Análisis de curvas de covid-19 en Colombia utilizando ajuste por mínimos cuadrados

This paper presents a curve analysis of Covid-19 in Colombia using least squares fitting. Data on Covid-19 infections, recoveries and deaths in Colombia between March and April were modeled. Adding the data from May, June and July, a second modeling was performed. Predictions were made and compared with actual pandemic data to validate the forecast. Finally, a third modeling was performed, summing the data for the month of August, and predictions were made for September. The coefficients of determination for the first two modelings ranged between 0.7124 and 0.9985, and for the third modeling between 0.9524 and 0.9955. Finally, it is concluded that Covid-19 in Colombia has followed the forecasts established by the most accurate models of this study with errors lower than 7%; if this continues, a mitigation of the pandemic is expected by the beginning of September, but an increase in infections by the end of September. It is recommended to follow the biosecurity protocols established by the government and to resume mandatory isolation in case of witnessing the beginning of the increase in mid-September.Este artículo presenta un análisis de curvas de Covid-19 en Colombia utilizando ajuste por mínimos cuadrados. Tomados los datos de contagios, recuperados y fallecidos de Covid-19 en Colombia entre marzo y abril, se realizó un modelamiento. Sumando los datos de mayo, junio y julio, se realizó un segundo modelamiento. Se realizaron predicciones que fueron comparadas con los datos reales de la pandemia para validar el pronóstico. Finalmente se hizo un tercer modelamiento, sumando los datos del mes de agosto y se realizaron predicciones para septiembre. Los coeficientes de determinación para los primeros dos modelamientos estuvieron en un rango entre 0.7124 y  0.9985, y para el tercer modelamiento entre 0.9524 y 0.9955. Finalmente se concluye que la Covid-19 en Colombia ha seguido los pronósticos establecidos por los modelos más acertados de este estudio con errores inferiores al 7%; de seguir así, se espera una mitigación de la pandemia para inicios de septiembre, pero un aumento de contagios para finales del mismo. Se recomienda guardar los protocolos de bioseguridad establecidos por el gobierno y reforzar las medidas de prevención en caso de presenciar el inicio de dicho aumento a mediados de septiembre

Precisión del pronóstico de la dinámica de propagación de la COVID-19 en Perú

 Objective: To analyze the forecast accuracy of Brown's exponential smoothing model to predict the spread of COVID-19 in Peru from March 6 to May 30, 2020. Materials and methods: A descriptive study based on a time series analysis conducted from March 6 to May 30, 2020 in Peru. The information on the number of positive cases of COVID-19 (155,671 people) was used. The prediction method was Brown's exponential smoothing model, which consists in carrying out two exponential smoothings from which the forecast is calculated: the time series values were used in the first smoothing, and the first attenuation series was used in the second one. Accuracy measures used in the research were: mean forecast error (MFE), mean squared error (MSE), mean absolute deviation (MAD) and mean absolute percentage error (MAPE). The coefficient of determination (R2) was used to establish if the data fits the evaluated model. Results: MFE was 156.7, MSE was 506461.3, MAD was 450.6 and MAPE was 9.03 %. R2 accounted for 0.8078. Conclusions: Accuracy error or MAPE was 9.03 % and R2 was 0.8078, which indicates that the data fits by 80.78 % to the evaluated model.Objetivo: Analizar la precisión del pronóstico del modelo suavizado de Brown para predecir la propagación de la COVID-19 en Perú, entre el 6 de marzo al 30 de mayo del 2020. Materiales y métodos: Estudio descriptivo basado en un análisis de series de tiempo correspondiente al período comprendido entre el 6 de marzo al 30 de mayo del 2020 en Perú. Se utilizó la información de la cantidad de casos positivos de COVID-19 (155 671 personas). El modelo empleado como método de predicción fue el pronóstico suavizado de Brown que consiste en realizar dos suavizaciones exponenciales, a partir de las cuales se calcula el pronóstico: en la primera se emplean los valores observados en la serie de tiempo; y la segunda, la serie que ha sido obtenida mediante la primera atenuación. Las medidas de precisión utilizadas fueron el error medio del pronóstico (EMP), el error medio al cuadrado (EMC), la desviación absoluta de la media (DAM) y el porcentaje de error medio absoluto (PEMA). Para determinar si los datos se ajustan al modelo evaluado se utilizó el coeficiente de determinación (R2). Resultados: El error medio del pronóstico (EMP) fue de 156,7; el error medio al cuadrado (EMC) fue de 506461,3; la desviación absoluta de la media (DAM) fue 450,6 y el porcentaje de error medio absoluto (PEMA) fue 9,03 %. El coeficiente de determinación (R2) fue de 0,8078. Conclusiones: El error de precisión o porcentaje de error medio absoluto (PEMA) fue del 9,03 %, con un coeficiente de determinación (R2) de 0,8078; lo que indica que los datos se ajustan en un 80,78% al modelo evaluado

