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Modelación y análisis estadístico de la serie temporal de infectados por SARS-COV2 en Colombia
dc.contributor.advisor | Salcedo Echeverry, Gladys Elena | |
dc.contributor.author | Sánchez Arias, Alexandra | |
dc.date.accessioned | 2022-05-16T17:30:38Z | |
dc.date.available | 2022-05-16T17:30:38Z | |
dc.date.issued | 2022-03-14 | |
dc.identifier.uri | https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6205 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo de investigación pretende analizar estadísticamente el comportamiento de la serie temporal del número de infectados diarios por el Coronavirus en Colombia, desde el 06 de marzo del 2020 hasta el 09 de agosto del 2021, evaluando el efecto de las medidas de control de la pandemia, especialmente la vacunación, mediante la identificación de diferentes clústeres de variabilidad y modelación de cada uno de ellos por medio de algunos modelos predictivos para series de tiempo. | spa |
dc.description.abstract | This work aims to statistically analyze the behavior of the time series of the number of daily infected by the Coronavirus in Colombia, from March 6, 2020 to August 9, 2021, and to evaluate the efect of the control measures of the pandemic, especially vaccination, through the identification of diferent clusters and then modeling each of them by means of some predictive model for time series. | eng |
dc.description.tableofcontents | 1. Introducción 3 2. Estado del arte 8 3. Marco conceptual 14 4. Análisis estadístico de los datos 42 5. Resultados y discusiones 60 6. Conclusiones 62 7. Anexos 66 | spa |
dc.format.extent | 93 páginas. | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad del Quindío | spa |
dc.rights | Universidad del Quindío | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
dc.title | Modelación y análisis estadístico de la serie temporal de infectados por SARS-COV2 en Colombia | spa |
dc.title.alternative | Trabajo de grado en español | |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
dc.subject.proposal | Clasificación K-means | spa |
dc.subject.proposal | coronavirus | spa |
dc.subject.proposal | Modelos SARIMA | spa |
dc.subject.proposal | SARS-Cov-2 | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
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dc.relation.references | [5] Córdova, D. y Santa, F. (2020). " Precisión del pronóstico de la dinámica de propagación de la COVID-19 en Perú". Horizonte médico, Universidad San Martín de Porres, 20(3). Recuperado de https://dx.doi.org/10.24265/horizmed.2020.v20n3.06 | spa |
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dc.contributor.researchgroup | Grupo de investigación y asesoría en estadística | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Licenciado en Matemáticas | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias de la Educación | spa |
dc.publisher.place | Universidad del Quindío (Armenia) | spa |
dc.publisher.program | Educación - Licenciatura en Matemáticas | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |
dc.description.researcharea | Estadística | spa |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |