如何在传染病模型中加入随机性-二项分布抽样？(语言-r语言)

```r

sir_step <- function (S, I, R, N, Beta, mu_IR, delta.t, ...) {
dN_SI <- rbinom(n=1,size=S,prob=1-exp(-BetaI/Ndelta.t))
dN_IR <- rbinom(n=1,size=I,prob=1-exp(-mu_IRdelta.t))
S <- S - dN_SI
I <- I + dN_SI - dN_IR
R <- R + dN_IR
c(S = S, I = I, R = R)
}
sir_rinit <- function(N, eta, ...) { c(S = round(Neta), I = 1, R = round(N*(1-eta)))
}
t<-seq(1,1000,by=1)
N<-1000
eta<-0.98
params<-c(Beta=0.5,mu_IR=0.7,delta.t=1/7)
library(deSolve)
out <- as.data.frame(lsoda(c(S=999,I=1,R=0),times = t,func=sir_step))

```请问这个代码编写哪里有问题吗，真的不太懂，大概是通过二项分布抽样，在模型中加入随机性，写到后面不会写了，最后报错是Error in rbinom(n = 1, size = S, prob = 1 - exp(-Beta * I/N * delta.t)) :
缺少参数"Beta",也没有缺省值

兄弟建议放代码上来

这段代码的实现是正确的，在函数sir_step中使用了rbinom函数来实现二项分布抽样。其中，参数size表示抽样次数，参数prob表示每次抽样成功的概率。在该函数中，先用二项分布抽样来计算S->I的转变次数，再用二项分布抽样来计算I->R的转变次数，从而实现了在模型中加入随机性的目的。