Расчет грип: ГРИП-калькулятор. Определение глубины резко изображаемого пространства

Калькулятор глубины резкости. Как рассчитать ГРИП. ★ Май 2023

Начинающие фотографы часто задаются вопросом, почему у них на фото с группой людей только кто-то один в фокусе, а остальные размыты. Или как сфотографировать школьный класс, чтобы все были резкими на фотографии. Вообще-то, для этого нужен опыт и много практики. Но если практики пока мало, а разобраться хочется, то на помощь придёт калькулятор ГРИП.

Всё дело в глубине резкости, которой обычно не хватает. Вот тут требуется лирическое отступление.

От чего зависит резкость фотографии

Резкость можно сформулировать математически, но тогда от неё не будет практической пользы, потому что с математической точки зрения глубина резко изображаемого пространства равна нулю. Только плоскость, на которой вы сфокусировались можно считать резкой, остальное будет не в фокусе, это следует из формул. Однако, все прекрасно понимают, что глубина есть и она ненулевая.

Математической резкости мы всё равно не получим из-за разнообразных аберраций, главным образом, сферической, ведь мы не с идеальной линзой имеем дело:

Из-за погрешностей объектива невозможно все параллельные лучи сфокусировать в одной точке, поэтому изображение будет слегка размытым даже для плоскости фокусировки. Хроматические аберрации тоже влияют на резкость, есть ещё масса и других искажений. Именно поэтому объективы такие большие и тяжёлые, особенности конструкции позволяют минимизировать большинство искажений.

К счастью, инженеры, разрабатывающие объективы, не прогуливали занятия в институтах и за годы исследований добились впечатляющих результатов. Особенно преуспели в этом ребята из Никона, чьи стёкла одни из самых резких. Благодаря им, резкость фотографии в последнюю очередь зависит от объектива. Резкость объектива как раз и определяется тем, насколько конструкция хорошо справляется с целой ордой аберраций.

Что такое кружок нерезкости

Чтобы хоть как-то посчитать глубину резкости с учётом всех огрех оптической системы, придумали параметр, который определяет саму резкость – кружок нерезкости (CoC – Circle of Confusion). То есть, раз уж не можем получить точку, то изображение считается резким, если получили хотя бы кружок. Размер этого кружка исторически зависел от формата плёнки, точнее, от её разрешающей способности, которую измеряли экспериментально.

Далее все начали наносить шкалы глубины резкости на объективы кто во что горазд. У каждого производителя был свой “правильный” диаметр кружка нерезкости, потому что никто не знал, плёнку с каким разрешением вы засунете в фотоаппарат. Кэнон и Никон использовали значение 0,03мм на своих старых объективах. Чехарда со шкалой ГРИП прекратилась с наступлением цифровых камер, потому что всё ещё сильней запуталось. Если типов плёнки с разным разрешением было ещё не так много, то разрешающая способность камер менялась уже от одной модели к другой, так как разрешающая способность зависит не только от плотности пикселей, но от их конфигурации и обработки сигнала электроникой. Пока я пишу эту статью, наверняка вышло ещё несколько камер со своими уникальными кружками нерезкости.

Как правильно рассчитать глубину резкости

Вот формулы, по которым считается ГРИП:

ГРИП = D_F − D_N

Где f – фокусное расстояние объектива,

d – диафрагма,

s – расстояние до объекта,

c – кружок нерезкости,

D_F и D_{N – расстояние до крайних точек, которые будут в фокусе.}

Итого, глубина резкости зависит от:

1. расстояния до объекта

2. фокусного расстояния объектива

3. значения диафрагмы

4. размера кружка нерезкости

Связь глубины резкости и кроп-фактора

Строго говоря, глубина резкости не зависит от модели камеры или кроп-фактора. Однако, если делать всё по науке, это может оказаться слишком сложно и непродуктивно. Всё равно точные значения параметров ГРИП не имеют смысла. Поэтому, для упрощения в некоторых калькуляторах и используют выбор модели камеры, где основные характеристики, необходимые для расчётов, известны заранее.

