dc.contributor.author |
Cando Velasco, Melissa |
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dc.contributor.author |
Gavilanes Gavilanes, Rubén |
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dc.contributor.author |
Ruiz Barzola, Omar, Director |
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dc.date.accessioned |
2023-01-16T17:43:03Z |
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dc.date.available |
2023-01-16T17:43:03Z |
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dc.date.issued |
2022 |
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dc.identifier.citation |
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. |
es_EC |
dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609 |
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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.iso |
es |
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 |
es_EC |