Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.

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 c...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Cando Velasco, Melissa (author)
Další autoři: Gavilanes Gavilanes, Rubén (author), Ruiz Barzola, Omar, Director (author)
Médium: bachelorThesis
Vydáno: 2022
Témata:
On-line přístup:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
_version_ 1858337236923187200
author Cando Velasco, Melissa
author2 Gavilanes Gavilanes, Rubén
Ruiz Barzola, Omar, Director
author2_role author
author
author_facet Cando Velasco, Melissa
Gavilanes Gavilanes, Rubén
Ruiz Barzola, Omar, Director
author_role author
collection Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.creator.none.fl_str_mv Cando Velasco, Melissa
Gavilanes Gavilanes, Rubén
Ruiz Barzola, Omar, Director
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2023-01-16T17:43:03Z
2023-01-16T17:43:03Z
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv 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.
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609
dc.language.none.fl_str_mv es
dc.publisher.none.fl_str_mv ESPOL. FCNM
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral
instname:Escuela Superior Politécnica del Litoral
instacron:ESPOL
dc.subject.none.fl_str_mv Covid-19
Pandemia
Geoestadística
Modelos VAR;
dc.title.none.fl_str_mv Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description 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.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id ESPOL_4283bc47bdd3097ca2cf061dd6a5cc8c
identifier_str_mv 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.
instacron_str ESPOL
institution ESPOL
instname_str Escuela Superior Politécnica del Litoral
language_invalid_str_mv es
network_acronym_str ESPOL
network_name_str Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral
oai_identifier_str oai:www.dspace.espol.edu.ec:123456789/56609
publishDate 2022
publisher.none.fl_str_mv ESPOL. FCNM
reponame_str Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral - Escuela Superior Politécnica del Litoral
repository_id_str 1479
spelling Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.Cando Velasco, MelissaGavilanes Gavilanes, RubénRuiz Barzola, Omar, DirectorCovid-19PandemiaGeoestadísticaModelos VAR;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.ESPOL. FCNM2023-01-16T17:43:03Z2023-01-16T17:43:03Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCando, 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.http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoralinstname:Escuela Superior Politécnica del Litoralinstacron:ESPOL2023-06-28T14:42:18Zoai:www.dspace.espol.edu.ec:123456789/56609Institucionalhttps://www.dspace.espol.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espol.edu.ec/.https://www.dspace.espol.edu.ec/oaiEcuador...opendoar:14792023-06-28T14:42:18falseInstitucionalhttps://www.dspace.espol.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espol.edu.ec/.https://www.dspace.espol.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:14792023-06-28T14:42:18Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral - Escuela Superior Politécnica del Litoralfalse
spellingShingle Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
Cando Velasco, Melissa
Covid-19
Pandemia
Geoestadística
Modelos VAR;
status_str publishedVersion
title Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
title_full Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
title_fullStr Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
title_full_unstemmed Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
title_short Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
title_sort Proyecciones espacio-temporal del virus sars-Cov-2, en las principales provincias del ecuador, a través de modelos geoestadísticos y series de tiempo.
topic Covid-19
Pandemia
Geoestadística
Modelos VAR;
url http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56609