Modelización estadística multivariante para identificar variables atmosféricas y sociodemográficas, asociados a la covid-19 en la ciudad de guayaquil

Abstract

En el año 2019 apareció un nuevo virus que se lo conocería como COVID 19, este virus se propago por todo el mundo, llegando a casi todos sus rincones, una ciudad se vio muy afectada por este virus la cual es Guayaquil. Es por lo que se decidió analizar de manera multivariante las variables que posiblemente puedan tener incidencia en la propagación del virus, en estas están: atmosféricas (precipitación, temperatura), sociodemográficas (nivel socio económico, densidad poblacional, nivel de instrucción y servicios básicos). Además de estas se utilizó varias bases de datos para espacializar los casos de COVID 19. Se hizo una depuración, limpieza, unión, espacialización de estas bases, para poder hacer los análisis multivariantes respectivos. En el modelamiento se usó análisis de componentes principales, regresión lineal múltiple, inferencia bayesiana con el paquete R INLA. Dando como resultado mapas de zonas (en este caso circuitos) las cuales tuvieron un SIR y un RR alto en la pandemia. Se pudo observar que las variables atmosféricas tenían menos aportación a los modelos que las variables sociodemográficas, las cuales nivel de instrucción y nivel socio económico son las que más tienen una posible influencia como covariables en el contagio del COVID 19.