Предполагается, что если у вас меняется кроп-фактор, то меняется и угол обзора, а следовательно, и композиция кадра. Люди, которые пытаются сохранить композицию кадра, наивно полагают, что ГРИП, которая при этой процедуре меняется, зависит от кроп-фактора. На самом деле, меняется расстояние до объекта s или фокусное расстояние f. Говорить, что от кроп-фактора зависит глубина резкости некорректно, потому что это означало бы, что при всех прочих равных, меняя кроп-фактор, должна меняться и ГРИП, а у нас нет прочих равных. Это ошибочное мнение, так как меняется вместе с кроп-фактором либо расстояние до объекта, либо фокусное расстояние, либо и то, и другое. Корректно можно провести эксперимент только со штатива, используя одну FX-камеру, переключая режимы FX и DX, но это равносильно обрезанию фотографии по краям. Очевидно, что глубина резкости меняться не будет.

Внимательные читатели уже обратили внимание на ключевое слово “слегка размыты” чуть выше и насторожились. Действительно, при просмотре фотографий резкость вещь субъективная. Каждый воспринимает её по-своему. Не имеет никакого смысла измерять глубину с точностью до миллиметра, если речь не идёт о макро, конечно. Не пытайтесь в погоне за глубиной резкости углубляться в технические характеристики, так как вас просто засосёт во фрактал подробностей и вы ещё сильнее запутаетесь.

Решение о том, достаточная глубина резкости или нет, надо принимать быстро и эмоционально, иначе получится как в известном случае с пациентом, который перенёс операцию в районе лобных долей. Это, кстати, относится и к выбору фототехники вообще, выбор которой оказался самым сложным для человеческого мозга.

Пользуйтесь калькулятором только для приблизительной оценки, чтобы понять, а сфотографируете ли вы вообще то, что хотите. Пользуйтесь кружком нерезкости 0,03мм, не зря же инженеры Никона исправно посещали лекции в университете. Кстати, у вашей камеры может быть кружок гораздо меньше, но, во-первых, вы можете эту разницу не почувствовать, а во-вторых, у вашего объектива может не хватить силёнок обеспечить такую резкость. Так что, не терзайте себя техническими характеристиками и ненужными подробностями, вы же искусством занимаетесь, а не научными измерениями.

Калькулятор ГРИП

 

‎App Store: Калькулятор ГРИП

Описание

Калькулятор ГРИП помогает фотографам-пейзажистам решить две базовых задачи: правильно рассчитать гиперфокальное расстояние или глубину резко изображаемого пространства; и определить периоды режимного времени, иначе называемого «золотым часом фотографии”.

Инструмент по расчету ГРИП использует высокоточные алгоритмы и помогает правильно настроить и сфокусировать камеру. Не забудьте выбрать Вашу камеру перед началом работы в меню Параметров! Если Ваша камера отсутствует в списке — вы можете добавить её туда самостоятельно. Макро-фотографы могут найти полезным то, что все результаты выдаются с точностью до 1 миллиметра или 1/8 дюйма.

Инструмент расчета режимного времени использует положение Вашего устройства, для максимально точного определения времени. Начало и окончание режимного времени показано отдельно — в это время солнце находится на четыре градуса ниже линии горизонта и, освещая только верхние слои атмосферы, создает насыщенные синие цвета, идеально подходящие для городской “ночной” съемки. Дополнительно этот калькулятор вычисляет восход, заход и фазы Луны, а с помощью компаса можно определить положение солнца на восходе и закате.

000Z» aria-label=»25 ноября 2019 г.»>25 нояб. 2019 г.

Версия 5.2

Улучшение стабильности приложения.
Исправление округления долей дюймов.

Оценки и отзывы

Оценок: 13

Хорошее приложение, но..

