得多项微软、SUN、IBM技术认证,多次在互联网技术、数据科学相关技术大会中担任演讲嘉宾。著有《R的极客理想:量化投资篇》、《R的极客理想:工具篇》、《R的极客理想:高级开发篇》,英文版图书被CRC出版集团引进,在美国发行。个人博客: http://fens.me
目录
- 传染病模型原理:自由增长模型、SI模型、SIS模型、SIR模型
- 用R语言手动实现
- 基于EpiModel包的自动化实现
- 如何获取新冠数据
- 北京的数据带入模型预测
代码:code目录
- model.r,按数学公式,手动编写模型代码,并进行传播模拟。
- model-epi.r,使用EpiModel包,进行传播模拟。
- beijing.r,获取全球疫情数据,抽取北京的数据,进行疫情的预测。
PPT展示
自由增长模型
SI模型
SIS模型
SIR模型
EpiModel包
SEIR模型
疫情数据获取
参考资料
由于我并不是传染病专业的,本次分享的内容,参考了很多互联网的资料,然后我再对资料按自己的逻辑进行整理、汇总和验证。
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/104439779
- https://cloud.tencent.com/developer/article/1607390
- http://statnet.org/tut/BasicDCMs.html
- https://github.com/GuangchuangYu/nCov2019
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用R语言解读传染病传播模型
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