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分享建立一个SARS的传染病数学模型
在我的经验中，建立数学模型并不一定要有高深的数学知识，但是，一定要懂得如何利用已知的数学知识。大学的时候曾经建立过一个传染病模型（以发生在印度的一个城市作为对象），但是外围条件是别人已经总结好了的。
现在，SARS就在我们身边，有兴趣的就尝试从0开始建立一个SARS的传染病模型，目标是预测一下，到什么时候SARS会得到控制，以及判断现在政府公布的数字是否准确（总听到有人怀疑）。并根据模型的结果，提出控制SARS病传染的改进措施。如果你的模型能够预测未来可能的传染病，那就更加有价值了（崇拜中....^_^)!
现在，SARS就在我们身边，有兴趣的就尝试从0开始建立一个SARS的传染病模型，目标是预测一下，到什么时候SARS会得到控制，以及判断现在政府公布的数字是否准确（总听到有人怀疑）。并根据模型的结果，提出控制SARS病传染的改进措施。如果你的模型能够预测未来可能的传染病，那就更加有价值了（崇拜中....^_^)!
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wingfiring 2003-05-13
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up
wingfiring 2003-05-11
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自己顶一下。
Riemann 2003-05-11
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楼上的都说得很有道理，建立一个合理的sars模型，实际的调查时必不可少的。
fogsea 2003-05-11
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佩服楼上的！学习学习
wingfiring 2003-05-11
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说一说我的一点简单看法，也许可以借鉴。
模型是对现实的抽象和简化，但不是翻版，建模思路决定了最终的模型形态。我们会在建模的过程中，把一些复杂的因素忽略掉，当然，这个忽略是建立在分析的基础上的。
以传染性来说，我们可以根据发病的阶段的不同，认为传染系数也不同，粗糙的办法是认为始终是一样的，如果模型最终发现，分解段和不分阶段得到的结果差别很小，那么就可以简化。我们从传染性的已知规律出发，认为不同阶段的传染系数是不同的：分为潜伏期、发病期、进展期、恢复期。（这个阶段划分可不是拍脑袋想出来的）
再看传播的情况，根据每个传染源每天接触的人数、接触的亲密程度、为不同的接触人群设计被传染概率，设法根据实际数据来推导出这些概率。
接触过传染源的人，有可能发病，有可能没有。也有可能产生抗体，从而成为传播的隔断屏障。这是猜测，但这个猜测也不是没有道理的。可以假设存在这些概率参数。
考虑政府控制措施的影响：隔离措施降低了传染源接触人群的机会，要考虑到隔离措施的力度，和对传播的影响，进而定量的评价隔离措施的作用。我们也有可能把这个模型用来预测如果S将来ARS发生在农村，会出现一个什么样的传播过程。
模型的简化：例如传染屏障的影响，如果传染源的在总人口中比例很小，接触人群也不是非常多的话，他们的影响也许就可以忽略不记。
模型的深化：初次的到的模型可能很实际差距很远，如果认为建模思路是正确的话，就需要深化。假设在分析传染源接触人群的过程中，发现人群差异对传播的影响很大，大到不可忽略的程度，那就需要对模型修正，那么如何划分人群、如何整合各个人群的数据就是要考虑的问题。
模型的失败：建模是可能失败的。例如，建模需要一些原始数据，我们发现需要某些数据，而获取这些数据非常困难，或者无法获取，那么，除非调整建模思路，否则就可能失败。但是，并不总是能找到合适的思路。
上面所说的仅仅是最简陋的想法！数学模型不是一组公式，而是一个系统。SARS模型的建立当然有难度，但是没尝试过之前怎么知道不可能？连越战的数学模型都有人建立起来过，而且相当精确的预测了战争的情况。数学模型一定要切合实际，但不一定就很复杂。经济学中的数学模型多得很，很多都是非常简单的。当然了，一个数学模型对不对，什么情况下成立，最终还是要实践来检验的。
模型是对现实的抽象和简化，但不是翻版，建模思路决定了最终的模型形态。我们会在建模的过程中，把一些复杂的因素忽略掉，当然，这个忽略是建立在分析的基础上的。
以传染性来说，我们可以根据发病的阶段的不同，认为传染系数也不同，粗糙的办法是认为始终是一样的，如果模型最终发现，分解段和不分阶段得到的结果差别很小，那么就可以简化。我们从传染性的已知规律出发，认为不同阶段的传染系数是不同的：分为潜伏期、发病期、进展期、恢复期。（这个阶段划分可不是拍脑袋想出来的）
再看传播的情况，根据每个传染源每天接触的人数、接触的亲密程度、为不同的接触人群设计被传染概率，设法根据实际数据来推导出这些概率。
接触过传染源的人，有可能发病，有可能没有。也有可能产生抗体，从而成为传播的隔断屏障。这是猜测，但这个猜测也不是没有道理的。可以假设存在这些概率参数。
考虑政府控制措施的影响：隔离措施降低了传染源接触人群的机会，要考虑到隔离措施的力度，和对传播的影响，进而定量的评价隔离措施的作用。我们也有可能把这个模型用来预测如果S将来ARS发生在农村，会出现一个什么样的传播过程。
