r 中没有专用包的随机流行模型如 SIRS

如何解决r 中没有专用包的随机流行模型如 SIRS

作为作业，我需要使用区间为 U(0,1) - SI、SIS、Sirs、SEIR、SEirs 的随机数制作随机模型，而不使用专用工具，仅使用公式、循环和条件表达式。基于 matlab 中的示例代码，我成功地创建了一个有效的 SI 模型，但是通过为 I -> R 添加第二个条件，我得到了两条简单的曲线。我也有 python 中的代码，但我无法将其转换为强制 R 使用。我已经为此苦苦挣扎了 7 天，请帮助我至少修改此代码以获得有效的 SIR 模型以了解正确的代码结构。我只是在学习更高级的 R 语言应用。

最好的问候 拉德克

library(ggplot2)

beta <- 0.5
gamma <- 0.1
sigma <- 0.1
eta <- 0.2

N <- 1000
Czas <- seq(0,100,0.001)
Tmi <- length(Czas)


zmS <- rep(0,Tmi)
zmI <- rep(0,Tmi)
zmR <- rep(0,Tmi)

zmI[1] = 1
zmS[1] = N - zmI[1]
zmR[1] = 0

u1 <- runif(Tmi,1)
u2 <- runif(Tmi,1)
u3 <- runif(Tmi,1)

for (i in 1: (Tmi - 1)) {
  
  p1 = (beta * zmI[i] * zmS[i]) / (N^2)
  p2 = (gamma * zmI[i]) / N
  p3 = (eta * zmR[i]) / N
  
  if (u1[i] < p1) {
    zmS[i + 1] = zmS[i] - 1
    zmI[i + 1] = zmI[i] + 1
  } else {
    zmS[i + 1] = zmS[i]
    zmI[i + 1] = zmI[i]
  }
  
  if (u2[i] < p2) {
    zmI[i + 1] = zmI[i] - 1
    zmR[i + 1] = zmR[i] + 1
  } else {
    zmI[i + 1] = zmI[i]
  }
  
}

Sirs <- data.frame(zmS,zmI,zmR)

ggplot(Sirs,aes(Czas)) + 
  geom_line(aes(y = zmS,colour = "S")) + 
  geom_line(aes(y = zmI,colour = "I")) + 
  geom_line(aes(y = zmR,colour = "R"))