15 一	个
  12 群体	免疫
  10 ·	·
   8 ，	在
   8 的	，
   6 ）	，
   6 次	浏览
   6 )	*
   6 的	人
   6 都	是
   5 各	种
   5 浏览	*
   5 喜欢	)
   5 人	喜欢
   5 人	的
   4 。	R0
   4 ，	有
   4 个	被
   4 免疫	，
   4 R0	的
   4 的	一
   4 的	。
   4 的	时候
   4 很	大
   4 人	，
   3 。	[
   3 。	我们
   3 ，	而
   3 ，	传染病
   3 ，	如果
   3 ，	没有
   3 ，	这
   3 ，	因此
   3 ，	对于
   3 ，	都
   3 不	是
   3 無定	著
   3 大部分	人
   3 )	，
   3 中	的
   3 是	一
   3 是	在
   3 1	的
   3 所有	人
   3 流行	，
   3 也	是
   3 死亡	的
   3 的	估算
   3 的	R0
   3 的	人群
   3 的	情况
   3 了	。
   3 隔离	，
   3 人	都
   3 人群	中
   3 情况	下
   3 注射	疫苗
   3 目前	的
   3 时候	，
   2 一	头
   2 最	有效
   2 一定	时期
   2 一定	的
   2 、	R0
   2 、	数据
   2 。	与此同时
   2 。	人类
   2 。	从
   2 。	估算
   2 。	在
   2 。	然而
   2 。	群体
   2 。	而
   2 。	致死率
   2 范围	在
   2 包含	了
   2 分子	是
   2 分母	，
   2 ）	——
   2 三	个
   2 有	传染性
   2 有	免疫
   2 有	哪些
   2 有	很
   2 ）	的
   2 有效	的
   2 有限	的
   2 下	，
   2 看	，
   2 下	，
   2 ，	一
   2 ，	分子
   2 ，	就
   2 ，	由于
   2 ，	就是
   2 ，	根据
   2 ，	COVID-19
   2 ，	但
   2 ，	但是
   2 ，	R
   2 ，	也
   2 ，	那么
   2 ，	麻疹
   2 ，	还有
   2 ，	这个
   2 ，	因为
   2 ，	致死率
   2 不同	，
   2 不少	人
   2 与此同时	，
   2 小于	1
   2 易	感
   2 多	人
   2 会	有
   2 ：	有
   2 感	人群
   2 ？	因为
   2 感染	者
   2 传播	开
   2 传染	，
   2 传染性	的
   2 传染病	是
   2 传染病	流行
   2 無	定
   2 模型	的
   2 模糊	在
   2 模糊	就
   2 大	流行
   2 大	的
   2 大	，
   2 大部分	传染病
   2 (	contact
   2 在	中国
   2 在	传染病
   2 在	这个
   2 )	。
   2 *	QQ
   2 个	概念
   2 *	电影
   2 *	男徳
   2 ,	all
   2 中	，
   2 .	.
