跨界知识聚会系列文章，“知识是用来分享和传承的”，各种会议、论坛、沙龙都是分享知识的绝佳场所。我也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议，向大家展示我所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的，把知识分享出来，你才能收获更多。 关于作者 张丹，数据分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs blog: http://fens.me email: bsspirit@gmail.com 转载请注明出处： http://blog.fens.me/meeting-r-20221125/ 前言 中国R会今年已经是第15届，一直能坚持，一会有大学、公司、社区、老师、学生、外部人员的很多人支持，是非常不容易的。我从R的学习者到长期使用者，参加了多期R会，也做了多期的分享，希望R会一直坚持，在中国大力推广R语言的发展。我也会一直为R语言的技术发展，贡献我自己的知识和力量。 使用R语言结合传染病领域前辈们的专业经验，可以让我们快速上手跨学科的领域，并模拟疫情传播的场景。通过本次分享让大家能感受到疫情传播的可怕，以及我们需要积极的面对，和科学的预防。 目录 我分享的主题：用R语言解读传染病模型 会议体验和照片分享 1. 我分享的主题：用R语言解读传染病模型 疫情直接影响到了我们的生活，现在又是北京疫情快速传播，我们居家办公，对传染病的学科专业理解，会帮助我们理解北京现在的防控政策，为什么要极大可能的降低人与人的接触，我通过更容易理解的语言，给大家从科学方法，到数学模型，到工具使用，到数据获取，最后结合实际北京的疫情和风控措施进行了整体的报告。 在流行病学领域，有几种不同传染病的传播模型，可以模拟病毒的传播过程。本次分享将使用R语言，来给大家演示病毒传播的过程。了解了病毒传播的逻辑，能让我们更加坚定战胜病毒的决心。本次分享的PPT和代码，我上传到了github：https://github.com/bsspirit/infect。 我主要为分5个部分进行介绍： 传染病模型原理：自由增长模型、SI模型、SIS模型、SIR模型 用R语言手动实现 基于EpiModel包的自动化实现 如何获取新冠数据nCov2019 北京的数据带入模型预测 在传染病领域，有4种最基本的传染病模型，分别是自由增长模型、SI模型、SIS模型、SIR模型，这4个模型，分别涉及到现实从得病到治愈再到得病等的病人的状态，通过状态转移人数在计算传播效率。这4个模型，都是可以通过微分方程进行求解的，所以我们可以手动撸代码来计算。具体使用可参考：用R语言解读传染病模型 。 当然在R语言中，传染病领域专家也提供了，专门的工具包来帮助我们解决传染病的计算和模型的问题，这就是EpiModel包。 EpiModel，提供了用于模拟和分析传染病动力学数学模型的工具，支持的流行病模型类包括确定性隔间模型、随机个体接触模型和随机网络模型。疾病类型包括有和没有人口统计的 SI、SIR 和 SIS 流行病，具有可用于扩展的实用程序，以构建和模拟任意复杂性的流行病模型。 网络模型类基于在 R 的 Statnet 软件套件中实现的时间指数随机图模型 (ERGM) 的统计框架。具体使用可参考：专业工具EpiModel解读传染病模型 。 2. 会议体验和照片分享 本期的中国R会，有很多的主题，涉及到多个专场，包括统计计算专场、社交媒体专场、可视化专场、软件工具专场（二）。、生态环境专场、工业大数据专场、生物统计专场、软件工具专场（三）、医疗卫生与健康专场。 2.1 会议主题 本次我参与的专场是软件工具专场（二），分享嘉宾：张敬信，黄天元，赵妤婕，张丹，古杰娜。 张敬信，R 机器学习：mlr3verse 核心工作流，PPT下载 张敬信，博士毕业于哈尔滨工业大学基础数学，现为哈尔滨商业大学数学与应用数学系主任、副教授、应用统计硕导、数学建模主教练；主讲课程：高等数学、实变函数、数学建模、R语言、数据挖掘等。发表SCI论文4篇，主持黑龙江省哲学社科项目1项，省教育厅科技项目1项，参加国家自然科学基金项目2项；出版《R语言编程：基于tidyverse》（人民邮电）、《数学建模：算法与编程实现》（机械工业）。常驻知乎平台，关注7.6万。 报告摘要: mlr3verse是最新、最先进的 R …
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