La importancia de la modelización de datos ha sido fundamental a la hora de predecir la evolución de las enfermedades a lo largo de la historia. La COVID-19 ha supuesto un reto en el tratamiento de datos para predecir el comportamiento de la pandemia. Con el fin de estimar las curvas epidemiológicas generadas por la enfermedad en este trabajo se estudia el modelo SIR, uno de los principales modelos matemáticos cuya utilidad está relacionada con la modelización de las curvas se Susceptibles, Infectados y Recuperados, debido a su sencillez y capacidad de adaptación a distintos escenarios. Además, se lleva a cabo un estudio de las herramientas que permiten la estimación de los parámetros asociados al modelo SIR para datos de España y de las Comunidades Autónomas. Por último, se aportan simulaciones para entender cómo afectan las medidas restrictivas de los gobiernos a los distintos parámetros del modelo.ABSTRACT The importance of data modeling has been fundamental in predicting the evolution of diseases throughout history. COVID-19 has been a challenge in data processing to predict the evolution of the pandemic. In order to estimate the epidemiological curves generated by the disease in this work, the SIR model is studied, one of the main mathematical models whose usefulness is related to the modeling of the Susceptible, Infected and Recovered curves, due to its simplicity and capacity of adaptation to different scene. In addition, we carry out a study on the tools that allow the estimation of the parameters associated with the SIR model for data from Spain and the Communities. Finally, simulations are provided to understand how restrictive government measures affect the different parameters of the model
