Modelo predictivo para determinar la tendencia de los casos de Covid-19 mediante la técnica de suavizado exponencial doble.
El presente proyecto presenta un pronóstico de la tendencia del COVID- 19 en Colombia usando el modelo de suavizado exponencial doble o modelo de holt. Para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos abiertos de Colombia de las personas infectadas con el COVID-19. Para el análisis del...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29157
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/29157
- Palabra clave:
- Modelo
Predictivo
Tendencia
Suavizado
Ingeniería Telemática - Tesis y disertaciones académicas
Covid 19 - Colombia
Modelo de Holt
Python (Lenguaje de programación de computadores)
Model
Predictive
Trend
Smoothing
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | El presente proyecto presenta un pronóstico de la tendencia del COVID- 19 en Colombia usando el modelo de suavizado exponencial doble o modelo de holt. Para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos abiertos de Colombia de las personas infectadas con el COVID-19. Para el análisis del modelo se implementados bajo el lenguaje de programación Python que posibilita el trabajo con series de tiempo y provee de robustas y flexibles estructuras de datos en Pandas, dicho lenguaje es el líder en ciencia de datos. |
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