Análisis de series temporales de casos confirmados y fallecidos por Covid – 19 del Ecuador
El presente trabajo tuvo como objetivo modelar curvas de casos confirmados y personas fallecidas de la enfermedad COVID-19, representadas por el número acumulado de casos en función del tiempo, Ecuador 2020. La investigación fue de naturaleza cuantitativa, de objeto aplicada con un nivel de profundi...
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2021
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| description | El presente trabajo tuvo como objetivo modelar curvas de casos confirmados y personas fallecidas de la enfermedad COVID-19, representadas por el número acumulado de casos en función del tiempo, Ecuador 2020. La investigación fue de naturaleza cuantitativa, de objeto aplicada con un nivel de profundización explicativo, de tipo inferencial inductivo con corte longitudinal. El análisis se llevó a cabo mediante datos de 168192 casos confirmados y 8357 muertes comprobadas de las 24 provincias del Ecuador, desde el 13 de marzo hasta el 31 de octubre del 2020, información que es reportada por Ministerio de Salud Pública del Ecuador en su página web de datos abiertos. Los principales resultados del análisis exploratorio de las series de tiempo fue la identificación de tendencia creciente, ausencia de estacionalidad y estacionariedad, se obtuvo los modelos seriales en base a criterios de información y medidas de adecuación para las series de casos confirmados ARIMA(0,2,2) y casos fallecidos ARIMA(1,1,1) con constante, los residuos de los dos modelos cumplen con el supuesto de estacionariedad y ruido blanco pero no cumplen con el supuesto de normalidad, la metodología Bootstrap se basó en el método estadístico de predicción ARIMA, el desempeño de las metodologías se evaluó comparando los valores reales y el pronóstico de los meses de noviembre y diciembre. Finalmente se determinó que la modelación ARIMA es adecuada para pronosticar casos confirmados y la modelación Bootstrap para los casos fallecidos, se verifica que al ser series de tiempo con diferentes características y según el desempeño de los modelos, no se puede optar solamente por un método de modelación. Se recomienda contrastar la existencia de pronósticos más precisos de casos confirmados y fallecidos por medio de distintas técnicas estadísticas como Holt Winter, árboles de decisión, redes neuronales artificiales entre otros, idóneos para trabajar con el número acumulado de casos. |
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Los principales resultados del análisis exploratorio de las series de tiempo fue la identificación de tendencia creciente, ausencia de estacionalidad y estacionariedad, se obtuvo los modelos seriales en base a criterios de información y medidas de adecuación para las series de casos confirmados ARIMA(0,2,2) y casos fallecidos ARIMA(1,1,1) con constante, los residuos de los dos modelos cumplen con el supuesto de estacionariedad y ruido blanco pero no cumplen con el supuesto de normalidad, la metodología Bootstrap se basó en el método estadístico de predicción ARIMA, el desempeño de las metodologías se evaluó comparando los valores reales y el pronóstico de los meses de noviembre y diciembre. Finalmente se determinó que la modelación ARIMA es adecuada para pronosticar casos confirmados y la modelación Bootstrap para los casos fallecidos, se verifica que al ser series de tiempo con diferentes características y según el desempeño de los modelos, no se puede optar solamente por un método de modelación. Se recomienda contrastar la existencia de pronósticos más precisos de casos confirmados y fallecidos por medio de distintas técnicas estadísticas como Holt Winter, árboles de decisión, redes neuronales artificiales entre otros, idóneos para trabajar con el número acumulado de casos.The objective of this work was to model curves of confirmed cases and deceased people of the COVID-19 disease, represented by the accumulated number of cases as a function of time, Ecuador 2020. The research was quantitative in nature, object applied with a level of explanatory deepening, inductive inferential type with longitudinal cut. The analysis was performed using data from 168,192 confirmed cases and 8,357 verified deaths from the 24 provinces of Ecuador, from March 13 to October 31, 2020, information that is reported by the Ministry of Public Health of Ecuador on its open data web page. The main results of the exploratory analysis of the time series was the identification of increasing trend, absence of seasonality and stationarity, serial models were obtained based on information criteria and measures of adequacy for the series of confirmed cases ARIMA (0.2 , 2) and death cases ARIMA (1,1,1) with drift, the residuals of the two models comply with the assumption of stationarity and white noise but do not fulfill the assumption of normality, the Bootstrap methodology was based on the statistical method of ARIMA prediction, the performance of the methodologies was evaluated by comparing the actual values and the forecast for the months of November and December. Finally, it was determined that the ARIMA modeling is adequate to forecast confirmed cases and the Bootstrap modeling for deceased cases, it is verified that it is not possible to choose only one method of modeling due to the performance of the models and considering that they are time series with different characteristics. It is recommended to contrast the existence of more accurate forecasts of confirmed and deceased cases by means of different statistical techniques such as: Holt Winter, decision trees, artificial neural networks, among others, suitable for working with the accumulated number of cases.Escuela Superior Politécnica de ChimborazoMullo Guaminga, Hector SalomonAguilar Reyes, Johanna Enith2022-01-19T21:35:08Z2026-02-25T00:09:33Z2021-08-12info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfCabrera Valladolid, Maritza Janeth. (2021). Análisis de series temporales de casos confirmados y fallecidos por Covid – 19 del Ecuador. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14812spaUDCTFC;226T0075info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/reponame:Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazoinstname:Escuela Superior Politécnica de Chimborazoinstacron:ESPOCH2026-02-25T00:09:33Zoai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/14812Institucionalhttp://dspace.espoch.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espoch.edu.ec/es/http://dspace.espoch.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17502026-02-25T00:09:33Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo - Escuela Superior Politécnica de Chimborazofalse |
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