---------- Forwarded message ---------
De: Jose Betancourt Bethencourt <betans...@gmail.com>
Date: sáb, 26 oct 2024 a las 16:14
Subject: OPTIMIZACIÓN
To: <r-help-es-requ...@r-project.org>
Estimados
Corri este código y funciona todo bien , menos la ultima parte de
optimización apreciaria su ayuda
José
# Cargar bibliotecas necesarias
library(deSolve)
library(optimx)
# Definir el modelo SIR estocástico
SIR_estocastico <- function(time, state, parameters) {
with(as.list(c(state, parameters)), {
# Ecuaciones diferenciales estocásticas (implementación usando Poisson)
dS <- -beta * S * I + rnorm(1, mean = 0, sd = sqrt(beta * S * I))
dI <- beta * S * I - gamma * I + rnorm(1, mean = 0, sd = sqrt(beta * S
* I + gamma * I))
dR <- gamma * I
list(c(dS, dI, dR))
})
}
# Simular datos
parametros <- c(beta = 0.3, gamma = 0.1)
estado <- c(S = 990, I = 10, R = 0)
tiempos <- seq(0, 100, by = 1)
salida <- ode(y = estado, times = tiempos, func = SIR_estocastico, parms =
parametros)
# Función de verosimilitud (ejemplo)
log_verosimilitud <- function(params, data, tiempos) {
# Simular el modelo con los nuevos parámetros
sim <- ode(y = estado, times = tiempos, func = SIR_estocastico, parms =
params)
# Calcular la log-verosimilitud (implementar aquí, considerando la
distribución de los datos)
# ...
}
# Optimización
ajuste <- optimx(par = c(beta = 0.2, gamma = 0.1), fn = log_verosimilitud,
data = data, tiempos = tiempos,
method = "Nelder-Mead")
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Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay
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Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay
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