先修课程:高等数学；概率论与数理统计

参考书目：

（1）An Introduction to Infectious Disease Modelling, by Emila Vynnycky and Richard G White. Oxford University Press. 2010.

课程简介：

1911年，Ross利用常微分方程（ordinary differential equations）研究了疟疾在蚊子和人群间的传播，并获得诺贝尔医学奖。此后，大量的数学模型被用于分析各种各样的传染病问题，例如疟疾、肺结核、流感、HIV、手足口病等。新冠肺炎的大流行中，众多学者根据公开数据采用仓室模型进行建模，试图预测疾病的发展趋势，将经典的仓室模型再一次带入人们的视野。本课程主要介绍仓室模型的基本原理、基本理论、常见的仓室模型框架（SIR、SEIR模型等）、构建步骤和条件。同时，课程将结合同学们的研究方向，以HIV、TB等常见疾病为例，实操如何构建传染病仓室模型，并应用构建的模型评估干预措施的效果。 本课程要求学生掌握仓室模型的基本思想和方法，领会有关概念，能构建简单的模型并应用。

授课对象：

课程类别：研究方法课

课程门类：

总学时：36

课程教材：

先修课程:

参考书目：

Robert I. Kabacoff. R in Action: Data Analysis and Graphics with R. Second Edition. Manning Publications, 2015. Robert I. Kabacoff（作者）, 王小宁, 刘撷芯, 黄俊文等（译者）. R语言实战（第2版）. 人民邮电出版社, 2016.

课程简介：

1.R概述（理论课2学时 + 实验课2学时） 了解R语言及其应用场景；掌握R和RStudio软件的获取和安装方法、 R程序包的获取和安装、数据集的概念、常见数据结构、数据的输入和输出；熟悉RStudio软件界面，变量的创建、重编码和重命名，数据缺失值及其处理，日期值处理等。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 2.数据管理（理论课2学时 + 实验课2学时） 掌握数据转换、合并、取子集、合并、变形等操作；了解控制流，掌握重复、循环及条件执行的程序编写；熟悉data.table、dplyr等程序包；了解并行运算的原理和实现方法。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 3.文本数据处理（理论课2学时 + 实验课2学时） 了解文本数据处理的应用场景；熟悉文本数据处理的原理和方法；掌握正则表达式的基本概念及R实现。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 4.空间地理信息数据处理（理论课2学时 + 实验课2学时） 了解空间地理信息数据的概念及其特点；掌握常用数据类型的读取、基本操作和导出等；熟悉地理编码、网格提取、距离计算等常用方法。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 5.数据可视化（理论课2学时 + 实验课2学时） 了解R语言数据可视化的原理和方法；熟悉base程序包的作图功能；掌握ggplot2程序包的功能、各类图形的制作方法以及分组、分面等概念；了解ggsci程序包。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 6.横断面研究实战（理论课2学时 + 实验课2学时） 掌握横断面研究设计的原理和方法；掌握横断面研究数据处理和清洗；掌握各类横断面研究数据分析中模型的选择、构建、分析、可视化及其R实现；熟悉横断面研究模型的优化方法。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 7.病例对照研究实战（理论课2学时 + 实验课2学时） 掌握研究设计的原理和方法；掌握病例对照研究中病例和对照的选择原则及实现方法；掌握病例对照研究数据处理和清洗；掌握病例对照研究数据分析中模型的选择、构建、分析、可视化及其R实现；掌握病例对照研究模型的优化方法。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 8.队列研究实战（理论课2学时 + 实验课2学时） 掌握队列研究设计的原理和方法；掌握队列研究数据处理和清洗；掌握队列研究数据分析中模型的选择、构建、分析、可视化及其R实现；掌握队列研究模型的优化方法。 根据实例进行实验，完成并掌握具体操作方法。 9.实验流行病学研究实战（理论课2学时 + 实验课2学时） 掌握实验流行病学研究的原理和方法；掌握实验流行病学研究数据处理和清洗；掌握实验流行病学研究数据分析中模型的选择、构建、分析、可视化及其R实现；掌握实验流行病学研究模型的优化方法。