This general introduction to the ideas and techniques required for the mathematical modelling of diseases begins with an outline of some disease statistics dating from Daniel Bernoulli's 1760 smallpox data. The authors then describe simple deterministic and stochastic models in continuous and discrete time for epidemics taking place in either homogeneous or stratified (non-homogeneous) populations. Several techniques for constructing and analysing models are provided, mostly in the context of viral and bacterial diseases of human populations. These models are contrasted with models for rumours and vector-borne diseases like malaria. Questions of fitting data to models, and their use in understanding methods for controlling the spread of infection, are discussed. Exercises and complementary results at the end of each chapter extend the scope of the text, which will be useful for students taking courses in mathematical biology who have some basic knowledge of probability and statistics.
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《Epidemic Modelling》这本书,我早就听说过它的名声了,一直想找机会拜读一下。但最近忙于工作,实在是抽不出太多完整的时间来仔细研读。不过,我偶然翻看了几页,仅仅是那开篇的几页,就足以让我对它充满了期待。从目录上看,它涵盖了从基础的SIR模型到更复杂的空间传播模型,甚至还涉及到了贝叶斯统计在疫情预测中的应用。这对我这个对流行病学模型略有涉猎,但又希望能够系统性地学习和深入理解的人来说,简直是量身定做。我特别关注它在模型构建的数学原理和实际案例分析之间是如何平衡的。我希望它不仅仅是枯燥的数学公式堆砌,更希望能够通过生动的案例,让我理解这些模型是如何帮助我们理解疾病传播的机制,并为公共卫生决策提供科学依据的。我猜想,作者一定花了很多心思去梳理这些复杂的概念,并用一种易于理解的方式呈现出来。我期待着这本书能够成为我学习疫情模型的一个坚实的基石。
评分这本《Epidemic Modelling》真的让我眼前一亮。它不仅仅是一本教科书,更像是一位经验丰富的导师,在我学习疫情建模的道路上,细致入微地引导着我。我之前在学习一些更高级的模型时,常常会感到无从下手,因为那些模型背后的理论基础和数学推导都相当复杂。但是,这本书在解释这些复杂概念时,运用了很多直观的比喻和图形,使得原本晦涩的理论变得生动形象。我尤其赞赏它对模型验证和评估方法的详细介绍,作者不仅仅教我如何构建模型,更重要的是教我如何判断一个模型是否可靠,以及如何根据模型的结果来做出合理的推断。这种实践导向的教学方式,让我觉得这本书的价值远超其价格。我相信,通过这本书的学习,我能够更自信地去应用和开发各种疫情模型。
评分我一直认为,一本好的科学书籍,不仅要传授知识,更要激发思考。《Epidemic Modelling》这本书在这方面做得相当不错。它提出的很多问题,都触及了疫情建模的核心难点,比如如何准确地估计模型参数,如何在数据不完整的情况下进行有效的预测,以及如何评估不同干预措施的效果。它鼓励读者跳出书本的框架,去思考现实世界中存在的各种复杂因素,并尝试将它们纳入到模型中。我特别喜欢书中对历史疫情案例的分析,它并没有简单地复述历史,而是通过模型的视角,去解读当时决策的依据,以及模型能够提供的洞察。这让我感到,模型不仅仅是抽象的数学工具,更是连接理论与实践的桥梁。我期待着在阅读过程中,能够被不断地挑战,从而不断地提升自己的分析和解决问题的能力。
评分我一直对流行病学的研究充满好奇,尤其是在我们经历了一系列全球性的健康危机之后。而《Epidemic Modelling》这本书,则为我打开了一个全新的视角。《Epidemic Modelling》它不仅仅是对现有模型的罗列,更是在探讨建模本身的思想和哲学。它让我理解,为什么不同的模型会有不同的侧重点,以及在面对不同类型的疫情时,我们应该选择哪种类型的模型。我特别感兴趣的是书中关于模型不确定性和鲁棒性的讨论,这在实际应用中至关重要。当模型的结果与现实存在偏差时,我们如何去解释?如何去改进?这本书给出了很多深刻的见解。我希望通过阅读这本书,我不仅能够掌握建模的技术,更能培养一种批判性思维,去审视模型的结果,并为更有效的公共卫生策略提供坚实的基础。
评分说实话,一开始我对《Epidemic Modelling》这本书并没有太高的期望值,毕竟关于疫情建模的书籍市面上并不少见,很多都大同小异,要么过于理论化,要么过于浅显。但当我真正翻阅它的时候,我发现我的看法完全被颠覆了。作者在处理不同模型之间的逻辑关系上做得非常出色,他没有生硬地将它们并列,而是循序渐进,从简单的基础模型出发,逐步引入更复杂的概念,并清晰地阐述了为什么需要引入这些新的元素。这种叙述方式使得整个学习过程非常顺畅,让我能够逐渐建立起一个完整的知识体系。我尤其欣赏书中对模型假设的讨论,作者并没有回避模型本身的局限性,而是坦诚地分析了在不同场景下,不同假设可能带来的偏差,以及如何去解读这些偏差。这对于我理解模型的实用性和局限性非常有帮助,也让我对模型的应用有了更审慎的态度。
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