Les deux autres cours de cette spécialisation vous demandent d'effectuer une modélisation déterministe - en d'autres termes, l'issue de l'épidémie est prévisible car tous les paramètres sont connus. Cependant, ce cours se penche sur les nombreux cas - en particulier dans les premiers stades d'une épidémie - où des événements fortuits peuvent avoir une influence sur l'avenir d'une épidémie. Vous découvrirez donc quelques exemples de cette "stochasticité", ainsi que des approches simples pour modéliser ces épidémies à l'aide de R. Vous examinerez comment modéliser les infections pour lesquelles une telle "structure de population" joue un rôle important dans la dynamique de transmission, et vous apprendrez certaines des approches de base pour modéliser les maladies à transmission vectorielle, y compris le modèle de Ross-McDonald.

S'inspirer du modèle SIR

S'inspirer du modèle SIR
Ce cours fait partie de Spécialisation "Modélisation des maladies infectieuses"

Instructeur : Nimalan Arinaminpathy
3 329 déjà inscrits
Inclus avec
31 avis
Ce que vous apprendrez
Distinguer les modèles stochastiques des modèles déterministes, expliquer quand l'un ou l'autre est approprié et effectuer des simulations simples d'un modèle stochastique
Identifier où il est important d'incorporer la structure de la population dans un modèle et concevoir et simuler un modèle de transmission capturant cette structure.
Évaluez les hypothèses qui sous-tendent le modèle Ross MacDonald et codez un tel modèle à l'aide de R pour simuler la dynamique d'une maladie à transmission vectorielle.
Évaluer de manière critique une étude de modélisation et communiquer ses forces et ses faiblesses à un public ayant des connaissances scientifiques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Maladies infectieuses
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Santé publique
- Catégorie : Santé publique et prévention des maladies
- Catégorie : Épidémiologie
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : Évaluation du modèle
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : R Programmation
Détails à connaître

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Statut : Essai gratuitImperial College London
Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuit
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
74,19 %
- 4 stars
16,12 %
- 3 stars
3,22 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
6,45 %
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Révisé le 23 juin 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.
Révisé le 1 juil. 2023
The peer review grade is not working properly. It is not showing result.
Révisé le 13 août 2020
I have found it useful for increasing my insights into infectious disease modelling.
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