流行病时间序列r(t)估算代码库与HTHSCI 4R12论文项目

资源摘要信息:"rt_estimation_thesis是一个与流行病学时间序列分析相关的代码库，特别关注于估算基本再生数r(t)，它是一个用于衡量传染病传播速度的关键指标。该库的开发与作者的HTHSCI 4R12课程的论文项目紧密相关。项目的主体代码使用了R语言和Python语言进行编写。 在R语言方面，项目依赖于一系列的R包，这些包包括： - data.table：一个用于高效数据操作的R包，支持大数据集的快速读写和处理。 - tidyverse：一个包含多个数据科学相关包的集合，它为数据处理和可视化提供了一系列的工具和方法。 - ggplot2：一个强大的绘图系统，允许用户以灵活和一致的方式创建图表。 - EpiEstim：一个专用于估计传染病发生率的R包，常用于估算基本再生数。 - ggthemes：提供了一些预设的主题和工具，用于增强ggplot2图表的美观性。 - zoo：用于时间序列数据的R包，提供了日期和其他结构化数据的处理方法。 - powerlaw：一个用于估计和分析幂律分布的R包。 - ExtraDistr：提供了一系列额外的概率分布函数，以便于进行复杂的统计分析和模拟。 在Python方面，项目的依赖需要查阅requirements.txt文件，这是Python项目中常见的依赖管理文件，列出了所有必需的Python包。 项目说明中还提及了如何运行该项目。在Linux环境下，建议使用Rscript命令替代Makefile中的r命令，而在Windows环境下，则需要安装make工具。项目目录需要被克隆到本地，然后通过命令行导航到该目录并执行make命令。这将会产生一个主要输出文件main.pdf，包含了项目的详细内容。 标签中提到了'savitzky-golay-filter'，这是指萨维奇-戈拉奇(Savitzky-Golay)滤波器，一种常用于平滑数据的数字滤波器，尤其适用于流行病学数据时间序列分析，可以用于消除噪声同时保留重要特征。'covid-19'标签意味着该项目可能涉及到COVID-19疫情的数据分析。'reproductive-number'指的是基本再生数，通常用r(t)表示，是指一个感染者在整个传染期内平均感染他人的数量。'exponential-growth-rate'是指数增长率，反映了疫情或其它任何事物的增长速率。 压缩包文件的名称为'rt_estimation_thesis-master'，表明这个代码库可能是一个项目的主分支，包含完整的代码和文档，用于构建和评估疫情传播模型，特别是在估算时间变化的传播风险方面。"