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2024 Nov 01
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Fwd: OPTIMIZACIÓN
...ma * 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
ajus...