[R-es] R pred

[Jose Betancourt Bethencourt]

Otro ejemplo
Se está realizando vigilancia epidemiológica y al décimo día se
observa esta situación. Se necesita hacer un pronóstico de este brote
durante 10 días más


library(EpiModel)
param <- param.dcm(inf.prob = 0.2, act.rate = 5,
                   rec.rate = 1/5, a.rate = 1/90, ds.rate = 1/100,
                   di.rate = 1/35, dr.rate = 1/100)
init <- init.dcm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
control <- control.dcm(type = "SIR", nsteps = 10)
mod2 <- dcm(param, init, control)
mod2
plot(mod2)


El 24/5/23, Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi using gmail.com> escribió:
> José
>
> Envié antes el correo
>
> El código anda, yo tendría que estudiarlo, pero, posiblemente no funcione
> predict porque no está pensado para eso, pero podría calcularlo, sin saber
> como, posiblemente desde tiempo, su gráfica da 500 en tiempo. Pero no
> trabajo sobre esa librería, opinar de mi parte sería absurdo.
>
> Javier Marcuzzi
>
>> El 24 may. 2023, a las 08:39, Jose Betancourt Bethencourt
>> <betanster using gmail.com> escribió:
>>
>> Quisiéramos agregar predicción para siete días a este modelo :
>> library(EpiModel)
>>
>> param <- param.dcm(inf.prob = 0.2, act.rate = 5,
>> rec.rate = 1/3, a.rate = 1/90, ds.rate = 1/100,
>> di.rate = 1/35, dr.rate = 1/100)
>> init <- init.dcm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
>> control <- control.dcm(type = "SIR", nsteps = 500)
>> mod2 <- dcm(param, init, control)
>> mod2
>> plot(mod2)
>>
>> El 24/5/23, Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi using gmail.com> escribió:
>>> Estimado José Betancourt
>>>
>>> Corrí si código en Mac, el mensaje que me da a mí es el siguiente:
>>>
>>> Error in UseMethod("predict") :
>>>  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "icm"
>>>
>>> No sabría más que decir.
>>>
>>> Javier Rubén Marcuzzi
>>>
>>>> El 24 may. 2023, a las 08:23, Jose Betancourt Bethencourt
>>>> <betanster using gmail.com> escribió:
>>>>
>>>> library(EpiModel)
>>>>
>>>> # Definir los parámetros iniciales
>>>> param <- param.icm(inf.prob = 0.2, act.rate = 0.25, rec.rate = 1/50)
>>>>
>>>> # Definir las condiciones iniciales
>>>> init <- init.icm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
>>>>
>>>> # Definir las opciones de control
>>>> control <- control.icm(type = "SIR", nsteps = 500, nsims = 10)
>>>>
>>>> # Crear el modelo original
>>>> mod1 <- icm(param, init, control)
>>>>
>>>> # Ajustar los parámetros para reflejar la situación actual
>>>> param2 <- param.icm(inf.prob = 0.3, act.rate = 0.3, rec.rate = 1/40)
>>>>
>>>> # Crear un nuevo modelo conlos nuevos parámetros
>>>> mod2 <- icm(param2, init, control)
>>>>
>>>> # Generar predicciones para los próximos 7 días
>>>> pred <- predict(mod2, times = 501:508, nsims = 100)
>>>>
>>>> # Graficar las predicciones
>>>> plot(pred)
>>>
>>>
>>
>>
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>> Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
>> Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay
>
>


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Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay