After infection, susceptible indivi

After infection, susceptible individuals S enter the exposed class
E before they become infectious individuals I and either recover
(R) or die (D). The average durations of incubation and infectiousness
are given by 1/ and 1/, respectively. f is the case fatality
rate. The transmission rate before the introduction of control interventions
was assumed to be constant, i.e., ˇ(t) =ˇ0. Upon the
implementation of control measures at time , the transmission
rate was assumed to decay exponentially: ˇ(t) =ˇ0e−k(t−) (Lekone
and Finkenstädt, 2006). The basic and net reproduction numbers
are given by R0 =ˇ0S(0)/ and Rt =ˇ(t)S(t)/, respectively.
We assumed the outbreak started with a single infected case
in a large susceptible population (I(0) = 1 and S(0) = 106). As long
as the number of cases is small compared to the total population
size, the exact number of susceptible individuals does not need
to be known to estimate the model parameters. The ODEs were
solved numerically in the R software environment for statistical
computing (Development Core Team, 2014) using the function ode
from the package deSolve.
We

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากการติดเชื้อ ไวต่อบุคคล S ป้อนคลาสัมผัสอีก่อนที่พวกเขาเป็นบุคคลที่ติดเชื้อผมและการกู้คืน(R) หรือตาย (D) ระยะเวลาเฉลี่ยของการบ่มและ infectiousnessกำหนดให้ 1 / และ 1 /, ตามลำดับ f เป็นผิวกรณีอัตรา อัตราการส่งข้อมูลก่อนแนะนำมาตรการควบคุมถูกสมมติให้คง เช่น ˇ(t) = ˇ0 ตามดำเนินมาตรการควบคุมเวลา การส่งผ่านอัตราถือว่าสร้างการเสื่อมสลาย: ˇ(t) = ˇ0e−k (t−) (Lekoneและ Finkenstädt, 2006) หมายเลขพื้นฐาน และสุทธิสืบพันธุ์กำหนด โดย R0 = ˇ0S(0) / และ Rt = ˇ(t)S(t) /, ตามลำดับเราถือว่าการระบาดของโรคเริ่ม ด้วยกรณีติดเชื้อเดียวในประชากรไวต่อขนาดใหญ่ (I(0) = 1 และ S(0) = 106) ตราบเป็นจำนวนน้อย เมื่อเทียบกับประชากรทั้งหมดขนาด จำนวนที่แน่นอนของบุคคลไวต่อไม่จำเป็นจะรู้จักพารามิเตอร์ของแบบจำลองประเมิน ODEs ถูกแก้ไขในสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ R สำหรับเรียงตามตัวเลขทางสถิติคอมพิวเตอร์ (พัฒนาหลักทีม 2014) ใช้ ode ฟังก์ชันจากแพคเกจ deSolveเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากติดเชื้อ, บุคคลที่อ่อนแอ S ใส่ชั้นสัมผัส
E ก่อนที่พวกเขากลายเป็นบุคคลที่ติดเชื้อทั้งผมและกู้คืน
(R) หรือตาย (D) ระยะเวลาเฉลี่ยของการบ่มและการติดเชื้อโรคจะได้รับจาก 1/1 / ตามลำดับ ฉเป็นกรณีการตายอัตรา อัตราการส่งก่อนที่จะนำของการแทรกแซงควบคุมได้รับการสันนิษฐานว่าจะเป็นค่าคงที่คือ (t) = 0 เมื่อ? ดำเนินการตามมาตรการการควบคุมเวลาการส่งอัตราการได้รับการสันนิษฐานว่าจะสลายชี้แจง: (? T-) (t) = 0e-k (Lekone และFinkenstädt 2006) ตัวเลขขั้นพื้นฐานและการทำสำเนาสุทธิจะได้รับจาก R0 = 0S (0) / และ Rt = (t) S (t) / ตามลำดับ. เราสันนิษฐานว่าการระบาดของโรคเริ่มต้นด้วยการติดเชื้อกรณีเดียวในประชากรไวต่อขนาดใหญ่ (ฉัน (0 ) = 1 และ S (0) = 106) ตราบใดกับจำนวนของกรณีที่มีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนประชากรทั้งหมดขนาดจำนวนที่แน่นอนของบุคคลที่อ่อนแอไม่จำเป็นต้องเป็นที่รู้จักในการประมาณค่าพารามิเตอร์รูปแบบ ODEs ถูกแก้ไขตัวเลขในสภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์R สำหรับสถิติคอมพิวเตอร์(ทีมพัฒนาหลัก 2014) โดยใช้ฟังก์ชั่นบทกวีจากdeSolve แพคเกจ. เรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากติดเชื้อ เสี่ยงบุคคล s ใส่เปิดเผยคลาส
E ก่อนที่จะกลายเป็นติดเชื้อบุคคลและให้กู้
( R ) หรือตาย ( D ) ระยะเวลาเฉลี่ยของการบ่มและ infectiousness
จะได้รับ 1 / 1 / ตามลำดับ F คือกรณีการเสียชีวิต
อัตรา อัตราการส่งก่อน เบื้องต้นควบคุมการแทรกแซง
สมมติให้คงที่ เช่น ˇ ( t ) = ˇ 0 บน
การใช้มาตรการควบคุมในเวลา  , ส่ง
ซึ่งถือว่าผุชี้แจง : ˇ ( t ) = ˇเครื่อง K ( T −−  ) ( lekone
และ finkenst และ DT , 2006 ) พื้นฐานและตัวเลขการขยายพันธุ์สุทธิ
จะได้รับ โดย r0 = ˇ 0s ( 0 ) / RT = ˇ ( T ) ( T ) ตามลำดับ เราคาดว่าการระบาดเริ่ม

เดียวกับกรณีติดเชื้อในประชากร A เสี่ยงขนาดใหญ่ ( ฉัน ( 0 ) = 1 และ S ( 0 ) = 106 คน ) ตราบใดที่
เป็นหมายเลขของกรณีมีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับประชากร
รวมขนาด จำนวนที่แท้จริงของประชาชนที่อ่อนแอไม่ต้อง
เป็นที่รู้จักกันเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบ . การแก้ไขตัวเลขในบทกวีถูก
R ซอฟต์แวร์สภาพแวดล้อมสำหรับการคำนวณทางสถิติ
( ทีมพัฒนาหลัก 6 ) การใช้ฟังก์ชันบทกวีจากแพคเกจ desolve

เรา .