模型的简化：例如传染屏障的影响，如果传染源的在总人口中比例很小，接触人群也不是非常多的话，他们的影响也许就可以忽略不记。
模型的深化：初次的到的模型可能很实际差距很远，如果认为建模思路是正确的话，就需要深化。假设在分析传染源接触人群的过程中，发现人群差异对传播的影响很大，大到不可忽略的程度，那就需要对模型修正，那么如何划分人群、如何整合各个人群的数据就是要考虑的问题。
模型的失败：建模是可能失败的。例如，建模需要一些原始数据，我们发现需要某些数据，而获取这些数据非常困难，或者无法获取，那么，除非调整建模思路，否则就可能失败。但是，并不总是能找到合适的思路。
上面所说的仅仅是最简陋的想法！数学模型不是一组公式，而是一个系统。SARS模型的建立当然有难度，但是没尝试过之前怎么知道不可能？连越战的数学模型都有人建立起来过，而且相当精确的预测了战争的情况。数学模型一定要切合实际，但不一定就很复杂。经济学中的数学模型多得很，很多都是非常简单的。当然了，一个数学模型对不对，什么情况下成立，最终还是要实践来检验的。
zzqzzq 2003-05-11
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这个模型没法建，因为存在人为干涉，任何统计数字都是扭曲的。即使建立起来了，也是骗人的，不过是把过去发生的数字用一个曲线模拟以下而已。
mercury1231 2003-05-11
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学习。不过这个政府的影响力的模型，可是真难预测啊。
eliza007 2003-05-11
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要把政府防范措施的影响加到模型中，这样就能根据疫情状况为政府的防范力度打分，监督政府！
SCUM 2003-05-11
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!
ashes016 2003-05-11
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想法好好哦，偶建议从以下两方面切入：一，宏观的。即被感染模型，这样对我们的有效控制和管理有很大意义，统计和概率等随机性模型是必不可少的；二，微观的。病毒感染模型。对病毒的强度、外界温度、距离、时间等因素进行实地（安全第一！）考察，综合一些变量得出一些结论。
eliza007 2003-05-09
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很有意思！关键是如何将政府控制能力的影响说学模型化.
xxking 2003-05-09
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同意楼上
wingfiring 2003-05-09
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数学模型是和应用密切相关的，不分析实际情况，是做不出合理的数学模型的。数学建模最忌讳的就是不切实际。
snowluckyboy 2003-05-09
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偶以为模型完全可以脱离具体的事务，
不必具体调查， 而在理论的高度就行了！
不必具体调查， 而在理论的高度就行了！
mfs 2003-05-09
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good
fei1703 2003-05-09
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想法很好
mightyjiang 2003-05-09
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up
wingfiring 2003-05-09
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呵呵，自己顶。嘿咻！
taylorwc 2003-05-09
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正在学数学建模，帮你顶一下
wingfiring 2003-05-09
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去医院不能说没有用，但如果是像我这样的平头百姓，就算是去了，医院也是什么都不会告诉我的。电视、网上资料多得很，原始数据是要自己去发掘的。从新闻、专题里面摘抄下来也可能是有用的。关键是自己如何整理分析、筛选数据，如何判断数据的可信程度，如何校正不可靠数据的影响。准备好合适的原始数据，那是数学建模最重要的工作之一。如果别人已经做了，而且你可能还不知道他是怎么作的，模型的价值和可信程度都要打个折扣了。
建立这样一个模型，首先是非常有价值的，决不仅仅是智力游戏。这是对一个人创造性的挑战。尽情的燃烧你的创造力和聪明才智吧，为制服SARS，也为展示你的价值。
建立这样一个模型，首先是非常有价值的，决不仅仅是智力游戏。这是对一个人创造性的挑战。尽情的燃烧你的创造力和聪明才智吧，为制服SARS，也为展示你的价值。
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