| dc.contributor | Ruiz Barzola, Omar, Director | |
| dc.contributor.author | Cando Velasco, Melissa | |
| dc.contributor.author | Gavilanes Gavilanes, Rubén | |
| dc.date | 2022 | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-16T17:43:03Z | |
| dc.date.available | 2023-01-16T17:43:03Z | |
| dc.date.created | Cando Velasco, Melissa | |
| dc.date.created | Gavilanes Gavilanes, Rubén | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Cando Velasco, M.; Gavilanes 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.[Proyecto integrador Escuela Superior Politécnica del Litoral]. Repositorio Institucional ESPOL. dspace.espol.edu.ec Cita de tesis según Normas APA 7ª | es_EC |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609 | |
| dc.description.abstract | 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. | es_EC |
| dc.language | esp | |
| dc.language.iso | esp | es_EC |
| dc.publisher | ESPOL. FCNM | es_EC |
| dc.subject | Covid-19 | es_EC |
| dc.subject | Pandemia | es_EC |
| dc.subject | Geoestadística | es_EC |
| dc.subject | Modelos var | es_EC |
| dc.title | Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo. | es_EC |
| dc.type | Thesis proyecto integrador | es_EC |
| dc.identifier.codigoespol | T-110416 | |
| dc.description.abstractenglish | In Ecuador, as in the whole world, it has been affected by COVID-19, which put the health systems and their rulers in an emergency. Given this scenario, obtaining predictions of contagion cases became a very important factor in making decisions. To predict the level of contagion, time series, geostatistical space-time models were used, which include the level of contagion in the main provinces of Ecuador. data provided by the infographic of the National Institute of Statistics and Census of Ecuador are used, in the period from April 2020 to April 2022. The data processing was carried out with the R studio Software, version: 5.1.0. Geostatistical models are satisfactory thanks to the proportion of geospatial data. For this reason, the Kriging Simple methodology was applied, a Geostatistical technique, to model and estimate contagion forecasts at the provincial level, using the R programming language, applied in the main provinces of Ecuador. Key words: COVID-19; pandemic; VAR model; Geostatistical. |