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SIR模型定义
SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移除者。
S：Susceptible，易感者 I：Infective，感染者 R：Removal，移除者
SIR模型的应用
SIR模型应用于信息传播的研究。
传播过程大致如下：最初，所有的节点都处于易感染状态。然后，部分节点接触到信息后，变成感染状态，这些感染状态的节点试着去感染其他易感染状态的节点，或者进入恢复状态。感染一个节点即传递信息或者对某事的态度。恢复状态，即免疫，处于恢复状态的节点不再参与信息的传播。
SIR的微分方程
a为感染率、b恢复率
注意：
t为某个时刻，例如t=1，S(1)为第一天易感人群的人数。 无论t为什么时刻，总人数是不变的，即N(t)=S(t) I(t) R(t)。 人口总数总保持一个常数，即N(t)=K，不考虑人口的出生、死亡、迁移等因素。
这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。
第一步，生成网络。
规则网
代码语言：javascript复制g =graph.tree(size, children =2); plot(g) 
g =graph.star(size); plot(g) 
g =graph.full(size); plot(g) 
g =graph.ring(size); plot(g) 第二步，随机选取一个或n个随机种子。
代码语言：javascript复制# initiate the diffusers seeds_num =1 diffusers =sample(V(g),seeds_num) ; diffusers ## 1/50 vertex: ## [1] 43 infected =list() infected[[1]]=diffusers# 第三步，传染能力
在这个简单的例子中，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。
代码语言：javascript复制## [1] 0 显然，这很容易扩展到更一般的情况，比如节点的平均感染能力是0.128，那么可以这么写： 节点的平均回复能力是0.1，那么可以这么写
代码语言：javascript复制p =0.128 coins =c(rep(1, p*1000), rep(0,(1-p)*1000)) sample(coins, 1, replace=TRUE, prob=rep(1/n, n)) ## [1] 0 n =length(coins2) sample(coins2, 1, replace=TRUE, prob=rep(1/n, n)) ## [1] 0当然最重要的一步是要能按照“时间”更新网络节点被感染的信息。
代码语言：javascript复制keep =unlist(lapply(nearest_neighbors[,2], toss)) new_infected =as.numeric(as.character(nearest_neighbors[,1][keep >=1])) diffusers =unique(c(as.numeric(diffusers), new_infected)) return(diffusers)} set.seed(1);开启扩散过程！
先看看S曲线吧：
为了可视化这个扩散的过程，我们用红色来标记被感染者。
代码语言：javascript复制# generate a palette# plot(g, layout =layout.old) set.seed(1)# library(animation)# start the plot m =1
如同在Netlogo里一样，我们可以把网络扩散与增长曲线同时展示出来：
代码语言：javascript复制set.seed(1) # start the plot m =1 p_cum=numeric(0) h_cum=numeric(0) i_cum=numeric(0) while( m<50 ) {# start the plot layout(matrix(c(1, 2, 1, 3), 2,2, byrow =TRUE), widths=c(3,1), heights=c(1, 1)) V(g)$color = "white" V(g)$color[V(g)%in%infected[[m ]] ] = "red" V(g)$color[V(g)%in%health[[m ]]] = "green" if(m<=length(infected)) plot(pp~time, type ="h", ylab ="PDF", xlab ="Time",xlim =c(0,i), ylim =c(0,1), frame.plot =FALSE) m =m 1 }
参考文献
1.R语言泊松Poisson回归模型分析案例
2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型
3.r语言泊松回归分析
4.R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化
5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统
6.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较
7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟
8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型
9.R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions
