Modelación matemática y estadística de las notificaciones de infectados por viruela símica en Colombia
Debido al rebrote de viruela símica en el año 2022, cuando aún no se superaban totalmente las consecuencias dejadas por la pandemia del Covid-19, surge un gran interés por investigar y monitorear el comportamiento de esta enfermedad resurgente. En este trabajo de investigación, se modelan los datos...
- Autores:
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Garcia Jaramillo, Francisco Antonio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Quindío
- Repositorio:
- Repositorio Universidad del Quindío
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- Acceso en línea:
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Debido al rebrote de viruela símica en el año 2022, cuando aún no se superaban totalmente las consecuencias dejadas por la pandemia del Covid-19, surge un gran interés por investigar y monitorear el comportamiento de esta enfermedad resurgente. En este trabajo de investigación, se modelan los datos acumulados del número de infectados diarios por viruela símica en Colombia mediante modelos matemáticos, estadísticos y computacionales. Se ajustan a los datos cuatro tipos de modelos: un modelo SARIMA de la teoría de series de tiempo, un modelo autorregresivo neuronal de la teoría de aprendizaje de máquinas y dos modelos matemáticos, el modelo de crecimiento logístico y el modelo SIR; también se explorarán algunas mezclas de modelos desde un enfoque híbrido con el fin de evaluar si mejoran las predicciones y si disminuyen las métricas de precisión. Basado en dichas métricas se selecciona el modelo que mejor se ajusta a las notificaciones de casos. Los modelos obtenidos permiten entender el comportamiento de la viruela símica y provee información relevante para la toma de decisiones con respecto a la enfermedad. |
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Salcedo Echeverry, Gladys ElenaGarcia Jaramillo, Francisco AntonioGrupo de investigación y asesoría en estadística2023-09-20T16:40:06Z2023-09-20T16:40:06Z2023-09-14https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6443Universidad del QuindíoRepositorio Digitalhttps://bdigital.uniquindio.edu.coDebido al rebrote de viruela símica en el año 2022, cuando aún no se superaban totalmente las consecuencias dejadas por la pandemia del Covid-19, surge un gran interés por investigar y monitorear el comportamiento de esta enfermedad resurgente. En este trabajo de investigación, se modelan los datos acumulados del número de infectados diarios por viruela símica en Colombia mediante modelos matemáticos, estadísticos y computacionales. Se ajustan a los datos cuatro tipos de modelos: un modelo SARIMA de la teoría de series de tiempo, un modelo autorregresivo neuronal de la teoría de aprendizaje de máquinas y dos modelos matemáticos, el modelo de crecimiento logístico y el modelo SIR; también se explorarán algunas mezclas de modelos desde un enfoque híbrido con el fin de evaluar si mejoran las predicciones y si disminuyen las métricas de precisión. Basado en dichas métricas se selecciona el modelo que mejor se ajusta a las notificaciones de casos. Los modelos obtenidos permiten entender el comportamiento de la viruela símica y provee información relevante para la toma de decisiones con respecto a la enfermedad.Due to the resurgence of monkeypox in 2022, when the consequences left by the Covid-19 pandemic had not been fully overcome, it is of great interest to research and monitor the behavior of this resurgent disease. In this research work, the cumulative notifications of the daily infected cases by monkeypox in Colombia are modeled through some mathematical, statistical and computational models. Four types of models are fitted to the data: a SARIMA model from time series theory, an autoregressive neural network model from machine learning theory, and two mathematical models, the logistic growth model and the SIR model; Some mixtures of models from a hybrid approach will be explored in order to evaluate if they improve predictions and decrease accuracy metrics. Based on these metrics, the model that best fits the cumulative notifications is selected. The models allow us to understand the behavior of monkeypox data and provide relevant information for decision making regarding the disease.1. Introducción............8 2. Estado del arte.........................11 3. Marco Conceptual ......................17 4. Aplicación y ajuste de los modelos.....36 5. Discusión, conclusiones y trabajos futuros ................54 Bibliografía...............5PregradoLicenciado en MatemáticasEstadística59 páginasapplication/pdfspaUniversidad del QuindíoFacultad de Ciencias de la EducaciónArmenia, Quindío - ColombiaEducación - Licenciatura en MatemáticasDerechos Reservados-Universidad del Quindíohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelación matemática y estadística de las notificaciones de infectados por viruela símica en ColombiaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049fDatos de viruela del monoCrecimiento logísticoSeries de tiempoRedes neuronalesModelo SIRArotolu, T., Afe, A., Wang, H., Lv, J., Shi, K., Huang, L., & Wang, X. (2022). Spatial modeling and ecological suitability of monkeypox disease in Southern Nigeria. PLOS ONE, 17(9). Obtenido de https://doi.org/10.1371/journal.pone.0274325Bisgaard, S., & Kulahci, M. (2011). Time Series Analysis and Forecasting by Example. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 978-1-118-05694-3Bovas, A., & Ledolter, J. (2006). Introduction to regression modeling. Brooks/Cole, Cengage Learning. ISBN-10: 0-534-42075-3Box, G., Jenkins, G., & Reinsel, G. (2008). Time Series Analysis: Forecasting and control (Fourth Edition). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. ISBN-10: 0470272848Brockwell, P., & Davis, R. (2002). Introduction to time series and forecasting (Second edition). Springer-Verlag NewYork, Inc. ISBN: 0-387-95351-5Eid, M., El-Kenawy, E.-S., Khodadadi, N., Mirjalili, S., Khodadadi, E., Abotaleb, M., . . . Khafaga, D. (17 de Octubre de 2022). Meta-Heuristic Optimization of LSTM-Based Deep Network for Boosting the Prediction of Monkeypox Cases. Mathematics 2022, 10. 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Recuperado el 5 de Noviembre de 2022, de https://www.who.int/es/news-room/factsheets/detail/monkeypoPublicationORIGINALFrancisco Antonio-Informe Final.pdfFrancisco Antonio-Informe Final.pdfInforme final trabajo de grado-PDFapplication/pdf2265709https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/58d6a826-01c8-442b-b264-cfdf604256c5/download63ce590c170361ac34b7a9b359f2b250MD51LICENCIA Y AUTORIZACIÓN -Francisco Antonio.pdfLICENCIA Y AUTORIZACIÓN -Francisco Antonio.pdfLicencia y autorización-Francisco-PDFapplication/pdf240027https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/bd2c7a22-01b4-4f79-afe4-04a56c96305a/download8ad797daf8e120289f13c3ddf62efa2bMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://bdigital.uniquindio.edu.co/bitstreams/de597401-c37a-4d9e-8d53-9c90c9d64153/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD53TEXTFrancisco Antonio-Informe Final.pdf.txtFrancisco Antonio-Informe Final.pdf.txtExtracted 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