Modelos no lineales aplicables a mortalidad y casos de COVID-19 en Brasil, Italia y el mundo
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i6.3561Palabras clave:
Regresión no lineal; Coronavirus; Pandemia; Distancia social.Resumen
Se ha observado un número creciente de casos de infección y muerte por COVID-19 en varias partes del mundo, incluido Brasil. Mientras los científicos buscan un medicamento / vacuna capaz de combatir el COVID-19, su acción devastadora se está extendiendo fuera de control. En este contexto, los estudios estadísticos y los análisis preliminares de la situación epidémica pueden ser importantes para proporcionar una base para la prevención y el control de enfermedades. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue ajustar los modelos de regresión no lineal a los datos de mortalidad y los casos confirmados de COVID-19 en Brasil, Italia y el mundo hasta el 31/03/2020. Se utilizaron datos del Ministerio de Salud de Brasil y de la Organización Mundial de la Salud. Los modelos se compararon utilizando el criterio de información de Akaike y el criterio de información bayesiano, así como la determinación y los coeficientes de determinación ajustados, además de la raíz cuadrada del error cuadrático medio. Todos los modelos presentados fueron adecuados para modelar las variables estudiadas. Todavía no es posible hacer proyecciones confiables de cuándo disminuirá el número de casos confirmados y muertes. El desapego social en Brasil está siendo efectivo para restringir la progresión de la enfermedad al reducir la velocidad de infección y transmisibilidad.
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