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以[[SIR模型]]为例【将特定人群的人口结构，划分为了易感染人群（S）、感染人群（R）以及移出者人群（R），通过对三种人群的动态变化的研究，来模拟流行病的发展规律】，其R₀值，可以通过如下方式计算得到:

以[[SIR模型]]为例【将特定人群的人口结构，划分为了易感染人群（S）、感染人群（R）以及移出者人群（R），通过对三种人群的动态变化的研究，来模拟流行病的发展规律】，其R₀值，可以通过如下方式计算得到:

由于[[SIR模型]]中，任意时间间隔<math>\delta\tau</math>内，个体恢复的概率为<math>\gamma\delta\tau</math>，不能恢复的概率为<math>1-\gamma\delta\tau</math>。因此，在总时间</math>\tau</math>后，个体仍然处于感染状态的概率为<math>

由于[[SIR模型]]中，任意时间间隔<math>\delta\tau</math>内，个体恢复的概率为<math>\gamma\delta\tau</math>，不能恢复的概率为<math>1-\gamma\delta\tau</math>。因此，在总时间<math>\tau</math>后，个体仍然处于感染状态的概率为<math>

\begin{equation}

\begin{equation}

\lim_{\delta\tau\to0}(1-\gamma\delta\tau)^{\tau/\delta\tau}=e^{-\gamma\tau},

\lim_{\delta\tau\to0}(1-\gamma\delta\tau)^{\tau/\delta\tau}=e^{-\gamma\tau},