最新!上海交通大学蒙国宇/吴更开发数学模型,对上海市的新冠肺炎...

模型应用价值蒙国宇团队及吴更团队利用模型对上海的疫情进行分析，预测的总病例数以及拐点到来时间将有助于政府对疫情扩散做出判断 ，并依此调整政策。此模型也可应用于其他地区
，帮助当地了解疫情在未来将会如何发展，为我国抗击新冠肺炎疫情注入冷静和信心 。

sir模型参数估计

〖壹〗
、在SIR模型的参数估计中 ，统计方法是一种常用的手段
。其中
，最大似然估计（ML）是一种重要的方法。该方法通过构建似然函数，结合实际观察到的疫情数据（如每天新增感染人数、累计康复人数等） ，来求解使似然函数达到最大值的参数值
，从而得到传染率（β）和恢复率（γ）等参数的最优估计 。

〖贰〗 、根据优化后的参数，预测未来一段时间内的疫情发展趋势
。结果分析：预测结果显示 ，疫情可能在两个月左右达到高峰。计算基本再生数$R_0=frac{beta}{gamma}$
，得到$R_0$的估计值 。R_0$值表明平均每个感染者会传染给多少个易感者，是评估疫情传播潜力的重要指标
。

〖叁〗
、预测结果基于估计的参数 ，我们使用MATLAB对SIR模型进行了数值求解，并预测了疫情的发展趋势。预测结果显示
，感染人数将在近期达到峰值，并随后逐渐下降 。具体预测值如下：感染系数β≈57×10^-5
。恢复系数γ≈0.04（基于25天的恢复周期估计）。易感人群初值s（0）通过最小二乘法估计得出 。

拯救无聊图表!ggplot2和tidyverse带你创造更多惊艳图形!

〖壹〗、ggplot2和tidyverse可以帮助用户创造更多惊艳的图形。ggplot2的优势： 强大的图形语法：ggplot2通过一套简单而强大的语法和语义 ，使用户能够构建各种类型的图表
，如折线图 、柱状图
、饼图、散点图 、气泡图等
。 高度定制化：用户可以根据需要对图表进行样式
、颜色和字体的修改，以满足不同的可视化需求。

〖贰〗、在学习ggplot2和tidyverse之前 ，需要掌握R语言基本知识和一些绘图基础知识 。学习过程中
，需要记住以下几个核心要素：ggplot2的基础知识：通过ggplot（）函数创建基本图表对象，需要指定数据集 ，并在此基础上进行映射操作
，创建Aes
。

基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用

基于R语言的极值统计学是研究极端现象统计建模与分析的方法体系，广泛应用于水文 、气象
、金融等领域 ，其核心是通过非高斯分布模型刻画罕见但影响巨大的极端事件
，并结合R语言实现建模与实例分析。

推动统计学和相关领域的发展：极值统计方法的研究不仅丰富了统计学的理论体系，还推动了相关领域（如气象学、金融学等）的发展 。

数据挖掘所建立的模型并不注重统计学检验和计量经济学检验 ，数据量比较大，所用软件主要是：Python/R/SAS
。 统计学有很多年的发展历史
，而数据挖掘只是新兴发展的方向，可以说数据挖掘发展了一部分的统计学 ，然后增加了自己的内容。

论号召大家宅家抗疫功效,Pornhub远大于R语言

在宅家抗疫的举措中
，Pornhub似乎展现出了超越R语言的影响力 。尽管号召在家学习R语言以抵抗冠状病毒的数据挖掘方法备受关注，但实际参与度并不高
。R语言的学习资源 ，如《生信分析人员如何系统入门R》和GitHub仓库
，尽管提供了详尽的学习路径，但其在宅家抗疫中的号召力似乎并未达到预期效果。