Modelagem de epidemias estocásticas com o framework SIR

Os modelos epidemiológicos padrão geralmente assumem que todos os resultados são previsíveis, mas os surtos do mundo real são freqüentemente impulsionados por eventos aleatórios e interações aleatórias que mudam o curso da saúde humana. Compreender essas incertezas é fundamental para quem deseja analisar como as doenças realmente se espalham em uma população.Este curso orienta você através da progressão de modelos básicos de SIR para abordagens estocásticas sofisticadas que capturam a aleatoriedade inerente das epidemias em estágio inicial. O que você vai aprender: - Entenda a mecânica e a terminologia fundamentais da estrutura Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) - Aplicar técnicas de modelagem estocástica para explicar eventos aleatórios na transmissão de doenças - Implemente simulações epidêmicas usando R para explorar uma variedade de possíveis caminhos de surto - Analisar o impacto de interações aleatórias de pequena escala em resultados populacionais de grande escala - Comparar modelos determinísticos e probabilísticos para avaliar melhor os riscos de saúde pública do mundo real - Pratique codificação limpa e padrões modernos de manipulação de dados dentro do ambiente R Você começará definindo os principais conceitos epidemiológicos e os fundamentos matemáticos do modelo SIR antes de passar para exercícios escritos que demonstram como roteirizar simulações. O material abrange tudo, desde definições básicas até a aplicação da probabilidade na modelagem de doenças. Este curso foi projetado para iniciantes interessados em saúde pública, ciência de dados ou modelagem matemática, e nenhuma experiência prévia em simulação de epidemia é necessária.