❶ 傳染病模型研究——SIR模型的R實現
本文詳細研究了傳染病模型中的SIR模型在預測紐約新冠疫情發展趨勢上的應用，通過SIR模型的分析，預測了感染人數可能在4月10日至15日期間達到峰值。
本文主要探討了SIR模型在傳染病預測中的實際應用，特別是在紐約新冠疫情的動態追蹤中。研究結果顯示，如果假設醫療條件不變，確診患者人數將在4月15日左右達到峰值。然而，政府措施和醫療資源的增加將使實際感染人數低於這個峰值，並可能導致高峰時間提前。具體來說，預測的感染人數峰值將出現在4月10日至15日之間。
SIR模型，作為傳染病模型家族的一員，廣泛應用於數學、醫學和統計學等領域，用於趨勢預測、數值分析和模型應用研究。它以易感者(S)、感染者(I)和恢復者(R)的狀態變化為基礎，模型化傳染病的傳播過程。
文章通過數據可視化展示了S(t)、I(t)和R(t)在3月1日至4月30日期間的動態，以及實際感染數據的擬合。圖示表明模型與實際數據有良好擬合，能夠有效預測疫情發展趨勢。
SIR模型的基本假設包括：人口總數不變，疾病傳播與易感者接觸成正比，感染者恢復或死亡以固定速率進行。模型的微分方程描述了這些動態變化，並通過編程實現，如創建SIR函數並輸入紐約的感染數據進行模擬。
通過模型的計算和圖形展示，我們可以直觀地看到疫情在不同時間點的預測情況，這對於公共衛生決策和資源分配具有重要參考價值。