Projeção da propagação da Covid-19 na Colômbia

Coronaviruses are a wide family of viruses that cause disease in both animals and humans. In humans, several coronaviruses are known to cause respiratory infections ranging from the common cold to more complicated diseases such as Middle East respiratory syndrome (MERS) and severe acute respiratory syndrome (SARS). The most recently developed coronavirus causes the disease called COVID-19. The objective of this article is to present a projection, with the use of Brown's linear model, of the transmission dynamics of COVID-19 in colombia, related to confirmed, active, recovered, and deceased cases. To carry out this research, the database of people infected with covid-19 and the data information corresponding to the period from March 6, 2020 to May 5, 2020 were used. For its prediction analysis, the brown model prediction method was used, using the spss v.25 Statistical package. It was determined by prediction analysis that the total number of infected people by COVID-19 in Colombia as of August 31, 2020 will be around 65,835, 46,175 active cases, 16,543 recovered and 2,577 deaths. A high population of confirmed coronavirus cases was evidenced in Colombia as of August 31, 2020; which alerts the country's public hospital network, in addition to forcing people and communities to be quarantined due to the health emergency.Los coronavirus son una amplia familia de virus que logran causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus ocasionan infecciones respiratorias que consiguen ir desde el resfriado común hasta enfermedades más complicadas como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). El coronavirus que se ha manifestado más recientemente causa la enfermedad por coronavirus COVID-19. El objetivo del presente artículo es presentar una proyección, con el uso del modelo lineal de Brown, de la dinámica de transmisión del covid-19 en Colombia, relacionado con casos confirmados, activos, recuperados y fallecidos. Para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el COVID-19 y la información de los datos corresponde al período del 6 de marzo de 2020 al 5 de mayo de 2020. Para su análisis de predicción se manejó el método de predicción de modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Se determinó por análisis de predicción que el número total de infectados por el COVID-19 en Colombia al 31 de agosto de 2020 serán alrededor de 65.835, 46.175 casos activos, 16.543 recuperados y 2.577 fallecidos. Se evidenció una alta población de casos confirmados por coronavirus en Colombia al 31 de agosto de 2020; esto pone en alerta la red pública hospitalaria del país, además de que obliga a las personas y comunidades a mantenerse en cuarentena por la emergencia sanitaria.Os coronavírus são uma ampla família de vírus que conseguem causar doenças tanto em seres humanos quanto em não humanos. Nos humanos, sabe-se que vários coronavírus ocasionam infecções respiratórias que vão do resfriado comum até doenças mais complicadas, como a síndrome respiratória do Oriente Médio (Mers) e a síndrome respiratória aguda grave (Sars). O coronavírus que está se manifestando na atualidade causa a Covid-19. Nesse contexto, o objetivo deste artigo é apresentar uma projeção, com o uso do modelo linear de Brown, da dinâmica de transmissão da Covid-19 na Colômbia, relacionado com casos confirmados, ativos, recuperados e de óbito. Para desenvolver esta pesquisa, foi utilizada a base de dados das pessoas infectadas com o novo coronavírus e a informação entre 6 de março de 2020 e 5 de maio de 2020. Para a análise preditiva, foi utilizado o método de previsão de modelo de Brown, com o pacote estatístico SPSS versão 25. A partir da análise preditiva, determinou-se que o número total de infectados pela Covid-19 na Colômbia até 31 de agosto de 2020 será de aproximadamente de 65.835, 46.175 casos ativos, 16.543 recuperados e 2.577 óbitos. É evidenciado alto número de casos confirmados por coronavírus na Colômbia em 31 de agosto de 2020; isso coloca em alerta a rede pública hospitalar do país, além de obrigar as pessoas e a comunidade a se manterem em quarentena durante a emergência sanitária

