❶ 传染病模型研究——SIR模型的R实现
本文详细研究了传染病模型中的SIR模型在预测纽约新冠疫情发展趋势上的应用，通过SIR模型的分析，预测了感染人数可能在4月10日至15日期间达到峰值。
本文主要探讨了SIR模型在传染病预测中的实际应用，特别是在纽约新冠疫情的动态追踪中。研究结果显示，如果假设医疗条件不变，确诊患者人数将在4月15日左右达到峰值。然而，政府措施和医疗资源的增加将使实际感染人数低于这个峰值，并可能导致高峰时间提前。具体来说，预测的感染人数峰值将出现在4月10日至15日之间。
SIR模型，作为传染病模型家族的一员，广泛应用于数学、医学和统计学等领域，用于趋势预测、数值分析和模型应用研究。它以易感者(S)、感染者(I)和恢复者(R)的状态变化为基础，模型化传染病的传播过程。
文章通过数据可视化展示了S(t)、I(t)和R(t)在3月1日至4月30日期间的动态，以及实际感染数据的拟合。图示表明模型与实际数据有良好拟合，能够有效预测疫情发展趋势。
SIR模型的基本假设包括：人口总数不变，疾病传播与易感者接触成正比，感染者恢复或死亡以固定速率进行。模型的微分方程描述了这些动态变化，并通过编程实现，如创建SIR函数并输入纽约的感染数据进行模拟。
通过模型的计算和图形展示，我们可以直观地看到疫情在不同时间点的预测情况，这对于公共卫生决策和资源分配具有重要参考价值。