本专业的其他两门课程要求您执行确定性建模--换句话说,由于所有参数都是完全已知的,因此流行病的结果是可以预测的。然而,本课程深入探讨了许多情况,尤其是在流行病的早期阶段,偶然事件可能会对流行病的未来产生影响。因此,我们将向您介绍这种 "随机性 "的一些例子,以及使用 R 对这些流行病进行建模的简单方法。您将研究如何对这种 "种群结构 "在传播动态中发挥重要作用的感染进行建模,并将学习一些对病媒传播疾病进行建模的基本方法,包括罗斯-麦克唐纳模型(Ross-McDonald Model)。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
本专业的其他两门课程侧重于进行确定性建模,即由于所有参数都是完全已知的,因此流行病的结果是可以预测的。然而,在很多情况下,尤其是在流行病的早期阶段,偶然事件会对流行病的未来产生影响。本模块将向您介绍这种 "随机性 "的一些例子,以及使用 R 对这些流行病进行建模的简单方法。
涵盖的内容
5个视频8篇阅读材料3个讨论话题5个非评分实验室
在基本的确定性 SIR 模型中,人群中的所有易感个体都面临同样的感染风险。然而,在许多重要的传染病中,某些群体的传播量过大:这些群体并不总是发病率和死亡率最高的群体。在本模块中,您将研究如何对这种 "人群结构 "在传播动态中起重要作用的传染病进行建模。
涵盖的内容
2个视频2篇阅读材料4个讨论话题6个非评分实验室
许多重要的疾病并不在宿主之间直接传播,而是依靠 "载体 "在宿主之间传播,例如叮咬昆虫。重要的是,要能够扩展迄今为止所学的建模方法,以捕捉这些更为复杂的自然历史形式。在本模块中,您将学习病媒传染病建模的一些基本方法,包括罗斯-麦克唐纳模型,该模型是为此类疾病提供重要基础的框架。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料2个讨论话题4个非评分实验室
即使将来不设计和模拟数学模型,也必须能够批判性地评估模型,了解其优缺点,并确定如何加以改进。获得这种技能的一种方法是,以评审者的身份对一项建模研究进行批判性同行评审,以便在期刊上发表。本模块专门用于完成作业--让您应用在整个专业学习过程中积累的知识和技能。
涵盖的内容
1次同伴评审1个讨论话题
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学生评论
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已于 Jun 19, 2021审阅
a great follow up to the R coding course and a good entree into the world of public health
已于 Sep 6, 2020审阅
Excellent course, good information. Excellent instructors.
已于 Jul 1, 2023审阅
The peer review grade is not working properly. It is not showing result.
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