Нет камеры d780. Прошу добавить и куплю, дабы не мелькала реклама

Не обновляется

Нет Sony ILCE-7M3

Нет камеры

Добрый день. Нет камеры Nikon D850

Разработчик Vladimir Grablev не сообщил Apple о своей политике конфиденциальности и используемых им способах обработки данных. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Нет сведений

Разработчик будет обязан предоставить сведения о конфиденциальности при отправке следующего обновления приложения.

Информация

Провайдер

Vladimir Grablev

Размер

16,1 МБ

Категория

Фото и видео

Возраст

4+

Copyright

© Vladimir Grablev

Цена

Бесплатно

• Сайт разработчика
• Поддержка приложения
• Политика конфиденциальности

Другие приложения этого разработчика

Вам может понравиться

Оценка серийного интервала гриппа

Эпидемиология. Авторская рукопись; доступно в PMC 2011 15 марта.

Опубликовано в окончательной редакции как:

Эпидемиология. 2009 май; 20(3): 344–347.

doi: 10.1097/EDE.0b013e31819d1092

PMCID: PMC3057478

NIHMSID: NIHMS272897

PMID: 19279492

, ¹ , ¹ , ¹ , ² и ¹

Информация об авторе Информация об авторских правах и лицензиях Отказ от ответственности

Дополнительные материалы

ИСТОРИЯ ВОПРОСА

Оценки серийного интервала клинических проявлений гриппа человека (время между появлением симптомов в индексном случае и вторичным случаем) используются для информирования политики общественного здравоохранения и построения математических моделей передачи гриппа. Мы оцениваем серийный интервал лабораторно подтвержденной передачи гриппа в домохозяйствах.

МЕТОДЫ

Индексные случаи были набраны после обращения в центр первичной медико-санитарной помощи с симптомами. За членами их домохозяйств последовали повторные визиты на дом.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Предполагая модель Вейбулла и принимая во внимание систематическую ошибку отбора, присущую нашему плану полевого исследования, мы использовали время появления симптомов у 14 пар инфицированных/инфицированных для оценки среднего серийного интервала в 3,6 дня (95% доверительный интервал = 2,9). –4,3 дня), при стандартном отклонении 1,6 дня.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Серийный интервал семейного гриппа может быть длиннее, чем предполагалось ранее. Изучение полного серийного интервала, основанного на передаче во всех контекстах сообщества, является приоритетом.

Серийный интервал клинического начала инфекционного заболевания определяется как продолжительность времени между появлением симптомов в индексном случае и вторичном случае. ^{1 , 2} Оценки серийного интервала гриппа человека включаются в модели межпандемического и пандемического гриппа как время генерации, которое формально определяется как среднее время между заражением возбудителя и заражением его инфицированных, рассчитанных на одного инфицированного. ³ Текущие оценки среднего серийного интервала по эмпирическим данным включают 1–2 дня, ⁴ 2–3 дня, ^{5 , 6} и 3–4 дня. ^{7 , 8}

Многие исследования передачи гриппа основаны на наборе индексных случаев после появления симптомов, также известном как план с установленным случаем. ⁹ Мы использовали сообщения о симптомах и признаках, а также лабораторные данные из недавнего исследования ¹⁰ , чтобы оценить серийный интервал для межпандемического гриппа в течение сезона 2007 г. в Гонконге.

