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Proyecciones matemáticas para los casos de COVID-19 en México
En este trabajo presentamos cálculos numéricos para generar proyecciones del número de casos COVID-19 en México. Los datos reportados quincenalmente son ajustados a diferentes modelos matemáticos: modelo generalizado de crecimiento de Richards, Gaussianas, y algoritmos de aprendizaje de máquina.Las...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Online Artículo |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
Instituto de Medicina Forense. Universidad Veracruzana
2021
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| Acceso en línea: | https://revmedforense.uv.mx/index.php/RevINMEFO/article/view/2936 https://dx.doi.org/10.25009/revmedforense.v6i2.2936 |
| Sumario: | En este trabajo presentamos cálculos numéricos para generar proyecciones del número de casos COVID-19 en México. Los datos reportados quincenalmente son ajustados a diferentes modelos matemáticos: modelo generalizado de crecimiento de Richards, Gaussianas, y algoritmos de aprendizaje de máquina.Las proyecciones para los números de infectados y muertes son obtenidos al aplicar estos modelos matemáticos a los datos quincenales de nuevos casos (incidencia) y casos acumulados. Palabras claves: Modelo de Richard, Ajuste Gaussiano, Algoritmos de Machine Learning |
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