目的 以美国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)数据为例,利用R软件演示暴发疫情处置中代间隔(SI)、基本再生数(R0)、有效再生数(Re)、倍增时间和疫情规模的计算,为今后暴发疫情处置提供参考.方法 收集美国2020年2月27日至2020年11月30日 COVID-19逐日发病数据、国内2起疫情170对感染者与被感染者的代间隔(SI)数据.采用"fitdistrplus"包自助法对SI数据拟合"gamma"分布,得到SI均数和标准差.采用指数增长(EG)、极大似然法(ML)、序贯贝叶斯估计(SB)、时间相关再生数(TD)4种方法,利用获取的SI计算R0,选择拟合效果最好的作为R.估计值,评价指标选择R2.倍增时间基于EG的指数增长率进行换算.利用"EpiEstim"包计算Re;利用SEIARD模型估计不采取任何干预措施美国未来的病例数,用"deSolve"、"FME"包.结果170对感染者与被感染者数据拟合得到SI=4.78(95％CI:4.27～5.31),标准差sd=3.56.EG、ML、SB、TD 拟合 R0 依次为 2.31(95％CI:2.30～2.31)、1.96(95％CI:1.95～1.97)、3.01(95％CI:2.53～3.55)、3.07(95％CI:2.20～4.22),R2依次为0.95、0.73、0.99、0.96.倍增时间为3.75 d(3.74～3.77 d).利用SEIARD估计理想状态下美国将于2020年5月30日全民感染,至2021年6月7日所有感染者清零,累计死亡5 502466人.结论 利用R软件能对R0等传

作者：刘天；侯清波；姚梦雷；黄继贵；陈红缨

来源：疾病监测 2022 年 37卷 9期