Epidemiología SIR con regresión, ARIMA y Prophet en la predicción de Covid-19
Autores: Furtado, Pedro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Epidemiología SIR con regresión, ARIMA y Prophet en la predicción de Covid-19
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Epidemiología
Modelos SIR
Covid-19
Pronóstico
SEIR
Regresión polinómica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
La epidemiología matemática recurre a modelos tipo Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR) para describir las curvas de evolución de contagio de enfermedades como el Covid-19. Otros enfoques de estimación de series temporales pueden usarse para ajustar y predecir curvas. Utilizamos datos de las curvas de infección de la pandemia de Covid-19 de 20 países para comparar pronósticos utilizando SEIR (una variante de SIR), regresión polinómica, ARIMA y Prophet. La regresión polinómica deg2 (POLY d(2)) en curvas diferenciadas tuvo los errores de pronóstico más bajos a 15 días (error promedio del 6% en 20 países), SEIR (errores del 25-68%) y ARIMA (errores del 15-85%) fueron mejores para periodos mayores a 30 días. Destacamos la importancia de SEIR para plazos más largos, y POLY d(2) en pronósticos a 15 días.
Descripción
La epidemiología matemática recurre a modelos tipo Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR) para describir las curvas de evolución de contagio de enfermedades como el Covid-19. Otros enfoques de estimación de series temporales pueden usarse para ajustar y predecir curvas. Utilizamos datos de las curvas de infección de la pandemia de Covid-19 de 20 países para comparar pronósticos utilizando SEIR (una variante de SIR), regresión polinómica, ARIMA y Prophet. La regresión polinómica deg2 (POLY d(2)) en curvas diferenciadas tuvo los errores de pronóstico más bajos a 15 días (error promedio del 6% en 20 países), SEIR (errores del 25-68%) y ARIMA (errores del 15-85%) fueron mejores para periodos mayores a 30 días. Destacamos la importancia de SEIR para plazos más largos, y POLY d(2) en pronósticos a 15 días.