In den anderen beiden Kursen dieser Spezialisierung müssen Sie eine deterministische Modellierung durchführen - mit anderen Worten, der Ausgang der Epidemie ist vorhersehbar, da alle Parameter vollständig bekannt sind. Dieser Kurs befasst sich jedoch mit den vielen Fällen - vor allem in den frühen Stadien einer Epidemie -, in denen zufällige Ereignisse einen Einfluss auf die Zukunft einer Epidemie haben können. Sie werden also einige Beispiele für eine solche "Stochastik" sowie einfache Ansätze zur Modellierung dieser Epidemien mit R kennenlernen. Sie werden untersuchen, wie Sie Infektionen modellieren können, bei denen eine solche "Populationsstruktur" eine wichtige Rolle in der Übertragungsdynamik spielt, und Sie werden einige der grundlegenden Ansätze zur Modellierung von durch Vektoren übertragenen Krankheiten kennenlernen, darunter das Ross-McDonald-Modell.

Aufbauend auf dem SIR-Modell
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen

Aufbauend auf dem SIR-Modell
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Modellierung von Infektionskrankheiten“

Dozent: Nimalan Arinaminpathy
3.329 bereits angemeldet
Bei enthalten
31 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Unterscheiden Sie zwischen stochastischen und deterministischen Modellen, erklären Sie, wann beide geeignet sind, und führen Sie einfache Simulationen eines stochastischen Modells durch
Identifizieren Sie, wo es wichtig ist, die Bevölkerungsstruktur in ein Modell einzubeziehen, und entwerfen und simulieren Sie ein Übertragungsmodell, das diese Struktur erfasst.
Bewerten Sie die Annahmen, die dem Ross-MacDonald-Modell zugrunde liegen, und kodieren Sie ein solches Modell mit R, um die Dynamik einer durch Vektoren übertragenen Krankheit zu simulieren.
Eine Modellierungsstudie kritisch zu bewerten und ihre Stärken und Schwächen einem wissenschaftlich gebildeten Publikum zu vermitteln
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Infektionskrankheiten
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Öffentliche Gesundheit
- Kategorie: Öffentliche Gesundheit und Krankheitsvorbeugung
- Kategorie: Epidemiologie
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Simulationen
- Kategorie: Bewertung des Modells
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent

Mehr von Öffentliche Gesundheit entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumImperial College London
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: VorschauJohns Hopkins University
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
74,19 %
- 4 stars
16,12 %
- 3 stars
3,22 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
6,45 %
Zeigt 3 von 31 an
Geprüft am 23. Juni 2020
I thought it was clear, the syntax problems were about the same topic and needed the solution talked about in the videos. The subject was completely covered. I already recommended it to like 5 people.
Geprüft am 1. Juli 2023
The peer review grade is not working properly. It is not showing result.
Geprüft am 13. Aug. 2020
I have found it useful for increasing my insights into infectious disease modelling.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.




