基本再生數（basic reproduction number）
/ R-naught /
對任何新疾病問出最有用的一個問題：若一個感染者走進一座無人免疫的城鎮，在他康復之前，平均會把病傳給多少人？這一個數字就是基本再生數，記作 R0，讀作「R 零」。若 R0 為 2，每個病例平均再引發兩個；若為 12（如麻疹），疾病爆炸性地具傳染力；若低於 1，感染鏈在能夠壯大之前便自行熄滅。
在 SIR 模型中，R0 直接由各速率得出：R0 = beta N / gamma，其中 N 為人口規模（起初人人易感），beta 為傳播率，1/gamma 為一個人維持感染的時間。邏輯很直白——beta N 是一個感染者在周遭人人易感時產生新病例的速度，1/gamma 是他持續這麼做的時間，所以兩者之積就是次級病例的總數。同樣的配方，「感染速率乘以感染持續時間」，在更豐富的模型中也給出 R0。
R0 是一場爆發究竟會不會發生的總開關。若 R0 > 1，疾病入侵並增長；若 R0 < 1，它消亡，因為每個病例無法完整地複製自身。這也是疫苗接種目標的依據：要遏止擴散，你必須讓足夠多的人免疫，使「有效」再生數降到 1 以下，計算下來即須為 1 - 1/R0 比例的人口接種——這就是群體免疫門檻。R0 越大，所需的接種覆蓋率越高。
兩點誠實的提醒。其一，R0 並非單由病毒決定——它取決於接觸率、擁擠程度與行為，所以「同一」病原體在擁擠都市與稀疏村莊有不同的 R0。其二，R0 只描述最初期、幾乎人人易感之時；一旦免疫累積，相關的量便是有效再生數 R（常寫作 R_t），它隨時間下降，才是真正主宰當前病例是上升還是下降的量。
取 R0 = 4，群體免疫需要 1 - 1/4 = 0.75 的比例，所以約 75% 的人須先免疫，疾病才不再擴散。對 R0 約為 12 的麻疹，這數字躍升為 1 - 1/12 ≈ 0.92——這解釋了為何麻疹需要如此極高的接種覆蓋率。
群體免疫門檻 1 - 1/R0 隨 R0 增大而陡升。
R0 是對一個完全易感人群取的平均，並非單獨病毒的屬性。為某疾病引用單一的 R0，掩蓋了它隨情境與行為而變的事實，且它對「當下」一無所言——當下重要的是有效再生數 R_t。