В недавнем исследовании передачи инфекции в домашних хозяйствах наблюдались ¹⁰ 122 индексных случая лабораторно подтвержденного гриппа и их 350 домашних контактов. Индексные случаи имели право на участие, если они обратились к поставщику первичной медико-санитарной помощи и соответствовали следующим условиям: по крайней мере 2 симптома или признака, связанных с гриппоподобным заболеванием, начальные симптомы в течение предыдущих 48 часов и отсутствие гриппоподобного заболевания среди члены домохозяйства в течение предыдущих 2 недель. За домохозяйствами последовало 4 визита на дом в течение следующих 10 дней. Мазки из носа и горла брали у всех членов семьи при каждом посещении на дому для лабораторного подтверждения инфекции вирусной культурой или полимеразной цепной реакцией с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР). ¹⁰ Мы исследовали серийный интервал, изучив время от появления симптомов у лабораторно подтвержденных индексных случаев (отмеченных при наборе как дата появления первых симптомов гриппоподобного заболевания) до появления симптомов у соответствующих бытовых контактов. Появление симптомов определяли как первый день, когда субъект сообщил по крайней мере об 1 из 5 симптомов и признаков: лихорадка (37,8°C или выше), кашель, головная боль, боль в горле или ломота или боли в мышцах или суставах.

Любой анализ серийных интервалов в исследованиях, в которых используется набор на основе симптомов, должен допускать систематическую ошибку отбора из-за дизайна исследования. Например, любые субъекты, набранные в наше исследование через 2 дня после появления симптомов, не будут предоставлять информацию о серийных интервалах короче 48 часов, поскольку вторичный случай в домашнем хозяйстве не будет соответствовать нашим критериям включения. Точно так же данные субъектов, набранных через 1 день после появления симптомов, будут «усечены влево» на 1 день. Усечение не будет проблемой для субъектов, набранных в день появления симптомов.

Статистические методы анализа данных о времени до события могут включать цензуру и усечение. ^{11 – 14} Для оценки последовательного интервала мы подогнали параметрические модели, включая распределение Вейбулла, логнормальное и гамма-распределение, и сравнили их с непараметрическими оценками, допуская усечение влево из-за дизайна исследования. Мы сравнили параметрические модели, используя информационный критерий Акаике (AIC). ¹⁵ В анализе чувствительности мы использовали смешанные модели, чтобы включить риск передачи среди населения в оценки серийного интервала. В электронном приложении мы предоставляем дополнительную информацию об используемых здесь статистических методах (доступно в онлайн-версии этой статьи). Анализы проводились с использованием R версии 2. 6.1. ¹⁶ Дополнительная информация о дизайне исследования, исходные данные исследования и R-код для обеспечения воспроизводимого статистического анализа доступны на веб-сайте авторов http://www.hku.hk/bcowling/influenza/HK_NPI_study.htm.

Лабораторное тестирование бытовых образцов с помощью вирусной культуры и ПЦР с обратной транскрипцией выявило инфекции у 21 из 350 бытовых контактов в течение периода исследования. ¹⁰ Мы очистили необработанные данные ¹⁷ , чтобы обеспечить соответствие между данными о появлении симптомов и доступными лабораторными данными (например, рис. 1, http://links.lww.com). Только у 14 (67%) лиц, контактировавших в домашних условиях с лабораторно подтвержденным гриппом, наблюдались какие-либо из 5 симптомов или признаков (таблица 1, http://links.lww.com).

Параметрические модели Вейбулла, гамма и логарифмически нормальные параметрические модели для серийного интервала согласуются с непараметрическими оценками (), в то время как AIC немного отдают предпочтение модели Вейбулла (таблица 2, http://links. lww.com) со средним серийным интервалом 3,6 дня. (95% ДИ = 2,9–4,3 дня). Для расчета доверительных интервалов использовался параметрический бутстрепный подход с 1000 передискретизациями, ¹⁸ и 100 симуляций показаны для иллюстрации неопределенности. В анализе чувствительности мы исследовали смешанные модели, чтобы включить риск передачи инфекции в сообществе (eAppendix, http://links.lww.com), но в данных было мало информации об этом риске, а оценки серийного интервала не изменились (eTable 3 http :/links.lww.com, eРис. 2, http://links.lww.com).

