Epidemics / Bjørnstad, Ottar N.  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Epidemics : Models and Data using R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bjørnstad, Ottar N., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 312 p. 130 ilustraciones, 68 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-97487-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biometría  Epidemiología  Enfermedades  Bioestadística Clasificación: 57.015.195 Resumen: Este libro está diseñado para ser un estudio práctico sobre la dinámica de las enfermedades infecciosas. El libro ofrece una implementación y un análisis fáciles de seguir de la epidemiología matemática. El libro se centra en estudios de casos recientes para explorar diversas cuestiones conceptuales, matemáticas y estadísticas. La dinámica de las enfermedades infecciosas muestra una amplia diversidad de patrones. Algunos tienen cadenas de transmisión localmente persistentes, otros persisten espacialmente en "metapoblaciones de recursos de consumo". Algunas infecciones prevalecen entre los jóvenes, otras entre los mayores y otras no varían con la edad. Temporalmente, algunas enfermedades tienen poca variación en su prevalencia, algunas tienen cambios estacionales predecibles y otras exhiben epidemias violentas que pueden ser regulares o irregulares en su sincronización. Los modelos y los ''modelos con datos'' han demostrado ser invaluables para comprender y predecir esta diversidad y, por lo tanto, ayudan a mejorar la intervención y el control. El uso de modelos matemáticos para comprender la dinámica de las enfermedades infecciosas tiene una historia muy rica en epidemiología. El campo ha visto amplias expansiones de teorías, así como un aumento en la aplicación de las matemáticas en la vida real a la dinámica y el control de enfermedades infecciosas. Los capítulos de Epidemias: modelos y datos utilizando R se han organizado de una manera razonablemente lógica: los capítulos 1 a 10 son una combinación de modelos, datos y estadísticas relacionados con la dinámica de las enfermedades locales; Los capítulos 11 a 13 se refieren a la dinámica espacial y espaciotemporal; El Capítulo 14 destaca las similitudes entre la dinámica de las enfermedades infecciosas y la dinámica del parasitoide-huésped; Finalmente, los Capítulos 15 y 16 resumen una metodología estadística adicional útil en estudios de la dinámica de las enfermedades infecciosas. Este libro puede utilizarse como guía para trabajar con datos, modelos y ''modelos y datos'' para comprender las epidemias y la dinámica de las enfermedades infecciosas en el espacio y el tiempo. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. SIR -- Chapter 3. R0 -- Chapter 4. FoI and age-dependent incidence -- Chapter 5. Seasonality -- Chapter 6. Time Series Analysis -- Chapter 7. TSIR -- Chapter 8 -- Trajectory Matching -- Chapter 9. Stability and Resonant Periodicity -- Chapter 10. Exotica -- Chapter 11. Spatial Dynamics -- Chapter 12. Transmission on Networks -- Chapter 13. Spatial and Spatiotemporal Patterns -- Chapter 14. Parasitoids -- Chapter 15. Non-Independent Data -- Chapter 16. Quantifying In-Host Patterns -- Bibliography -- Index.-. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is designed to be a practical study in infectious disease dynamics. The book offers an easy to follow implementation and analysis of mathematical epidemiology. The book focuses on recent case studies in order to explore various conceptual, mathematical, and statistical issues. The dynamics of infectious diseases shows a wide diversity of pattern. Some have locally persistent chains-of-transmission, others persist spatially in 'consumer-resource metapopulations'. Some infections are prevalent among the young, some among the old and some are age-invariant. Temporally, some diseases have little variation in prevalence, some have predictable seasonal shifts and others exhibit violent epidemics that may be regular or irregular in their timing. Models and 'models-with-data' have proved invaluable for understanding and predicting this diversity, and thence help improve intervention and control. Using mathematical models to understand infectious disease dynamics has a very rich history in epidemiology. The field has seen broad expansions of theories as well as a surge in real-life application of mathematics to dynamics and control of infectious disease. The chapters of Epidemics: Models and Data using R have been organized in a reasonably logical way: Chapters 1-10 is a mix and match of models, data and statistics pertaining to local disease dynamics; Chapters 11-13 pertains to spatial and spatiotemporal dynamics; Chapter 14 highlights similarities between the dynamics of infectious disease and parasitoid-host dynamics; Finally, Chapters 15 and 16 overview additional statistical methodology useful in studies of infectious disease dynamics. This book can be used as a guide for working with data, models and 'models-and-data' to understand epidemics and infectious disease dynamics in space and time. