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底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね? Part28
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>>599 > 昔の投稿も見ることができて便利。神アプリだな。 > > 11 132人目の素数さん sage 2020/03/10(火) 12:10:41.22 ID:H1fx2jVB > " > SEIR MODEL > dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t) > dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t) > dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t) > dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t) > mu:自然死亡率 b:感染率(S->I) > nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R) > " > SEIRモデルのパラメータ > > SEIR2 <- function( > # Parameters > contact_rate = 10, # number of contacts per day > transmission_probability = 0.01, # transmission probability > beta = contact_rate * transmission_probability, # tranmission rate > infectious_period = 20, # infectious period > gamma = 1 / infectious_period, # Prob[infected -> recovered] > latent_period = 5, # latent perior > sigma = 1/latent_period, # The rate at which an exposed person becomes infective > mu = 0, # The natural mortality rate > nu = 0 , # vaccination moves people from susceptible to resistant directly, without becoming exposed or infected. > > Ro = beta/gamma, # Ro - Reproductive number. > > # Initial values for sub-populations. > s = 99, # susceptible hosts > e = 0, # exposed hosts > i = 1, # infectious hosts > r = 0, # recovered hosts > # Compute total population. > N = s + i + r + e, > # Output timepoints. > timepoints = seq (0, 365, by=0.5), > ... > ) > > 有病率を1%とすると、3000人にクルーズ船でも100人の屋形船でも感染者のピークは変わらないな。 > 同一時間あたりのcontact_rateとtransmission_probabilityが宴会での方が高いからだろうな。 > > パラメータを変えてグラフを書いてみた。 > > https://i.imgur.com/hCfBTyc.png
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