Question

我正在尝试对年龄分层的SEIR模型进行编码;也就是说，在我的微分方程中，我有一个质量作用的参数，它是20个年龄段的β*（受感染的比例）*（易受影响的数量）的总和。根据接触矩阵计算透射系数（β）。联系矩阵有20列和行，代表年龄类（行=人i，列=人j），并包含任何年龄组中两个人之间的联系概率。我设计了它并将其读入R.我的问题是我不知道如何（或者如果）我可以使用deSolve在我的参数中使用矩阵。我写下面的代码不起作用，我相信因为矩阵/我得到这个错误：

Error in beta * S : non-numeric argument to binary operator

在我愚弄它之前，我想知道是否可以使用这样的矩阵作为此模型的参数。

mat <-as.matrix(read.csv("H:/IBS 796R/contactmatrix.csv", header=F))

times <- seq(0,20,by=1/52)
parameters <- c(mu=0,v=1/75,N=1,p=0,delta=2.4,beta=mat*0.04,sigma=1/8,gamma=1/15)
xstart <- c(S=0.06,E=0,I=0.001,R=0)

SEIR0 <- function(t,x,parameters){
    S=x[1]
    E=x[2]
    I=x[3]
    R=x[4]
    with(as.list(parameters), {
        dS=v*S -beta*S*I/N -delta*S
        dE=beta*S*1/N -E*(sigma+delta)
        dI=sigma*E -I*(gamma+delta)
        dR=gamma*I-delta*R
        res=c(dS,dE,dI,dR)
        list(res)
    })
}

out <- as.data.frame(lsoda(xstart,times,SEIR0,parameters))

另外，如果我打印参数，这就是beta的样子：

$beta.V1
 [1] 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04
[12] 4e-04 4e-04 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03

$beta.V2
 [1] 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04 4e-04
[12] 4e-04 4e-04 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03 8e-03

....通过$ beta.V20。所以我认为它创建了20个向量，每个向量有20个参数......我认为每个向量都是原始矩阵“mat”的一行乘以常量0.04？但是，当我将mat * 0.04乘以“参数”之外时，我得到了预期的矩阵。我正在努力解决如何使用deSolve实现这些方程式的问题，并且会对是否有可能提出任何建议。提前谢谢。

Answer 1

此行发生错误：

dS=v*S -beta*S*I/N -delta*S

non-numeric argument to binary operator表示您尝试将函数乘以例如数字。您可以通过I*1

重现它

Error in I * 1 : non-numeric argument to binary operator`

在这里，R可以'找到beta，而beta被解释为数学的特殊功能，所以错误。您需要将参数定义为

# a list 
list(mu=0,v=1/75,N=1,p=0,delta=2.4,beta=mat*0.04,sigma=1/8,gamma=1/15)

和

 ## you get a vector mu,N,p,delta,beta1,bet2,...  
c(mu=0,v=1/75,N=1,p=0,delta=2.4,beta=mat*0.04,sigma=1/8,gamma=1/15)

我认为你甚至可以将你的功能重写为：

SEIR0 <- function(t,x,parameters){
  with(as.list(c(parameters, x)), {
    dS = v*S -beta*S*I/N -delta*S    ## matrix
    dE = beta*S*1/N -E*(sigma+delta) ## matrix
    dI = sigma*E -I*(gamma+delta)
    dR = gamma*I-delta*R
    res = c(dS,dE,dI,dR)
    list(res)                        ## different of the structure of xstart
  })
}

这将解决上述问题，但ODE将无法工作，因为SEIR0返回的导数必须等于初始条件xstart向量的长度（此处为4）。

我建议例如：

  res <- c(dS=mean(dS),dE=mean(dE),dI=dI,dR=dR)
  list(res)

deSolve包可以参数包括矩阵吗？

1 个答案: