这篇文章提供了很好的解释。

现实模型要复杂得多，但基本思想是：

$R_0$是基本繁殖数。如果您将受感染的个体置于对该疾病完全易感的人群中，那么该个体预计会感染$R_0$人们。

$R_t$是有效繁殖数（同$R_e$）。人们包括下标来区分$R_t$从$R_0$因为$R$是模棱两可的。在人群中$P$有时$t$，受感染的个体导致$R_t$平均新感染。因此，鉴于易感人群$S\subseteq P$（即时间不免疫的人$t$）， 我们有$R_t=R_0\frac{|S|}{|P|}$. 再次，实际$R_t$受许多其他因素的影响，但如果我们只考虑$R_0$以及给定时间人群中易感人群的比例，那么这就是$R_t$.

因此，增长（$R_t>1$) 或衰变 ($R_t<1$) 的案例数量是指数级的。

对于 COVID 的实时更新$R_t$美国每个州的值，您可以查看：https ://rt.live