Modelación y análisis estadístico de la serie temporal de infectados por SARS-COV2 en Colombia
El presente trabajo de investigación pretende analizar estadísticamente el comportamiento de la serie temporal del número de infectados diarios por el Coronavirus en Colombia, desde el 06 de marzo del 2020 hasta el 09 de agosto del 2021, evaluando el efecto de las medidas de control de la pandemia,...
- Autores:
-
Sánchez Arias, Alexandra
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad del Quindío
- Repositorio:
- Repositorio Universidad del Quindío
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6205
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Modelos SARIMA
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El presente trabajo de investigación pretende analizar estadísticamente el comportamiento de la serie temporal del número de infectados diarios por el Coronavirus en Colombia, desde el 06 de marzo del 2020 hasta el 09 de agosto del 2021, evaluando el efecto de las medidas de control de la pandemia, especialmente la vacunación, mediante la identificación de diferentes clústeres de variabilidad y modelación de cada uno de ellos por medio de algunos modelos predictivos para series de tiempo. |
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Salcedo Echeverry, Gladys ElenaSánchez Arias, AlexandraGrupo de investigación y asesoría en estadística2022-05-16T17:30:38Z2022-05-16T17:30:38Z2022-03-14https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6205El presente trabajo de investigación pretende analizar estadísticamente el comportamiento de la serie temporal del número de infectados diarios por el Coronavirus en Colombia, desde el 06 de marzo del 2020 hasta el 09 de agosto del 2021, evaluando el efecto de las medidas de control de la pandemia, especialmente la vacunación, mediante la identificación de diferentes clústeres de variabilidad y modelación de cada uno de ellos por medio de algunos modelos predictivos para series de tiempo.This work aims to statistically analyze the behavior of the time series of the number of daily infected by the Coronavirus in Colombia, from March 6, 2020 to August 9, 2021, and to evaluate the efect of the control measures of the pandemic, especially vaccination, through the identification of diferent clusters and then modeling each of them by means of some predictive model for time series.1. Introducción 3 2. Estado del arte 8 3. Marco conceptual 14 4. Análisis estadístico de los datos 42 5. Resultados y discusiones 60 6. Conclusiones 62 7. Anexos 66PregradoLicenciado en MatemáticasEstadística93 páginas.application/pdfspaUniversidad del QuindíoFacultad de Ciencias de la EducaciónUniversidad del Quindío (Armenia)Educación - Licenciatura en MatemáticasUniversidad del Quindíohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelación y análisis estadístico de la serie temporal de infectados por SARS-COV2 en ColombiaTrabajo de grado en españolTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPClasificación K-meanscoronavirusModelos SARIMASARS-Cov-2[1] Arenas, J. Cota, W. Gómez-Gardeñes, J. Gómez, S. Granell, S. Matamalas, J. Soriano, D. Steinegger, B. (2020). "A mathematical model for the spatiotemporal epidemic spreading of COVID19". Physical Review X, American Physical Society, 10(4): 41-55. DOI: 10.1103/PhysRevX.10.041055.[2] Bravo, L. Grillo, E. Guerrero R. Santaella, J. (2020). "Modelos matemáticos y el COVID19". Colombia médica, Universidad del Valle, 51(2): 42-77. Recuperado de http://doi.org/10.25100/cm.v51i2.4277[3] Castillo, M. y Wilches, J. (2020). "Aproximación matemática del modelo epidemiol lógico SIR para la comprensión de las medidas de contención contra la COVID19". Esp salud pública, Universidad del Magdalena, 94: 1-11. Recuperado de: https://medes.com/publication/154923.[4] Córdova, D. y Santa, F. (2021). "Aplicación del método autorregresivo integrado de medias móviles para el análisis de series de casos de COVID19 en Perú". Facultad de medicina humana URP, Universidad Ricardo Palma, 21(1). DOI: 10.25176/RFMH.v21i1.3307.[5] Córdova, D. y Santa, F. (2020). " Precisión del pronóstico de la dinámica de propagación de la COVID-19 en Perú". Horizonte médico, Universidad San Martín de Porres, 20(3). Recuperado de https://dx.doi.org/10.24265/horizmed.2020.v20n3.06[6] Díaz, J. (2020). "Perspectiva del COVID-19 en Colombia para el año 2021". Repertortio de medicina y cirugía, Fundación Universitaria de ciencias de la salud, 29(1): 128-133. DOI:10.31260/RepertMedCir.01217372.1136.PublicationORIGINALTrabajo de grado Alexandra Sánchez Arias Final.pdfTrabajo de grado Alexandra Sánchez Arias Final.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf9513199https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/89074b28-dc80-4c87-8455-0583d2d9580c/download472a32cf5b8791f46a3718327ece4994MD51LICENCIA Y AUTORIZACIÓN-Alexandra.pdfLICENCIA Y AUTORIZACIÓN-Alexandra.pdfapplication/pdf303305https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/81811592-fa92-4bbd-b893-78e9682587f8/downloadcaecd454e4d546ad371af13e51092939MD55TEXTTrabajo de grado Alexandra Sánchez Arias Final.pdf.txtTrabajo de grado Alexandra Sánchez Arias Final.pdf.txtExtracted texttext/plain93786https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/fe2c2c84-94df-43ad-9a70-591d1a1f3e31/downloadcd48bb1a9e6ace267635cdcca015b4beMD53LICENCIA Y AUTORIZACIÓN-Alexandra.pdf.txtLICENCIA Y AUTORIZACIÓN-Alexandra.pdf.txtExtracted 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