Modelo SEIR con compartimientos para la propagación del Covid-19 en el Pacífico Nariñense
El SARS-COV2 es un virus que se ha propagado por todo el mundo y ha generado una crisis de sanitaria global. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo SEIR modificado para describir la dinámica de la propagación del COVID-19 en el Pacífico Nariñense a partir de los datos suministrados por el...
- Autores:
-
Rincón Prieto, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- Palabra clave:
- Pandemia de la COVID-19
Análisis de conglomerados (estadística)
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COVID-19
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Estimación de parámetros
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El SARS-COV2 es un virus que se ha propagado por todo el mundo y ha generado una crisis de sanitaria global. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo SEIR modificado para describir la dinámica de la propagación del COVID-19 en el Pacífico Nariñense a partir de los datos suministrados por el Instituto Nacional de Salud (INS). Computacionalmente se realizan experimentos para el modelo SEIR modificado con lo que se espera estimar algunos parámetros del modelo y proponer la modelación de posibles escenarios de la propagación del virus. (Texto tomado de la fuente) |
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Computacionalmente se realizan experimentos para el modelo SEIR modificado con lo que se espera estimar algunos parámetros del modelo y proponer la modelación de posibles escenarios de la propagación del virus. (Texto tomado de la fuente)SARS-COV2 is a virus that has spread worldwide and has generated a global health crisis. The objective of this work is to propose a modified SEIR model to describe the dynamics of the spread of COVID-19 in the Pacific of Nari˜no based on data provided by the National Institute of Health (INS). Computational experiments are performed for the modified SEIR model with which it is expected to estimate some parameters of the model and propose the modeling of possible scenarios of virus spread.MaestríaMaestría en Ciencias - EstadísticaProcesos Estoc´asticosxiii, 63 páginasapplication/pdfUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaFacultad de CienciasBogotá,ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede BogotáModelo SEIR con compartimientos para la propagación del Covid-19 en el Pacífico NariñenseSEIR model with compartments for propagation of the Covid-19 in the Pacific of NariñoTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMNariñoColombiaAllen, L. J. (2010). An introduction to stochastic processes with applications to biology. CRC pressAtkinson, K., Han, W., and Stewart, D. E. (2011). Numerical solution of ordinary differential equations. John Wiley & Sons.Bastin, G. (2018). Lectures on mathematical modelling of biological systems. GBIO2060.Bhattacharyya, R., Kundu, R., Bhaduri, R., Ray, D., Beesley, L. J., Salvatore, M., and Mukherjee, B. (2021). Incorporating false negative tests in epidemiological models for SARS-Cov-2 transmission and reconciling with seroprevalence estimates. Scientific reports, 11(1):1–14.Blanco, L. (2019). Probabilidad. Univ. Nacional de Colombia.Blanco, L., Arunachalam, V., and Dharmaraja, S. (2012). Introduction to probability and stochastic processes with applications. John Wiley & SonsCooper, I., Mondal, A., and Antonopoulos, C. G. (2020). A SIR model assumption for the spread of covid-19 in different communities. Chaos, Solitons & Fractals, 139:110057.Diekmann, O., Heesterbeek, J., and Roberts, M. G. (2010). The construction of next-generation matrices for compartmental epidemic models. Journal of the Royal Society Interface, 7(47):873–885.Hairer, E., Wanner, G., and Nørsett, S. P. (1993). Classical Mathematical Theory. Solving Ordinary Differential Equations I: Nonstiff Problems, pages 1–128Heffernan, J. M., Smith, R. J., and Wahl, L. M. (2005). Perspectives on the basic reproductive ratio. Journal of the Royal Society Interface, 2(4):281–293.Karatzas, I. and Shreve, S. (2012). Brownian Motion and Stochastic Calculus, volume 113. Springer Science & Business MediaØksendal, B. (2003). Stochastic Differential Equations. In Stochastic differential equations, pages 65–84. Springer.Rivera-Rodriguez, C. and Urdinola, B. P. (2020). Predicting hospital demand during the Covid-19 outbreak in Bogota, Colombia. Frontiers in Public Health, 8:710Tornatore, E., Buccellato, S. M., and Vetro, P. (2006). On a stochastic disease model with vaccination. Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo, 55(2):223–240Velasco-Hernandez, J. X. (2021). Modelling epidemics: a perspetive on mathematical models and their use in the present SARS-Cov-2 epidemic. arXiv preprint arXiv:2104.07793.Culqui Sánchez, M., Nasimba Quinatoa, J., and Chiliquinga Calderón, E. (2020). Aplicación del modelo matemático SEIR en la pandemia por Covid-19, relevancia en salud pública. Vive Revista de Salud, 3(9):275–290Niño-Torres, D., Ríos-Gutíerrez, A., Arunachalam, V., Ohajunwa, C., and Seshaiyer, P. (2022). Stochastic modeling, analysis, and simulation of the covid-19 pandemic with explicit behavioral changes in bogotá: A case study. Infectious Disease Modelling, 7(1):199–211Ríos Gutiérrez, A. S. (2019). Modelos epidemiológicos estocásticos y su inferencia: casos sis y seir. Universidad Nacional de ColombiaRíos-Gutíerrez, A., Torres, S., and Arunachalam, V. (2021). Studies on the basic reproduction number in stochastic epidemic models with random perturbations. Advances in difference equations, 2021(1):1–24Ridenhour, B., Kowalik, J. M., and Shay, D. K. 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CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva, 20(3):238–246Pandemia de la COVID-19Análisis de conglomerados (estadística)Cluster analysisCOVID-19SEIREstimación de parámetrosPacífico NariñenseSimulación estocásticaInvestigadoresLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83804/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1014253002.2023.pdf1014253002.2023.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Estadísticaapplication/pdf1482588https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83804/2/1014253002.2023.pdfb782163288bfe36a619d1bd76f19a155MD52THUMBNAIL1014253002.2023.pdf.jpg1014253002.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4411https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83804/3/1014253002.2023.pdf.jpg4abd0f02caf2550dc80a64c5944c96ccMD53unal/83804oai:repositorio.unal.edu.co:unal/838042024-08-05 23:10:27.826Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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