Simulación del comportamiento de la COVID-19 por medio de dinámica de sistemas en Bogotá D. C.

The pandemic caused by COVID-19 has been one of the most recent events that has affected human society in different social, economic, cultural and educational aspects. This document aims to design a continuous simulation model through the System Dynamics to define the behavior and evolution of the COVID-19 pandemic in the city of Bogotá DC. For this study, health data was taken regarding the number of infections and deaths during the year of pandemic, based on the theoretical models of Kermarck, SIC and the concepts of System Dynamics. The simulation model was development in the Vensim software. The results obtained by the simulation in a period of 24 months, a total of 993.421 infections were observed. Two scenarios are proposed with changes in the probability of contagion and the average interaction of people where it is validated that an increase in these factors accelerates the levels of infections and the number of deaths related to COVID-19.La pandemia ocasionada por la COVID-19 ha sido uno de los eventos más recientes que ha afectado la sociedad humana en sus aspectos sociales, económicos, culturales y educativos. El objetivo de este artículo fue, a partir de un modelo de simulación continua por medio de la dinámica de sistemas, definir el comportamiento y la evolución de la pandemia por COVID-19 en la ciudad de Bogotá. Se tomaron los datos de Salud Data respecto a la cantidad de contagios y muertes durante el año de pandemia, según los modelos teóricos de Kermarck, SIC y los conceptos de dinámica de sistemas y se procedió a la simulación del modelo propuesto en el software Vensim. Entre los resultados de la simulación en un periodo de 24 meses se observó un total de 993.421 contagios, los cuales son más altos que los registrados por Salud Data. Además, se propusieron dos escenarios con los cambios de la probabilidad de contagio y la interacción promedio de las personas, lo cual valida que un aumento de estos factores acelera los contagios y la cantidad de muertes relacionadas con la COVID-19

Modelo basado en redes neuronales para la predicción de precios de inmuebles Piura - 2021

Esta investigación tuvo como objetivo determinar la efectividad de un modelo de redes neuronales en la predicción de precios de inmuebles en Piura 2021. El enfoque de esta investigación fue cuantitativo, porque el modelo se analizó mediante estadística descriptiva y de regresión, por lo tanto, el tipo de investigación fue aplicada, el diseño de investigación fue pre experimental y de nivel explicativo. Entre los resultados se obtuvo que el modelo elegido que se implementó, fue el modelo secuencial debido a que se basa en función a varias entradas y única salida. Se obtuvo un set de entrenamiento procesado de 21000 inmuebles entre ventas realizadas y puestos en venta. Se obtuvo también que la red neuronal tuvo 3 simulaciones, donde arrojó un score de varianza de 0,8 en la tercera simulación y una efectividad de 25% como resultado mínimo, utilizando 7 variables de entrada para el modelo y para su posterior validación. En conclusión, se determinó que el modelo de RNA es efectivo no solo por las correctas configuraciones realizadas tras cada simulación, sino por el uso de métricas de sklearn para regresiones y la selección más óptima de modelo, que permitieron evaluarlo en base a su precisión durante el entrenamiento