疫学における区画モデル
区画モデル（くかくモデル、）は、を単純化する。集団はラベル付きの区画に割り当てられる。例えば、S、I、またはR（それぞれSusceptible〈感受性保持者〉、Infectious〈感染者〉、またはRecovered〈免疫保持者〉）のようなラベルが付けられる。人々は区画間を進むことができる。ラベルの順番は通常、区画間の流れの様式を示している。例えば、SEISは、感受性（susceptible）、曝露（exposed）、感染（infectious）、そして再び感受性（susceptible）を意味する。
こういったモデルの起源は20世紀初頭であり、1927年のとの研究が重要である。
モデルは（決定論的である）常微分方程式を用いて実行されることが多いが、確率論的（ランダム）な枠組みを用いることも可能である。確率論的モデルはより現実的ではあるが解析がはるかに複雑である。
モデルは、病気がどのように広がるか、感染者の総数、流行の期間などを予測し、再生産数などの様々な疫学的パラメータを推定しようとする。このようなモデルは、異なる公衆衛生上の介入が流行の結果にどのように影響を与えるかを示すことができる。例えば、与えられた集団に限られた数のワクチンを接種するために最も効率的な手法は何かを示すことができる。