Modelado de epidemias estocástico con el marco SIR

Los modelos epidemiológicos estándar suelen asumir que todos los resultados son predecibles, pero los brotes en el mundo real suelen estar impulsados por eventos aleatorios e interacciones aleatorias que cambian el curso de la salud humana. Comprender estas incertidumbres es fundamental para cualquiera que quiera analizar cómo se propagan las enfermedades en una población.Este curso lo guía a través de la progresión de los modelos SIR básicos a los enfoques estocásticos sofisticados que capturan la aleatoriedad inherente de las epidemias en etapas tempranas. Lo que aprenderás: - Comprender la mecánica y terminología fundamentales del marco Susceptible-Infeccioso-Recuperado (SIR) - Aplicar técnicas de modelado estocástico para dar cuenta de eventos aleatorios en la transmisión de enfermedades - Implemente simulaciones epidémicas usando R para explorar una variedad de posibles rutas de brotes - Analizar el impacto de las interacciones aleatorias a pequeña escala en los resultados de la población a gran escala - Comparar modelos deterministas y probabilísticos para evaluar mejor los riesgos de salud pública en el mundo real - Practique la codificación limpia y los patrones modernos de manejo de datos dentro del entorno R Comenzará definiendo los conceptos epidemiológicos básicos y los fundamentos matemáticos del modelo SIR antes de pasar a ejercicios escritos que demuestran cómo escribir simulaciones. El material cubre todo, desde definiciones básicas hasta la aplicación de la probabilidad en la modelización de enfermedades. Este curso está diseñado para principiantes interesados en salud pública, ciencia de datos o modelización matemática, y no se requiere experiencia previa en simulación epidémica.