Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609
Título : | Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo. |
Autor : | Cando Velasco, Melissa Gavilanes Gavilanes, Rubén Ruiz Barzola, Omar, Director |
Palabras clave : | Covid-19 Pandemia Geoestadística Modelos VAR; |
Fecha de publicación : | 2022 |
Editorial : | ESPOL. FCNM |
Citación : | Cando, M.; Gavilanes, R. (2022). Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.[Tesis]. Escuela Superior Politecnica del Litoral. |
Resumen : | En el Ecuador, como en todo el mundo, ha sido afectado por la COVID-19, lo que puso en emergencia los sistemas de salud y a sus gobernantes. Ante este escenario, obtener predicciones de los casos de contagios se convirtió en un factor muy importante para tomar decisiones. Para predecir el nivel de contagios se utilizaron, series de tiempo, entre ellas los modelos VAR, además de modelos geoestadísticos de espacio- tiempo en los que se incluye el nivel de contagio en las principales provincias del Ecuador. Se utilizaron datos proporcionados por las infografías del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de Ecuador, en el período de abril del 2020 a abril del 2022. El procesamiento de los datos se realizó con el Software R-studio, versión: 5.1.0. Los modelos Geoestadísticos son satisfactorios gracias a la proporción de los datos geoespaciales. Por tal motivo, se aplicó la metodología Kriging Simple, una técnica Geoestadística, para la modelización y la estimación de los pronósticos de contagios a nivel provincial, utilizando el lenguaje de programación R, aplicado en las principales provincias del Ecuador. |
URI : | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609 |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Estadística |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
T-110416 MELISSA CANDO VELASCO Y RUBEN GAVILANES GAVILANES ING. EN ESTADISTICA.pdf | 878.67 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.