A continuación el código de MatLab con el que se obtuvieron las simulaciones presentadas. Note que el código para el modelo discreto es muy simple, lo cual es una de las ventajas de este tipo de modelos.
Comportamiento de los individuos para R0 = 0,7.
Figura 1.3: Comportamiento de los individuos susceptibles, infectados y recuperados para un valor de R0 = 0,7. Se observa que la enfermedad rápidamente desaparece. No se da un brote puesto que R0 < 1.
Finalmente, la Figura 1.5 muestra el número acumulado de individuos infectados para los valores dados de R0, evidenciando además el tamaño final de la epidemia; es decir, que porcentaje de la población se infectará durante el transcurso de la misma. Se observa que en el primer caso R0 = 0,7, el número total de infectados tiende a cero, tal como se había indicado para valores de R0 < 1. En el caso de R0 = 2,1 el 82 % de la población se infectaría si no se tomara ninguna medida de control. Para R0 = 3,5 el porcentaje de la población que se podría infectar sería del 96 %.
Comportamiento de los individuos para R0 = 0,7 y R0 = 2,1.
Figura 1.4: Las figuras muestran el comportamiento de los individuos susceptibles, infectados y recuperados para R0 = 2,1 (parte superior) y R0 = 3,5 (parte inferior). Se observa que el pico de la epidemia depende del valor de R0. Cuando R0 = 2,1 el pico se alcanza el día 63, mientras que para R0 = 3,5 en el día 35.
Tamaño final de la epidemia
Figura 1.5: La figura muestra el tamaño final de la epidemia para diferentes valores de R0. Note que para R0 = 0,7, no se tiene un brote epidemico y la curva se estabiliza en cero. Para R0 = 2,1 y R0 = 3,5 se podrían contagiar el 82 % y 96 % de la población respectivamente si no se toman medidas de control.
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