Открыть в отдельном окне

Расчетный серийный интервал гриппа (кумулятивное распределение) с использованием параметрических моделей Вейбулла (сплошная линия), гамма (штриховая линия) и логнормальной (штрихпунктирная линия) параметрической модели по сравнению с непараметрической оценкой (пунктирная линия).

Открыть в отдельном окне

Расчетный серийный интервал гриппа (функция плотности) с учетом распределения Вейбулла (черная линия) и соответствующей неопределенности (серые линии) из 100 параметрических повторных выборок начальной загрузки.

По нашим оценкам, период серийных случаев заболевания гриппом в домохозяйствах составляет от 3 до 4 дней, что больше, чем предыдущие оценки, основанные на аналогичных планах исследований. ^{5 , 6} Сильной стороной нашего исследования является то, что вторичные случаи были подтверждены лабораторными исследованиями. Мы скорректировали потенциальную погрешность из-за усечения в соответствии с дизайном исследования (eAppendix, http://links.lww.com). Это было необходимо, поскольку индексные случаи не набирались, если уже появились вторичные случаи. Полученная нами оценка для последовательного интервала больше, чем время генерации, используемое в некоторых моделях передачи. ^{3 – 6}

Серийный интервал представляет собой сумму двух отдельных фаз естественного течения гриппозной инфекции, а именно: инфекционного периода (от контакта с инфекцией) и инкубационного периода (от заражения до симптомов). . Часто используемая оценка инкубационного распределения основана на 36 лабораторно подтвержденных вторичных случаях от одного инфекционного агента в самолете, у которых симптомы чаще всего появлялись в течение 1–2 дней после заражения (в среднем 1,5 дня). ¹⁹ Еще меньше известно о продолжительности заразности и ее изменчивости во времени. Экспериментальные инфекции предполагают, что пик выделения вируса приходится на время появления симптомов и со временем снижается; выделение вируса может сохраняться до 1 недели после заражения ²⁰ (возможно, дольше у детей). Наше обнаружение среднего серийного интервала в 3,6 дня предполагает, что среднее время от появления симптомов в индексном случае до вторичного заражения в домашних условиях может составлять около 2 дней, если предположить, что время от вторичного заражения до вторичного начала составляет 1,5 дня (на основе данные самолета ¹⁹ ).

Проводящиеся в настоящее время исследования используют схемы набора по установлению случаев для оценки эффективности вмешательств по снижению передачи гриппа в домохозяйствах. ¹⁰ Учитывая, что показательные случаи в этих исследованиях часто не включаются в набор до тех пор, пока не пройдет по крайней мере 1 день после появления симптомов, наши результаты показывают, что эти планы могут недооценивать истинную эффективность вмешательств, поскольку некоторые инфекции могли произойти до набора и вмешательства. Тем не менее, при условии, что вмешательства могут быть применены вскоре после появления симптомов, вполне вероятно, что в таких исследованиях можно будет наблюдать ослабленную эффективность, и это следует учитывать при интерпретации результатов.

Наше исследование имело некоторые ограничения. Во-первых, наши результаты основаны на небольшом количестве событий передачи. Во-вторых, наши данные соответствуют только передаче межпандемического гриппа внутри домохозяйства; серийный интервал передачи в других условиях или в условиях пандемии может быть другим. В-третьих, мы могли неверно истолковать некоторые копервичные случаи как вторичные, что привело к недооценке серийного интервала. При небольшом размере выборки и отсутствии очевидной бимодальности в распределении времени начала заболевания трудно отделить возможные копервичные случаи от левого хвоста распределения. Тем не менее, большинство копервичных случаев были бы исключены нашим дизайном исследования.

Некоторые вторичные случаи могут быть ошибочно отнесены к индексу домохозяйства, когда заражение бытового контакта действительно произошло вне дома от другого инфицированного человека. Наш основной анализ явно не допускает передачи сообщества. Однако считается, что внешняя сила заражения на несколько порядков ниже, чем сила заражения внутри домохозяйства. ²¹ Включение этого в анализ чувствительности не изменило наши оценки серийного интервала (таблица 3, http://links.lww.com).