   2 是	人命
   2 是	有
   2 是	这
   2 估算	的
   2 估算	群体
   2 估算	致死率
   2 1	以下
   2 就	是
   2 就	模糊
   2 男徳	培训班
   2 所有	确诊
   2 Herd	immunity
   2 等	）
   2 MMR	疫苗
   2 降低	R0
   2 免疫	。
   2 免疫	人群
   2 免疫	的
   2 R	*
   2 R	0
   2 R0	和
   2 R0	，
   2 也	会
   2 呢	？
   2 全球	大
   2 数据	，
   2 rate	)
   2 rate	）
   2 概念	。
   2 的	各
   2 的	假设
   2 的	免疫
   2 的	特性
   2 的	努力
   2 的	参数
   2 的	病人
   2 的	差别
   2 了	，
   2 和	现实
   2 和易	感者
   2 应该	是
   2 定	著
   2 被	感染
   2 被	感染者
   2 ·	(
   2 人	。
   2 人口	密度
   2 人群	具有
   2 人群	的
   2 麻疹	的
   2 参数	，
   2 病人	的
   2 病程	较长
   2 过程	（
   2 又	会
   2 种	疾病
   2 减缓	病毒
   2 某	种
   2 跑	模型
   2 角度	看
   2 比例	。
   2 变化	。
   2 这	次
   2 这	篇
   2 这个	数字
   2 这个	过程
   2 话题	广场
   2 差别	。
   2 问题	。
   2 问题	是
   2 可能	会
   2 致死率	、
   2 致死率	，
   2 对于	不同
   2 对于	大部分
   2 培训班	（
   2 出现	，
   2 都	需要
   1 一	人
   1 最	容易
   1 最	常见
   1 一	段
   1 一	种
   1 一	篇
   1 开	而
   1 最	脆弱
   1 一	部分
   1 一	面
   1 开	，
   1 一下	文献
   1 一些	(
   1 一些	将死
   1 一些	轻症
   1 最后	死亡
   1 最后	痊愈
   1 开始	频繁
   1 一定	不
   1 一定	是
   1 最新	日记
   1 一旦	复工
   1 一旦	这些
   1 开来	。
   1 需求	（
   1 需要	50%
   1 需要	一定
   1 需要	多少
   1 需要	大部分
   1 需要	维持
   1 需要	通过
   1 、	人群
   1 、	医疗
   1 、	取消
   1 、	各
   1 、	咣咣
   1 、	咣咣咣
   1 、	宿主
   1 、	强制
   1 、	政策
   1 、	没有
   1 、	治疗
   1 、	爱尔兰
   1 、	英国
   1 、	资源
   1 、	餐饮
   1 企业	（
   1 封城	之后
   1 老宅	1.6万
   1 持续	时间
   1 。	COVID-19
   1 。	H是
   1 。	©
   1 。	”
   1 。	中国
   1 。	临界值
   1 。	为什么
   1 。	之前
   1 。	以上
   1 。	但是
   1 。	你
   1 。	例如
   1 。	假设
   1 。	再
   1 。	千万
   1 。	受
   1 。	另外
   1 。	只要
   1 。	各个
   1 。	同时
   1 。	因此
   1 。	对于
   1 。	总的来说
   1 。	最
   1 。	极端
   1 。	死亡率
   1 。	理想
   1 。	社会
   1 。	这
   1 。	这个
   1 。	这里
   1 适合	在
   1 考虑	到
   1 考虑	，
   1 各个	国家
   1 处理	物流
   1 者	和易
   1 者	的
   1 包括	这个
   1 阅读	*
   1 爆发	初期
   1 分子	中
   1 分子	和
   1 脆弱	的
   1 理想	情况
   1 将死	未
   1 分母	人群
   1 分母	单位
   1 分母	是
   1 分母	的
   1 理解	的
   1 指数	增长
   1 切断	了
   1 指标	,
   1 （	0
   1 （	1
   1 （	1-H
   1 （	Case
   1 （	Herd
   1 （	contagiousness
   1 （	data
   1 （	death
   1 （	endemic
   1 （	person-years
   1 （	即
   1 （	在
   1 （	大部分
   1 （	所有
   1 （	旅游
   1 （	水电
   1 （	病毒
   1 （	相信
   1 （	美国
   1 （	花名咣
   1 （	这里
   1 合适	的
   1 ）	-
   1 有	R0
   1 ）	。
   1 ）	一
   1 有	一
   1 有	一定
   1 有	其他
   1 有	可能
   1 ）	因为
   1 有	基础
   1 有	多久
   1 ）	就
   1 ）	就是
   1 ）	强弱
   1 有	新
   1 有	无症状
   1 有	死亡
   1 ）	每次
   1 有	病程
   1 有	经验
   1 ）	群体
   1 有	遗漏
   1 有些	模型
   1 有效性	如何
   1 有用	的
   1 有限	公司
   1 上	最
   1 上升	。
   1 上半年	FLAG
   1 上图	R0
   1 上班	。
   1 看	R0
   1 看	——
   1 看	不
   1 下	定论
   1 看	致死率
   1 下图	的
   1 程度	相比
   1 下载	iPhone
   1 下载	豆瓣
   1 下降	了
   1 同	一
   1 ，	最
   1 ，	一些
   1 ，	一旦
   1 ，	需要
   1 ，	包含
   1 ，	包括
   1 ，	分母
   1 ，	不少
   1 ，	不断
   1 ，	与
   1 而	逐渐
   1 ，	我
   1 ，	我们
   1 ，	且
   1 ，	引用
   1 ，	会
   1 ，	通常
   1 ，	甚至
   1 ，	“
   1 ，	模糊
   1 ，	大部分
   1 ，	天平
   1 ，	...
