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这其实是一个很经典的数学模型，有专门的假设和结论，我给e68a84e8a2ad62616964757a686964616f31333234303739出2个最简单也是最传统的模型。当然这是出于我自己临时的一些想法。
首先是通用的假设，包括以下几点：
1）病人在单位时间按照一定的比率传染r，比如每天30%的增加，在第一天有100个病患，那么在第二天有130个。
2）已经患病的人不再接受传染。也就是说，有一个不重复率q。在这里我们假设是（总人数-病患人数）/总人数。如果总共有10000个人，已经患病的有1000个，那么这1000个人对接下来的人感染的不重复率是9/10。
3）治愈率k，比如是20%，那么意味着如果前一天有1000个病人，下一天就是有200个被治愈。
基于以上一些假设，讨论2种情况：
一）治愈的人还能再被传染
那么Yt+1=Yt * (1-k) * r * q
这一模型的最终结果是病患比例保持稳定，病患人数和治愈人数保持不变。
二）治愈的人不被第二次传染
那么你就要对应修改前面提到的不重复率，因为一旦治愈的病人将退出样本，而且这个数量是累积的
这个模型的特点是病患的数量通常先上升，到达顶峰后在逐步下降，最后趋于零。
最后我给出基于第二种假设的模型数据，你可以试着绘个图看看规律。
假定样本总体10000，初始病人1000，传染率1.5，治愈率0.2，以下就是30个单位时间的病患人数。
1000 1078 1148 1208 1257 1295 1320 1333 1335 1328 1312 1291 1264 1233 1199 1164 1128 1091 1054 1017 982 947 913 879 846 814 783 753 724 697
实际情况更复杂，请酌情考虑改变模型的假设条件。
什么是人类疾病的动物模型
一、概念 人类疾病的动物模型（animal model of human disease） 是指各种医学科学研究中建立的具有人类疾病模拟表现的动物。 动物疾病模型主要用于实验生理学、实验病理学和实验治疗学（包括新药筛选）研究。人类疾病的发展十分复杂，以人本身作为实验对象来深入探讨疾病发生机制，推动医药学的发展来之缓慢，临床积累的经验不仅在时间和空间上都存在局限性，而且许多实验在道义上和方法上也受到限制。
而借助于动物模型的间接研究，可以有意识地改变那些在自然条件下不可能或不易排除的因素，以便更准确地观察模型的实验结果并与人类疾病进行比较研究，有助于更方便，更有效地认识人类疾病的发生发展规律，研究防治措施。
什么是VAR模型
向量自回归模型，简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量。 VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量（内生变量）可以作为它们过去值的线性函数。 例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2，…，n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系，比较一般的情况是： Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut, t = 1,2，…，n 即Y的现期值不仅依赖于X的现期值，而且依赖于X的若干期滞后值。 这类模型称为分布滞后模型，因为X变量的影响分布于若干周期。 例2.Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2，…，n 本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系，即依赖于它的过去值。一般情况可能是： Yt = f (Yt-1, Yt-2， … ， X2t, X3t， … ) 即Y的现期值依赖于它自身若干期滞后值，还依赖于其它解释变量。
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