Маловероятно, что в нашем анализе мы перепутали вторичные и третичные случаи, потому что в домохозяйствах с множественными явными вторичными инфекциями симптомы появлялись одновременно (в 1 домохозяйстве 2 бессимптомных вторичных случая появились в разное время) (eTable 1, http ://links.lww.com). В наборах данных, в которых существует вероятность копервичных или третичных случаев, представленные здесь методы необходимо будет изменить.

Мы могли пропустить некоторые вторичные случаи из-за ошибок в лабораторных данных или, например, если период выделения вируса полностью приходился на посещения на дому, которые в среднем происходили с интервалом в 3 дня. Из экспериментальных инфекций известно, что выделение вируса обычно начинается примерно в то же время, когда появляются симптомы [9]. 0019 20 Поэтому мы сочли оправданным включение лабораторных данных при определении истинной даты появления симптомов (электронная таблица 1, http://links.lww.com). Наконец, наш дизайн исследования по установлению случаев, естественно, исключал индексные случаи домашних хозяйств с бессимптомными или субклиническими инфекциями. Было бы сложно собрать лонгитюдные данные по когорте, достаточно большой для выявления бессимптомных индексных случаев и последующих вторичных случаев.

Существует хорошо известная связь между основным репродуктивным числом, R ₀ и серийный интервал, и результаты моделирования могут быть чувствительны к выбору серийного интервала. ^{22 , 23} Если и когда станут доступны более крупные наборы данных, было бы интересно сравнить оценки серийного интервала передачи в различных условиях и исследовать неоднородность серийного интервала из-за характеристик инфекционного агента (например, выделения вируса). ), характеристики инфицированного (например, титры антител) или тип или подтип вируса.

Приложение

Щелкните здесь для просмотра. ^{(228K, pdf)}

Мы благодарим всех врачей, медсестер и персонал участвующих центров за помощь в наборе; Квок-Хун Чан за лабораторную помощь; а также Кэлвин Ченг, Рита Фунг, Лай-Минг Хо, Иоланда Ян и Эйлин Юнг за поддержку исследований. Мы благодарим двух рецензентов за полезные комментарии к более ранней версии рукописи.

Финансирование:

Поддержка Центров США по контролю и профилактике заболеваний (грант № 1 U01 CI000439-01), Исследовательский фонд по борьбе с инфекционными заболеваниями, Бюро продовольствия и здравоохранения, Правительство САР Гонконг (грант № HKU-AA-23), Соглашение о сотрудничестве с Национальными институтами здравоохранения США 5 U01 GM076497 (Модели инфекционных Исследование возбудителя заболевания, ML) и Схема повышения квалификации Комитета по грантам Гонконгского университета (грант № AoE/M-12/06).

Отказ от ответственности издателя: Это PDF-файл неотредактированной рукописи, которая была принята к публикации. В качестве услуги нашим клиентам мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. Рукопись будет подвергнута редактированию, набору текста и рецензированию полученного доказательства, прежде чем она будет опубликована в ее окончательной цитируемой форме. Обратите внимание, что в процессе производства могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержание, и все правовые оговорки, применимые к журналу, относятся к нему.

1. Точный ФЭМ. Интервал между последовательными случаями инфекционного заболевания. Am J Эпидемиол. 2003;158(11):1039–1047. [PubMed] [Google Scholar]

2. Lipsitch M, Cohen T, Cooper B, et al. Динамика передачи и контроль тяжелого острого респираторного синдрома. Наука. 2003; 300 (5627): 1966–1970. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

3. Wu JT, Riley S, Fraser C, Leung GM. Уменьшение воздействия следующей пандемии гриппа с помощью мероприятий общественного здравоохранения на уровне домохозяйств. ПЛОС Мед. 2006;3(9):e361. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