   1 ，	是
   1 ，	失业
   1 而	破产
   1 ，	然而
   1 ，	根本
   1 ，	社会
   1 而	免疫
   1 ，	恐怕
   1 ，	也是
   1 ，	你
   1 「	八敬法
   1 而	死的
   1 ，	要
   1 ，	如果
   1 而	如果
   1 ，	很可能
   1 ，	例如
   1 ，	和
   1 ，	完全
   1 ，	首先
   1 ，	算出
   1 ，	抗疫
   1 而	抗疫
   1 ，	增加
   1 ，	实在
   1 ，	加上
   1 ，	那TA
   1 ，	群体
   1 ，	新闻
   1 ，	抱有
   1 ，	病毒
   1 ，	迅速
   1 ，	又
   1 ，	痊愈
   1 ，	重症
   1 ，	像
   1 而	每
   1 ，	减少
   1 ，	减缓
   1 而	减缓
   1 ，	减轻
   1 ，	某
   1 ，	跑
   1 ，	拒绝
   1 ，	比如
   1 ，	还
   1 ，	付出
   1 ，	还是
   1 ，	另
   1 而	只
   1 ，	问题
   1 ，	延长
   1 ，	任何
   1 ，	拿到
   1 同城	*
   1 同时	包含
   1 同时	，
   1 不	可能
   1 」	宣言
   1 不	懂
   1 不	要
   1 不	见
   1 不	防控
   1 复发	了
   1 不同	国家
   1 不同	地区
   1 不同	病株
   1 不同	的
   1 复工	，
   1 不得不	提
   1 不断	加入
   1 复杂	程度
   1 复杂性	。
   1 不考虑	检测
   1 名言	——
   1 名词	，
   1 不问	数据
   1 不间断	的
   1 与	人
   1 与	人群
   1 后	被
   1 小于	目前
   1 意味	着
   1 小孩	注射
   1 意志	为
   1 意料	之中
   1 小组	*
   1 意识	到
   1 【	后
   1 成本	，
   1 吐槽	(
   1 逐渐	消失
   1 餐饮	等
   1 少	的
   1 我	的
   1 我	觉得
   1 】	）
   1 我们	·
   1 我们	为什么
   1 我们	在
   1 我们	平常
   1 我们	用
   1 我们	由此
   1 我们	至少
   1 易	感者
   1 易感者	就
   1 易的	，
   1 且	可以
   1 ——	一
   1 ——	做
   1 ——	分母
   1 ——	和
   1 ——	廢除
   1 ——	找
   1 ——	无症状
   1 研究	【
   1 引入	其它
   1 引用	的
   1 引用	这样
   1 或者	其它
   1 或者	最后
   1 北京	豆网
   1 错	的
   1 会	上升
   1 会	传播
   1 会	发觉
   1 会	变得
   1 会	因为
   1 会	差别
   1 多	年
   1 会	很
   1 会	指数
   1 ：	搜索
   1 ：	易
   1 会	根据
   1 会	死
   1 ：	當代
   1 多	远
   1 会	随着
   1 会	高估
   1 多久	，
   1 多久	？
   1 多寡	等
   1 多少	人
   1 多少	人群
   1 通常	R0
   1 甚至	无家可归
   1 通过	隔离
   1 ；	R0
   1 ；	而
   1 “	一
   1 “	一定
   1 “	天灾
   1 “	所有
   1 搜索	*
   1 搜索	你
   1 搜索	：
   1 ”	[
   1 ”	是
   1 ”	生活
   1 ”	的
   1 初期	（
   1 思路	问题
   1 搞	女权
   1 搞	数据
   1 ？	对于
   1 ？	感染
   1 ？	疫情
   1 ？	目前
   1 感兴趣	的
   1 期内	降到
   1 生命	。
   1 生命	代价
   1 速度	，
   1 感染	之后
   1 感染	病毒
   1 感染	的
   1 感染	这样
   1 感染者	和易
   1 感染者	平均
   1 感染者	感染
   1 感染者	黄色
   1 感染者	）
   1 生活	76.1万
   1 生活	需求
   1 生物学	特性
   1 感者	接触
   1 感者	绿色
   1 感者	（
   1 期间	，
   1 传播	开来
   1 传播	时长D
   1 传播链	，
   1 传染	人数
   1 传染	多少
   1 传染性	极强
   1 传染性	较强
   1 传染性	（
   1 传染数	-
   1 传染病	会
   1 传染病	原体
   1 传染病	学家
   1 传染病	才
   1 传染病	斗智
   1 传染病	爆发
   1 传染病	的
   1 传染病	，
   1 次	全球
   1 次	疫情
   1 次	革命
   1 模型	不同
   1 模型	中
   1 模型	是
   1 模型	还
   1 模型	都
   1 模型	，
   1 無定著	無定
   1 "	Epidemiologic
   1 "	Herd
   1 两	周
   1 判断	所有
   1 严重	的
   1 大	3.7–203.3
   1 大	。
   1 大	城市
   1 大	招
   1 大	规模
   1 大于	1
   1 大多	高龄
   1 大家	都
   1 紧密	的
   1 大幅	下降
   1 大愛道	的
   1 大概	就
   1 性的	（
   1 大约	为
