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Título Modelo de crecimiento logístico aplicado a la epidemia COVID-19 en Colombia [recurso electrónico]Tesis o Trabajo de grado / Digital PDF - Tesis o Trabajo de grado
Parte de Tesis. Univalle. Facultad de Ciencias Naturales y Exactas. Matemáticas [recurso electrónico]
Autor(es) Ramos Acevedo, Diego Fernando (Autor)
Duque Robles, Jhon Jairo (Director de Tesis o Trabajo de Grado)
Publicación Colombia, 2021
Descripción Física 1 archivo digital PDF (26 páginas)
Idioma Español;
Clasificación(es) 512
Materia(s) Mínimos cuadrados; Epidemias; Covid-19; Modelos matemáticos; Pronósticos;
Nota(s) Tesis (Matemático) -- Universidad del Valle. Facultad de Ciencias Naturales y Exactas, Cali, 2021
Títulos Relacionados Titulo alterno: Tesis. Univalle. Facultad de Ciencias Naturales y Exactas. Matemáticas
Resumen La búsqueda de pronósticos ante eventuales brotes epidémicos se ha convertido en una gran apuesta de los gobiernos para enfrentar la propagación de enfermedades. Ante la nueva epidemia de COVID-19 ya son muchos los modelos matemáticos implementados en el mundo con el objetivo de hacer predicciones y sugerir mejores decisiones políticas y de salud pública. Dichos pronósticos se expresan por medio de estimaciones de parámetros poblacionales. Los modelos son alimentados a partir de datos en tiempo real provenientes de fuentes oficiles. Sin embargo, en muchas ocasiones los pronósticos son poco acertados (véase [1]), por lo cual se hace indispensable un pensamiento crítico ante los resultados de dichos modelos. Si bien el propósito de un modelo nunca es describir exactamente la realidad, sino más bien arrojar un explicación aproximada de la misma, se debe procurar el buen juicio de los resultados acompañándolos de un analísis estadístico con el fin de evaluar la bondad del modelo. En este estudio se ha elegido el modelo de crecimiento logístico para modelar los casos de contagio de COVID-19 en
Colombia. Mediante el método de mínimos cuadrados no lineal se hace el ajuste de la curva logística a los datos de series de tiempo correspondientes a casos confirmados en Colombia y en algunas ciudades seleccionadas. El propósito de esta investigación es indagar el valor predictivo que puede tener el modelo logístico para modelar la epidemia de COVID-19, describiendo las estimaciones de los parámetros del modelo y comparándolas con los datos reales. Es por esto, que más que arrojar pronósticos, cuya precisión depende mucho de que se cumplan los
supuestos del modelo y de la calidad de los datos, lo que se pretende es evaluar bajo qué condiciones se puede aplicar este modelo.
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