MATLAB用拟合出的代码绘图-earlyFIT:同时将一个流行病模型集成到一个或多个区域的框架

MATLAB用拟合出的代码绘图EarlyFIT earlyFIT是一个Octave框架，可将一个流行模型的集合同时适合一个或多个区域。 该名称源于这样的事实，即在数据很少的情况下，它适合于爆发早期的流行病模型。 我还想避免以名称明显提及2019-2020年大流行。 要使用它，只需编辑并启动earlyFIT.m脚本，该脚本应进行注释以具有自我描述性。 该脚本应易于适应MATLAB，但尚未对此进行任何尝试，并且肯定至少有几个Octave函数调用需要用MATLAB中的其他函数替换。 该工具背后的想法是一次将一个模型集成到一个或多个区域。 可以从多个在线来源之一或从给定的文件中导入数据（仅允许累积发生率，但可以根据发生率选择进行拟合），同时可以使用以下模型进行拟合： 指数（常规和广义） 物流（常规和广义） Gompertz（常规和广义） 理查兹（常规和广义） 子波（基于广义理查兹） SIR（常规和非均匀混合） SEIR SEmInR（对Erlang分布式时间的SIR / SEIR概括） 其中1-4型的通用版本允许早期的亚指数级增长。 根据使用的特定模型，可以使用用户功能来修改增长率（r）或传输