4. Sertsou G, Wilson N, Baker M, Nelson P, Roberts MG. Ключевые параметры передачи институциональной вспышки во время пандемии гриппа 1918 г., оцененные с помощью математического моделирования. Теория Биол Мед Модель. 2006; 3:38. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

5. Ferguson NM, Cummings DA, Cauchemez S, et al. Стратегии сдерживания возникающей пандемии гриппа в Юго-Восточной Азии. Природа. 2005;437(7056):209–214. [PubMed] [Академия Google]

6. Ferguson NM, Cummings DA, Fraser C, et al. Стратегии смягчения последствий пандемии гриппа. Природа. 2006; 442:448–452. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

7. Viboud C, Boelle PY, Cauchemez S, et al. Факторы риска передачи гриппа в домохозяйствах. Br J Gen Pract. 2004;54(506):684–689. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

8. Hirotsu N, Ikematsu H, Iwaki N, et al. Влияние противовирусных препаратов на обнаружение вируса у больных гриппом и на последующее заражение членов их семей — серийное обследование с помощью экспресс-диагностики (Capilia) и культуры вируса. Международный Конгресс Сер. 2004; 1263:105–108. [Академия Google]

9. Yang Y, Longini IM, Jr, Halloran ME. Разработка и оценка профилактических мероприятий с использованием данных о заболеваемости инфекционными заболеваниями в тесно контактных группах. Стат.прил. 2006;55(3):317–330. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

10. Cowling BJ, Fung ROP, Cheng CKY, et al. Предварительные результаты рандомизированного исследования нефармацевтических вмешательств для предотвращения передачи гриппа в домашних хозяйствах. ПЛОС ОДИН. 2008;3(5):e2101. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

11. Клейн Дж. П., Мешбергер М. Л. Статистика по биологии и здоровью. 2-е изд. Нью-Йорк: Спрингер; 2003. Анализ выживания: методы цензурированных и усеченных данных. [Google Scholar]

12. Тернбулл Б.В. Эмпирическая функция распределения с произвольно сгруппированными, цензурированными и усеченными данными. Журнал Королевского статистического общества: серия B. 1976; 38: 290–295. [Google Scholar]

13. Линдси Дж. К., Райан Л. М. Учебное пособие по биостатистике: методы для интервальных цензурированных данных. Стат мед. 1998;17(2):219–238. [PubMed] [Google Scholar]

14. Cowling BJ, Muller MP, Wong IO, et al. Альтернативные методы оценки инкубационного распределения: примеры тяжелого острого респираторного синдрома. Эпидемиология. 2007;18(2):253–259. [PubMed] [Google Scholar]

15. Акаике Х. Теория информации и расширение принципа максимального правдоподобия. В: Петров Б.Н., Чаки Ф., ред. Второй международный симпозиум по теории информации. Будапешт: Академия Киадо; 1973. С. 267–281. [Академия Google]

16. Основная группа разработчиков R. R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия: R Foundation for Statistical Computing; 2004. [Google Scholar]

17. Ван ден Брок Дж., Каннингем С.А., Экельс Р., Хербст К. Очистка данных: обнаружение, диагностика и редактирование аномалий данных. ПЛОС Мед. 2005;2(10):e267. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

18. Шао Дж., Ту Д. Складной нож и бутстрап. Нью-Йорк: Springer-Verlag; 1995. [Google Академия]

19. Moser MR, Bender TR, Margolis HS, et al. Вспышка гриппа на борту коммерческого авиалайнера. Am J Эпидемиол. 1979; 110(1):1–6. [PubMed] [Google Scholar]

20. Carrat F, Vergu E, Ferguson NM, et al. Хронология инфекции и заболевания человеческим гриппом: обзор исследований добровольцев. Am J Эпидемиол. 2008;167(7):775–785. [PubMed] [Google Scholar]

