| Revista: | Programación matemática y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000573278 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Bernábe Loranca, María Beatriz1 Martínez Guzman, Gerardo1 Larios Gómez, Mariano1 Carrillo Canan, Alberto2 Cerón Garnica, Carmen1 |
| Instituciones: | 1Facultad de Ciencias de la Computación, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2Facultad de Filosofía y Letras, BUAP Universidad Autónoma del Carmen, Facultad de Ciencias de la Información, |
| Año: | 2022 |
| Volumen: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 41-52 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | In this works, we proposed a data exploration to predict behavior of COVID-19 infections. Its disease caused by Coronavirus SARS-COV2, this research presents a data-exploration provide to WHO (World Health Organization) and ECDC (European Center for Disease Prevention and Control) databased. Two proposals ware developed, first uses a logistic function and second uses a regression equation, both generate a diagnostic with a good approximation. Finally, we were used a multi-criteria model which provides an independent result of logistic function. Important results produced by an algorithm is estimated that greatest contagion has been since May 5 for ten critical days. |
| Resumen en español | En este trabajo se propone una exploración de datos para la predicción del comportamiento de los contagios por la pandemia del año 2020 por el COVID-19, enfermedad causada por el Coronavirus SARS-COV2. La investigación realizada presenta una exploración los datos adquiridos por la base de datos de la OMS (Organización Mundial de la Salud) y del CEPCE (Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades). Se desarrollaron dos propuestas, la primera utiliza una función logística y la segunda una ecuación de regresión, ambas generan pronósticos con una buena aproximación. Con estas propuestas se lograron buenos resultados demostrables. Finalmente, se utilizó un modelo multicriterio que proporciona un resultado independiente de la función logística. Los resultados importantes arrojados por un algoritmo es que se estima que el mayor contagio ha sido desde el 5 de mayo durante 10 días críticos posteriores. |
| Palabras clave: | Análisi Multicriterio, Covid19, Curva de Contagio, Función Logística, Predicción Basada en Datos, Regresión Lineal |
| Keyword: | Multicriteria Analysis, Covid-19, Contagion Curve, Logistic Function, Data Prediction Based, Linear Regression |
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