Question

我想基于估计的复制数（ R0 ）来估计攻击率（ AR ）（被感染的人口比例）（次要病例数）在感染期间由易感人群中的单个感染者产生的。）

S = exp（-R0（1-S））， S 流行病后烧伤的剩余易感人群比例。

并假设感染后终身免疫， AR = 1-S。

我在MonthYear，city的.csv表中有 R0 ，并希望为每个MonthYear / city计算 AR 。

我试过了：

library(rootSolve)
f<- function(y,x){Tab$AR=1-(y-exp(-x*(1-y)))}
x=Tab$R0
solve(f)

错误讯息：

Error in as.vector(x, mode) : 
  cannot coerce type 'closure' to vector of type 'any'

然后我试了

R0.vec = Tab$R0 
AR.vec = numeric(length(R0.vec)) 

for(ii in 1:length(AR.vec)){   
AR.vec[ii] = 1 -optimize(f=function(S){(S-exp(-R0.vec[ii]*(1-S)))},interval=c(0,1))$minimum
    } 
AR.fun.vec = approxfun(R0.vec,AR.vec)

错误讯息：

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
Warning messages:
1: In optimize(f = function(S) { ... : NA/Inf replaced by maximum positive value
2: In optimize(f = function(S) { ... : NA/Inf replaced by maximum positive value
3: In optimize(f = function(S) { ... : NA/Inf replaced by maximum positive value

我希望得到关于此的任何建议来获取我的 ARs ，因为这对我来说都是新的。提前谢谢！

Answer 1

ANSWER感谢Karline Soetaert博士 `

 Sfun <- function(x, R0) return(x - exp(-R0*(1-x)))
 require(rootSolve)
 R0vec <- R0

result <- rep(0,times=length(R0vec))
for (i in 1:length(R0vec))
 result[i] <- multiroot(f = Sfun, start = 0, positive = TRUE, R0 = 
         R0vec[i])$root

 AR <- 1-result

 Print(AR)`

R_解决流行病学中攻击率和繁殖数的等式

1 个答案: