Einfache Epidemie-Modelle

Es geht um das Verfahren, das Werte für Rₜ sucht, die an die Daten angepasst sind. Ich stelle ein Skript für die Programmierumgebung R zur Verfügung. Das Skript optir (R, 8 KB) hat 180 Zeilen und ist mit vielen Kommentaren versehen.

Wenn man R und den Modul FME installiert hat, kann man das Skript fast sofort ausführen. Zuvor muss man noch die Daten als csv-File vom RKI besorgen und den Filenamen in den ersten Zeilen des Skripts anpassen.

Wenn jemand keine Erfahrung mit R hat, wird er das Skript wahrscheinlich nicht verstehen. Im Netz gibt es Tutorials.

Einiges sollte ich vielleicht erläutern. Das Skript ist in drei Teile geteilt.

• Die Arbeit des ersten Teils, die Daten zu lesen und umzuformen, könnte man auch ohne R erledigen.
• Im zweiten Teil werden Funktionen definiert:
  • modFit und ode stammen aus dem Modul FME
  • func ist unser Modell
  • obj stellt die Verbindung zu den Daten her
  • fitr führt die Optimierung für einen Teilabschnitt durch
• Im dritten Teil lassen wir fitr über die Zeitachse laufen. Dabei ruft fitr modFit, modFit ruft obj, obj ruft ode und ode ruft func.

Eine Kleinigkeit: ich benutze '=' anstelle des '<-', das viele Anleitungen benutzen.

Ich will jetzt zeigen, wie man das Modell auf einem Rechner
zum Laufen bringt. Ich habe mich für R entschieden, ein Softwarepaket, das u.a. numerische Integration bietet. Wenn jemand MATLAB, Maple, Mathematica oder andere geeignete Prgramme benutzt, geht es damit sicherlich auch. Hier bespreche ich nur die Benutzung von R.

Zunächst müssen Sie R installieren. Es ist kostenlos erhältlich für Linux, Windos oder OS X. Dann müssen Sie das Modul FME nachladen. FME enthält bereits deSolve, das für Beisipiel 1 ausreichen würde.
Hilfe dazu finden Sie in dem Hilfe-System des installierten R unter utils/install.packages.

Als erstes Beispiel erhalten Sie den R-Code beispiel1.r (r, 4 KB) , der das besprochene Modell realisiert. Sie müssen dazu den File in dem Verzeichnis ablegen, wo R ihn findet ("Working Directory"), und den Befehl


source("b1.R")


eingeben, falls der File so heißt.

Der Code ist vereinfacht, deshalb sind die Abbildungen etwas einfacher.