Содержание
Введение 3
Моделирование распространения гриппа 4
Модель распространения вируса эбола 9
Заключение 13
Литература 14
Содержание
Выдержка из текста
Методы прогнозирования инфекционной заболеваемости активно развиваются с начала XX века благодаря совершенствованию информационных систем надзора и появлению больших объемов доступной для анализа статистики. Эпидемиологам необходимо иметь прогнозные оценки развития эпидемического процесса инфекционных заболеваний, основанные на достоверной информации о количестве инфицированных и больных, для разработки профилактических и противоэпидемических мероприятий.Математическое моделирование эпидемических процессов важно не только для прогнозирования динамики развития эпидемии, но и для оценки эффективности проведения противоэпидемических мероприятий.
Успех борьбы с массовым распространением инфекционных болезней в значительной мере зависеть от подготовки населения к профилактике инфекционных заболеваний. изучить особенности распространения инфекционных заболеваний среди детей школьного возраста и их профилактику путем закаливания.
Современные аспекты и проблемы вакцинации на примере городской поликлиники и роль м/с
Принятому клиническому разделению алалии на моторную и сенсорную в МКБ-10 соответствуют расстройства экспрессивной (F80.1) и рецептивной речи (F80.2).
Способы моделирования имплицитных смыслов (на примере англоязычных анекдотов и эпиграмм)
Проблемы реализации мер медико-социальной поддержки работников органов внутренних дел на примере отрядов специального и особого назначения
Предметом исследования являются экономические отношения и закономерности, оказывающие влияние на проведение активных операций коммерческого банка Целью работы является изучение организации и проведения активных операций коммерческих банков, на примере АО «Россельхозбанк» и разработка предложений по совершенствованию данных операций.
Из всех стран мира, претендующих на инновационный прорыв, Россия – единственная, в которой число ученых сокращается.
Литература
1. Боев Б.В., Макаров В.В. Компьютерное моделирование и прогнозирование эпидемий птичьего гриппа // Ветеринарная патология. – 2005. – № 3. – C. 49–58.
2. Бородулин А.И., Десятков Б.М., Шабанов А.Н., Ярыгин А.А. Статистическая модель эпидемического процесса // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2007. – Т. X, № 2 (30). – C. 23–30.
3. Вьюн В.И., Еременко Т.К., Кузьменко Г.Е., Михненко Ю.А. Об одном подходе к прогнозированию эпидемиологической обстановки по гриппу-ОРВИ с использованием временных рядов // Математические машины и системы. – 2011. – Т. 1, № 2. – C. 131–136.
4. Гальченко В.Я., Попов К.Р., Приземина И.Н, Качур Н.В. Прогнозирование временных рядов в задаче оценки эпидемической ситуации заболеваемости ОРВИ и гриппом по данным Луганской области // Укра¨ıнський медичний альманах. – 2010. – Т. 13, № 2. – C. 20–22.
5. Задорожная В.И., Гриневич А.И., Соломаха Л.М. Болезнь, вызванная вирусом Эбола: проблемы и перспективы //http://www.umj.com.ua
6. Киселев О.И., Маринич И.Г., Карпова Л.С., Ежлова Е.Б., Лазикова Г.Ф., Ватолина А.А. Методика расчета эпидемических порогов по гриппу и острым респираторным вирусным инфекциям по субъектам Российской Федерации. – М.: НИИ гриппа Северо-Западного отделения РАМН, 2010. – 88 c.
7. Куравский М.Л. Моделирование распространения эпидемий. – Экологические системы и приборы. – 2003. – №2. – стр. 49 – 54.
8. Рыков А.С., Хорошилов В.О., Щипин К.C. Система прогнозирования инфекционной заболеваемости на основе многокритериального анализа временных рядов // Проблемы управления. – 2005. – № 1. – C. 26–32.
список литературы