Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Stochastyczne modele epidemii

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-1M21SME
Kod Erasmus / ISCED: 11.1 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0541) Matematyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Stochastyczne modele epidemii
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla matematyki 2 stopnia
Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Skrócony opis:

Podstawowe metody analizy epidemii z użyciem metod rach. prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Zastosowanie do danych z COVID-19.

Pełny opis:

Wykład będzie poświęcony podstawowym metodom obróbki oraz analizy danych z epidemii dużej populacji z punktu widzenia teorii procesów stochastycznych. Kurs obejmie podstawowe modele epidemii SIR (czyli PZU- podatni/zarażeni/uzdrowieni). Materiał wykładu wprowadzi niezbędne podstawy rach. prawdopodobieństwie i statystyki wraz z przykładami zastosowania modeli do rzeczywistych danych, w szczególności do dokładnej analizy epidemii COVID-19.

Literatura:

1. Stochastic Epidemic Models and Their Statistical Analysis by Anderson, H. & Britton, T. Published by Springer (2000)

2. Epidemics: Models and Data using R by Ottar Bjørnstad. Published by Springer (2018)

Efekty uczenia się:

a) Wiedza

Student po ukończeniu kursu:

1. Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie rodzajów modeli, ich rozwiązań, oraz powiązanych z nimi zagadnień algorytmicznych

2. Zna najważniejsze podejścia do kwestii analizy danych epidemiologicznych i ich statystycznych własności

3. Zna najważniejsze rodzaje zwięzłych, przyjaznych obliczeniowo reprezentacji odpowiednich modeli stochastycznych

4. Zna podstawowe własności najważniejszych zastosowań w analizie dynamicznych sieci kontaktów za pomocą grafów losowych.

5. (dotyczy ew. doktorantów) Zna wybrane pozycje z literatury ostatnich lat.

b) Umiejętności

1. Potrafi określić jaki rodzaj procesu epidemii najlepiej odzwierciedla modelowaną sytuację w rzeczywistości

2. Potrafi formalizować zadane własności modelu

3. Potrafi analizować stochastyczne własności dynamiczne danego modelu

4. (dotyczy we. doktorantów) Potrafi zapoznać się i poddać krytycznej analizie nowe i bardziej skomplikowane koncepcje pojawiające się w literaturze ostatnich lat.

c) Kompetencje społeczne

Student po ukończeniu kursu:

1. Rozumie potrzebę przekuwania swojej wiedzy i umiejętności informatycznych i matematycznych na konkretne rozwiązania epidemiologiczne

2. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy poza-dziedzinowej

3. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu lub odnalezieniu brakujących elementów rozumowania

Metody i kryteria oceniania:

Prezentacja (35%); Egzamin pisemny (65%)

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0-2b06adb1e (2024-03-27)