   1 大致	是
   1 大部分	以
   1 在	12-18
   1 (	1993
   1 在	2
   1 (	21
   1 (	26
   1 (	37
   1 (	58
   1 (	7
   1 用	R
   1 (	Seattle
   1 (	infection
   1 在	一定
   1 在	不同
   1 在	为此
   1 (	全部
   1 在	冬天
   1 在	努力
   1 在	医院
   1 (	即
   1 (	去
   1 (	基本
   1 在	它
   1 在	家
   1 在	更长
   1 在	某
   1 在	某些
   1 在	现在
   1 用	生命
   1 在	疫苗
   1 用	的
   1 在	目前
   1 在	短期
   1 在	确诊
   1 在	豆瓣
   1 在	资源
   1 在	这里
   1 质量	、
   1 )	,
   1 )	:
   1 )	什么
   1 )	再来
   1 )	热门
   1 天平	的
   1 天灾	”
   1 *	2021
   1 *	FM
   1 个	不间断
   1 *	中国
   1 个	主要
   1 *	佛教
   1 *	你
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   1 *	同城
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   1 未	感染者
   1 个	感染者
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   1 个	搞
   1 *	新浪
   1 *	时间
   1 *	来
   1 未	死
   1 *	没
   1 个	测量
   1 *	浏览
   1 *	话题
   1 *	读书
   1 *	豆品
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   1 ,	会
   1 ,	估算
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   1 本身	的
   1 -	Basic
   1 中	估算
   1 -	你
   1 中	发生
   1 中	如何
   1 中	平均
   1 中	很长
   1 中	得到
   1 中国	家长
   1 中国	封城
   1 中国	已经
   1 中国	早期
   1 中心	·
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   1 .	______________________
   1 .	流行病
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   1 是	2
   1 是	R-naught
   1 是	R0
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   1 是	人
   1 是	什么
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   1 是	会
   1 是	估算
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   1 是	可以
   1 是	同
   1 是	和
   1 是	地方
   1 是	多久
   1 是	容
   1 是	小于
   1 是	已经
   1 是	徒劳
   1 是	意料
   1 是	所有
   1 是	易
   1 是	最
   1 是	有用
   1 /	注册
   1 是	病原体
   1 是	这个
   1 是	错
   1 是	闷死
   1 是	需要
   1 是	非常
   1 是	（
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   1 0	也
   1 0	又
   1 到	模型
   1 到	的
   1 估	算
   1 0	）
   1 05:23:08	一
   1 估值	不同
   1 地区	差别
   1 地区	的
   1 地区	，
   1 地方	性的
   1 到易感者	的
   1 估算	R0
   1 估算	。
   1 估算	以下
   1 估算	出来
   1 估算	可能
   1 估算	都
   1 估计	。
   1 1	)
   1 就	会
   1 就	可以
   1 由	哪些
   1 就	在
   1 就	增加
   1 就	复发
   1 就	没
   1 就	直接
   1 就	被
   1 就	越大
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   1 1-	1/R0
   1 1-H	)
   1 1.6万	次
   1 1/R0	。
   1 12-18	左右
   1 12.5万	次
   1 137.1万	次
   1 142	微信扫码
   1 15.2	(
   1 17年	一
   1 1993	)
   1 失业	，
   1 由于	大
   1 由于	某些
   1 就医	等
   1 爱尔兰	等
   1 就是	George
   1 就是	一
   1 就是	在
   1 就是	降低
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   1 觉得	更
   1 痊愈	人群
   1 痊愈	和
