Modeling the spread of COVID-19 using the logistic model / Dennis Paul Cachago Pillajo ; tutor Cristian Isaac Vacacela Gómez

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2022Descripción: 81 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Nanotecnología). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2022 Resumen: La situación actual debido a la pandemia de COVID-19 está involucrando rápidamente a investigadores de todo el mundo que se dedican a promover modelos matemáticos adecuados para comprender la propagación de esta enfermedad. Sin embargo, la gran cantidad de datos y los diferentes patrones dificultan mantenerse al día con la propagación y el desarrollo de COVID-19. El presente trabajo propone un enfoque matemático para explorar la propagación del COVID-19 en América Latina. Por su simplicidad, este modelo matemático se puede utilizar para estimar, principalmente, la tasa de crecimiento de la infección, el punto de inflexión y el número máximo de casos. El enfoque propuesto se basa en la ecuación logística discreta y diferencial, así como el modelo exponencial se utilizan para escudriñar el efecto de COVID-19 al comienzo de la pandemia. Se utilizó un conjunto de datos de un año para diferentes países con un intervalo de confianza del 95% y una media móvil de siete días para mejorar la resolución de los datos recopilados. Finalmente, este enfoque matemático se puede extender para analizar el efecto de COVID-19 y predecir sus consecuencias en otros lugares, lo que permite tomar nuevas decisiones frente a la enfermedad de COVID-19.
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Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Nanotecnología). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2022

Incluye referencias bibliográficas (páginas 61-64)

Trabajo de integración curricular con acceso abierto

Texto (Hypertexto links)

La situación actual debido a la pandemia de COVID-19 está involucrando rápidamente a investigadores de todo el mundo que se dedican a promover modelos matemáticos adecuados para comprender la propagación de esta enfermedad. Sin embargo, la gran cantidad de datos y los diferentes patrones dificultan mantenerse al día con la propagación y el desarrollo de COVID-19. El presente trabajo propone un enfoque matemático para explorar la propagación del COVID-19 en América Latina. Por su simplicidad, este modelo matemático se puede utilizar para estimar, principalmente, la tasa de crecimiento de la infección, el punto de inflexión y el número máximo de casos. El enfoque propuesto se basa en la ecuación logística discreta y diferencial, así como el modelo exponencial se utilizan para escudriñar el efecto de COVID-19 al comienzo de la pandemia. Se utilizó un conjunto de datos de un año para diferentes países con un intervalo de confianza del 95% y una media móvil de siete días para mejorar la resolución de los datos recopilados. Finalmente, este enfoque matemático se puede extender para analizar el efecto de COVID-19 y predecir sus consecuencias en otros lugares, lo que permite tomar nuevas decisiones frente a la enfermedad de COVID-19.

Textos en inglés con resúmenes en español e inglés

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