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Epidemics : Models and Data using R [documento electrónico] / Bjørnstad, Ottar N.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 312 p. 130 ilustraciones, 68 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-97487-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biometría  Epidemiología  Enfermedades  Bioestadística Clasificación: 57.015.195 Resumen: Este libro está diseñado para ser un estudio práctico sobre la dinámica de las enfermedades infecciosas. El libro ofrece una implementación y un análisis fáciles de seguir de la epidemiología matemática. El libro se centra en estudios de casos recientes para explorar diversas cuestiones conceptuales, matemáticas y estadísticas. La dinámica de las enfermedades infecciosas muestra una amplia diversidad de patrones. Algunos tienen cadenas de transmisión localmente persistentes, otros persisten espacialmente en "metapoblaciones de recursos de consumo". Algunas infecciones prevalecen entre los jóvenes, otras entre los mayores y otras no varían con la edad. Temporalmente, algunas enfermedades tienen poca variación en su prevalencia, algunas tienen cambios estacionales predecibles y otras exhiben epidemias violentas que pueden ser regulares o irregulares en su sincronización. Los modelos y los ''modelos con datos'' han demostrado ser invaluables para comprender y predecir esta diversidad y, por lo tanto, ayudan a mejorar la intervención y el control. El uso de modelos matemáticos para comprender la dinámica de las enfermedades infecciosas tiene una historia muy rica en epidemiología. El campo ha visto amplias expansiones de teorías, así como un aumento en la aplicación de las matemáticas en la vida real a la dinámica y el control de enfermedades infecciosas. Los capítulos de Epidemias: modelos y datos utilizando R se han organizado de una manera razonablemente lógica: los capítulos 1 a 10 son una combinación de modelos, datos y estadísticas relacionados con la dinámica de las enfermedades locales; Los capítulos 11 a 13 se refieren a la dinámica espacial y espaciotemporal; El Capítulo 14 destaca las similitudes entre la dinámica de las enfermedades infecciosas y la dinámica del parasitoide-huésped; Finalmente, los Capítulos 15 y 16 resumen una metodología estadística adicional útil en estudios de la dinámica de las enfermedades infecciosas. Este libro puede utilizarse como guía para trabajar con datos, modelos y ''modelos y datos'' para comprender las epidemias y la dinámica de las enfermedades infecciosas en el espacio y el tiempo. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. SIR -- Chapter 3. R0 -- Chapter 4. FoI and age-dependent incidence -- Chapter 5. Seasonality -- Chapter 6. Time Series Analysis -- Chapter 7. TSIR -- Chapter 8 -- Trajectory Matching -- Chapter 9. Stability and Resonant Periodicity -- Chapter 10. Exotica -- Chapter 11. Spatial Dynamics -- Chapter 12. Transmission on Networks -- Chapter 13. Spatial and Spatiotemporal Patterns -- Chapter 14. Parasitoids -- Chapter 15. Non-Independent Data -- Chapter 16. Quantifying In-Host Patterns -- Bibliography -- Index.-. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is designed to be a practical study in infectious disease dynamics. The book offers an easy to follow implementation and analysis of mathematical epidemiology. The book focuses on recent case studies in order to explore various conceptual, mathematical, and statistical issues. The dynamics of infectious diseases shows a wide diversity of pattern. Some have locally persistent chains-of-transmission, others persist spatially in 'consumer-resource metapopulations'. Some infections are prevalent among the young, some among the old and some are age-invariant. Temporally, some diseases have little variation in prevalence, some have predictable seasonal shifts and others exhibit violent epidemics that may be regular or irregular in their timing. Models and 'models-with-data' have proved invaluable for understanding and predicting this diversity, and thence help improve intervention and control. Using mathematical models to understand infectious disease dynamics has a very rich history in epidemiology. The field has seen broad expansions of theories as well as a surge in real-life application of mathematics to dynamics and control of infectious disease. The chapters of Epidemics: Models and Data using R have been organized in a reasonably logical way: Chapters 1-10 is a mix and match of models, data and statistics pertaining to local disease dynamics; Chapters 11-13 pertains to spatial and spatiotemporal dynamics; Chapter 14 highlights similarities between the dynamics of infectious disease and parasitoid-host dynamics; Finally, Chapters 15 and 16 overview additional statistical methodology useful in studies of infectious disease dynamics. This book can be used as a guide for working with data, models and 'models-and-data' to understand epidemics and infectious disease dynamics in space and time. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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