21. Cauchemez S, Carrat F, Viboud C, Valleron AJ, Boelle PY. Байесовский подход MCMC к изучению передачи гриппа: применение к лонгитюдным данным домохозяйств. Стат мед. 2004;23(22):3469–3487. [PubMed] [Google Scholar]

22. Нисиура Х. Изменения во времени трансмиссивности пандемического гриппа в Пруссии, Германия, с 1918 по 1919 год. Теория Биол Мед Модель. 2007; 4:20. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

23. Валлинга Дж., Липсич М. Как интервалы между поколениями формируют взаимосвязь между темпами роста и репродуктивными числами. Proc R Soc Lond B Biol Sci. 2007; 274 (1609): 599–604. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Расписание клиники гриппа на 2023 год | Глостер, Массачусетс,

Предстоящий отдел здравоохранения Глостера Общественные клиники по вакцинации против гриппа и COVID-19:

Вторник, 7 марта 2023 г.

Gloucester YMCA/ 7 Glouc Эстер Кроссинг/ Глостер, Массачусетс,

, с 15:15 до 17:00. 15:00

Департамент здравоохранения Глостера проведет клинику вакцинации против гриппа и COVID-19 в Cape Ann YMCA во вторник, 7 марта 2023 г., с 15:15 до 17:15 по адресу 7 Gloucester Crossing Road.

Мы будем вакцинироваться от сезонного гриппа и двухвалентной ревакцинации Moderna COVID-19. В поликлинике ведется предварительная запись или предварительная запись. Еще не поздно сделать прививку от сезонного гриппа. У нас есть много высокодозированных вакцин против гриппа, специально предназначенных для людей в возрасте 65 лет и старше. Мы будем вакцинировать детей от 12 лет и старше в этой клинике. Тем, у кого нет страховки, не откажут. Вакцины бесплатны для всех. Чтобы предварительно записаться на прием, посетите: TinyUrl.com/GlouVaxClinic 

Отделение здравоохранения Глостера Общественные вакцинные клиники против гриппа и COVID-19:

Среда, 1 февраля 2023 г. 

Глостер YMCA/ 7 Глостер Кроссинг/ Глостер, Массачусетс	3 с 15:00 до 17:15

Доступные вакцины: Moderna COVID-19 вакцина/бивалентная и против сезонного гриппа для детей от 12 лет и старше 90 003

В поликлинике ведется предварительная запись или предварительная запись. Для предварительной регистрации посетите: TinyUrl.com/GlouVaxClinic

Тем, у кого нет страховки, не откажут. Вакцины бесплатны для всех.

Вакцины против гриппа доступны через Департамент здравоохранения Глостера по предварительной записи.

Еще не поздно сделать прививку от гриппа. Вакцинация против гриппа всегда является лучшим способом предотвращения гриппа и его потенциально серьезных осложнений. Январь и февраль по-прежнему хорошее время для вакцинации. Пик активности гриппа обычно приходится на январь и февраль или даже позже. Вакцина против гриппа — лучший способ защитить себя от гриппа и серьезных осложнений гриппа, которые могут привести к госпитализации или даже смерти. БЕСПЛАТНЫЕ ВАКЦИНЫ ОТ ГРИППА можно получить в Департаменте здравоохранения Глостера только по предварительной записи. Чтобы записаться на прививку от гриппа, позвоните медсестре общественного здравоохранения по телефону 978.325.5266. Пожалуйста, оставьте сообщение, и кто-то перезвонит вам в ближайшее время.

Предстоящие государственные клиники по вакцинации против гриппа и COVID-19 Департамента здравоохранения Глостера:

Четверг, 12 января 2023 г. 9 0242

Gloucester YMCA/ 7 Gloucester Crossing/ Gloucester, MA	15:00 до 16:45

Доступные вакцины: Moderna COVID-19Вакцина против бивалентного и сезонного гриппа для лиц старше 18 лет

Требуется регистрация:

https://home.