Odo Diekmann is professor of mathematical analysis at Utrecht University. Hans Heesterbeek is professor of theoretical epidemiology at Utrecht University. Tom Britton is professor of mathematical statistics at Stockholm University.
Mathematical modeling is critical to our understanding of how infectious diseases spread at the individual and population levels. This book gives readers the necessary skills to correctly formulate and analyze mathematical models in infectious disease epidemiology, and is the first treatment of the subject to integrate deterministic and stochastic models and methods.Mathematical Tools for Understanding Infectious Disease Dynamics fully explains how to translate biological assumptions into mathematics to construct useful and consistent models, and how to use the biological interpretation and mathematical reasoning to analyze these models. It shows how to relate models to data through statistical inference, and how to gain important insights into infectious disease dynamics by translating mathematical results back to biology. This comprehensive and accessible book also features numerous detailed exercises throughout; full elaborations to all exercises are provided.Covers the latest research in mathematical modeling of infectious disease epidemiologyIntegrates deterministic and stochastic approachesTeaches skills in model construction, analysis, inference, and interpretationFeatures numerous exercises and their detailed elaborationsMotivated by real-world applications throughout
Odo Diekmann is professor of mathematical analysis at Utrecht University. Hans Heesterbeek is professor of theoretical epidemiology at Utrecht University. Tom Britton is professor of mathematical statistics at Stockholm University.
| Erscheint lt. Verlag | 18.11.2012 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Princeton Series in Theoretical and Computational Biology | Princeton Series in Theoretical and Computational Biology |
| Zusatzinfo | 53 line illus. 1 table. |
| Verlagsort | Princeton |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik |
| Medizin / Pharmazie ► Allgemeines / Lexika | |
| Studium ► Querschnittsbereiche ► Epidemiologie / Med. Biometrie | |
| Studium ► Querschnittsbereiche ► Infektiologie / Immunologie | |
| Naturwissenschaften ► Biologie | |
| Schlagworte | Addition • Age Structure • Almost surely • Ansatz • Approximation • asymptotic speed • Bacterial Infections • Basic Reproduction Number • Bayesian statistical inference • Big O notation • Binomial Distribution • biological interpretation • birth rate • Branching Process • Calculation • central limit theorem • closed population • combination • compartmental epidemic systems • Computation • Conditional probability • consistency conditions • contact duration • Contact process (mathematics) • continuous-time Markov chain • Coronavirus • coronavirus precautions • coronavirus symptoms • coronavirus usa cases • Demography • Dependence • differential equation • Dimension • Disease • Disease Control • Disease Outbreaks • disease prevention • Disease Transmission • Eigenvalues and Eigenvectors • Elaboration • endemic • Epidemic • Epidemic model • Epidemic models • Epidemic outbreak • epidemiological models • epidemiological parameters • epidemiology • Equation • ergodic theory • estimation • Estimator • expected value • Explicit formulae (L-function) • exponential distribution • exponential function • exponential growth • Force of infection • general epidemic • geometric distribution • Growth Rate • homogeneous community • hospital infections • hospital patients • Host • host population growth • Human Social Behavior • ICU model • Incubation period • Independence (probability theory) • individual states • infected host • Infection • infection transmission • infectious disease • Infectious disease epidemiology • Infectious Diseases • infectious output • Infectious period • infective agent • infectivity • inference • ingredient • Initial Condition • integral equation • intensive care units • intrinsic growth rate • i-states • larvae • law of large numbers • Law of Mass Action • Life Expectancy • Likelihood Function • Linearization • Macroparasites • Markov Chain • Markov Chain Monte Carlo • Markov chain Monte Carlo method • Markov Chain Monte Carlo Methods • Markov Property • Mathematical Modeling • mathematical reasoning • Mathematics • maximum likelihood estimation • mers • Microparasites • Model Construction • Monotonic Function • mortality rate • Next-generation matrix • Normal distribution • Notation • ordinary differential equation • outbreak • outbreak situations • pair approximation • Parameter • parasite • parasite load • pathogen • Poisson distribution • Poisson Point Process • population dynamics • Population model • Population models • posterior probability • Prevalence • Probability • Probability density function • Probability Distribution • propagation speed • Proportionality (mathematics) • Quantity • Random Variable • ReedІrost epidemic • REPRODUCTION NUMBER • SARS • Schematic • scientific notation • separable mixing • sexual activity • Sign (mathematics) • Smallpox • Special case • spectral radius • standard deviation • standard error • Statistic • Statistical population • Statistics • stochastic • Stochastic Calculus • stochastic epidemic model • Stochastic process • structured population models • Subset • Summation • susceptibility • Susceptible individual • Symptom • Taylor series • Theorem • theory • Unit vector • Vaccination • Variable (mathematics) • Variance • Wuhan • wuhan coronavirus sequence • Wuhan virus |
| ISBN-10 | 1-4008-4562-9 / 1400845629 |
| ISBN-13 | 978-1-4008-4562-0 / 9781400845620 |
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