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.
