Stochastic versus deterministic mod

Stochastic versus deterministic models
Two types of model are useful in the study of infectious diseases at the population scale: these are stochastic and deterministic models.
Stochastic models rely on among-individual chance variation in risks of exposure, disease, and other factors. They are used when chance fluctuations or known heterogeneities are important as in small or isolated populations. Stochastic models have several advantages. More specifically, they allow follow-up of each individual in the population on a chance basis. Stochastic models, however, can be laborious to set up and need many simulations to yield useful predictions. Notwithstanding, incorporating chance variation into transmission processes provides a range of possible outcome-based probabilities(10). These models can become mathematically very complex and do not lend themselves to an explanation of the dynamic. We will not expand on stochastic models in this paper.
Deterministic models, also known as compartmental models, attempt to describe and explain what happens on the average at the population scale. They fit well large populations. These models categorize individuals into different subgroups (compartments). The SEIR model, for example, includes four compartments represented by the Susceptibles, Exposeds [infecteds], Infectious, and Recovereds [immunizeds]. Further, the models specify the transition rates between the compartments as susceptibles may become exposed, exposed infectious, and so on. The best known transition rate is the force of infection or attack rate that measures the rate at which susceptibles become infected.

Kết quả (Việt) 1:

Ngẫu nhiên so với xác định mô hìnhCó hai loại mô hình là hữu ích trong nghiên cứu bệnh truyền nhiễm ở quy mô dân số: đây là ngẫu nhiên và xác định các mô hình.Ngẫu nhiên các mô hình dựa vào biến đổi giữa các cá nhân có thể có nguy cơ tiếp xúc, bệnh và các yếu tố khác. Chúng được sử dụng khi có thể có biến động hoặc heterogeneities được biết đến là quan trọng như trong quần thể nhỏ hoặc bị cô lập. Ngẫu nhiên các mô hình có một số lợi thế. Cụ thể hơn, chúng cho phép theo dõi của từng cá nhân trong dân số trên cơ sở có thể có. Ngẫu nhiên các mô hình, Tuy nhiên, có thể mất thời gian để thiết lập và cần nhiều mô phỏng để mang lại hữu ích dự báo. Tuy nhiên, kết hợp có thể có sự thay đổi vào các quá trình truyền dẫn cung cấp một loạt chỗ dựa trên kết quả probabilities(10). Các mô hình này có thể trở thành toán học rất phức tạp và không cho vay mình để giải thích năng động. Chúng tôi sẽ không mở rộng trên các mô hình ngẫu nhiên trong bài báo này.Xác định các mô hình, còn được gọi là mô hình thay, cố gắng để mô tả và giải thích những gì sẽ xảy ra trên trung bình ở quy mô dân số. Họ phù hợp với quần thể cũng lớn. Các mô hình phân loại cá nhân vào các phân nhóm khác nhau (khoang). Mô hình SEIR, ví dụ, bao gồm bốn ngăn được đại diện bởi Susceptibles, Exposeds [infecteds], Infectious và Recovereds [immunizeds]. Hơn nữa, các mô hình xác định tỷ lệ chuyển đổi giữa các ngăn như susceptibles có thể trở thành tiếp xúc, tiếp xúc truyền nhiễm, và như vậy. Tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất được biết đến là lực tỷ lệ nhiễm trùng hoặc tấn công các biện pháp tốc độ mà tại đó susceptibles bị nhiễm.

Kết quả (Việt) 2:

Stochastic so với mô hình xác định
hai loại mô hình rất hữu ích trong việc nghiên cứu các bệnh truyền nhiễm ở quy mô dân số: đây là ngẫu nhiên và mô hình xác định.
Mô hình ngẫu nhiên dựa trên các-cá nhân biến cơ hội trong rủi ro phơi nhiễm, bệnh tật, và các yếu tố khác. Chúng được sử dụng khi có biến động không đồng nhất hoặc cơ hội được biết đến là quan trọng như trong các quần thể nhỏ hoặc bị cô lập. Mô hình ngẫu nhiên có một số lợi thế. Cụ thể hơn, họ cho phép theo dõi của mỗi cá nhân trong dân số trên cơ sở cơ hội. Mô hình ngẫu nhiên, tuy nhiên, có thể mất thời gian để thiết lập và cần nhiều mô phỏng để mang lại những dự đoán hữu ích. Mặc dù, kết hợp với sự thay đổi cơ hội vào các quá trình truyền dẫn cung cấp một loạt các xác suất dựa trên kết quả có thể (10). Những mô hình này có thể trở nên rất phức tạp về mặt toán học và không cho vay mình để giải thích về sự năng động. Chúng tôi sẽ không mở rộng mô hình ngẫu nhiên trong bài viết này.
Mô hình xác định, còn được gọi là mô hình compartmental, nỗ lực để mô tả và giải thích những gì xảy ra trên trung bình ở quy mô dân số. Họ phù hợp với quần thể cũng lớn. Những mô hình phân loại cá nhân vào các phân nhóm khác nhau (ngăn). Mô hình Sê -i-rơ, ví dụ, bao gồm bốn khoang đại diện bởi các Susceptibles, Exposeds [infecteds], truyền nhiễm, và Recovereds [immunizeds]. Hơn nữa, các mô hình cụ thể mức chuyển tiếp giữa các khoang như susceptibles có thể bị tiếp xúc, tiếp xúc với truyền nhiễm, và như vậy. Tỷ lệ chuyển đổi tốt nhất được biết đến là lực lượng của tỷ lệ nhiễm trùng hoặc tấn công để đo tốc độ mà susceptibles bị nhiễm trùng.