   1 痊愈	或者
   1 痊愈	时间
   1 及时	注射
   1 里	，
   1 背后	，
   1 种	传染病
   1 种	公众
   1 种	政策
   1 种	流行病学
   1 种	问题
   1 种	集会
   1 重症	病人
   1 从	分子
   1 从	已
   1 从	模型
   1 从	这些
   1 城市	62.2万
   1 城市	人口
   1 风险	人群
   1 风险	时间段
   1 风险	的
   1 每	一
   1 像	华州
   1 减少	亲密
   1 每次	接触
   1 经济	停摆
   1 减缓	的
   1 减轻	医疗
   1 经验	也是
   1 经验	看
   1 经验	还
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   1 提	，
   1 某些	个体
   1 某些	人
   1 提到	R0
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   1 科学家	。
   1 发布	×
   1 发布	方
   1 科技	有限
   1 科普	©
   1 发现	*
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   1 发生	变化
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   1 发病	痊愈
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   1 法律	声明
   1 取消	各
   1 受	疫情
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   1 高	，
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   1 还有	很
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   1 这个	测量
   1 这个	病毒
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   1 进入	分母
   1 进程	中
   1 远	，
   1 保护	其他
   1 保护	自己
   1 保护	起来
   1 话题	·
   1 回应	转发
   1 回顾	发现
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   1 因为	宗教
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   1 无家可归	，
   1 无望	至今
   1 因此	人们
   1 因此	估算
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   1 无症状	的
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   1 工作	·
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   1 日记	·
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   1 另外	，
   1 注册	下载
   1 注册	致死率
   1 部分	到易感者
   1 部分	易感者
   1 注射	MMR
   1 早期	抗疫
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   1 快	就
   1 快	，
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   1 快速	注册
   1 独立	男性
   1 短	期内
   1 短期	内
   1 热门	话题
   1 差	的
   1 差别	会
   1 差别	很
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   1 目前	COVID-19
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   1 时间段	内
   1 号	和
   1 请	联系
   1 闷死	病毒
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   1 相信	了
   1 相比	，
   1 对	人类
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   1 对于	很多
   1 对象	的
   1 固定	分母
   1 固定	区域
   1 基本	传染数
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   1 基础	疾病
   1 读书	*
   1 任何	一
   1 任何	形式
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   1 系统	的
   1 系统性	文献
   1 综述	，
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   1 都	会
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