Modelo logístico aplicado al pronóstico diario de infectados por coronavirus en el Perú

Autores/as

Palabras clave:

Modelo Logístico, Pronostico diario de la cantidad de infectados, Punto de Inflexión, Número máximo de infectados por coronavirus, Fechas de ocurrencia

Resumen

El problema que se aborda en el presente estudio, consiste en pronosticar de manera confiable, la magnitud diaria de la cantidad de infectados por coronavirus en el Perú, con la precisión adecuada, para poder establecer medidas y decisiones más cercanas a la realidad observada, y así combatir de modo más efectivo a la enfermedad y su evolución en el país, a quienes deben hacerlo.
Por ello, tenemos el objetivo de determinar el modelo logístico simple, centrado en el punto de inflexión de la correspondiente curva logística, de la evolución de la cantidad de infectados, cuyo empleo permitirá pronosticar diariamente a dicha cantidad
Empleando los datos oficiales que emite diariamente el Ministerio de Salud, mediante su Sala Situacional COVID-19, y haciendo uso de las propiedades de la curva logística, estimaremos la magnitud de la cantidad de infectados en el punto de inflexión, el cual tomaremos como el origen, para simplificar el modelo logístico y otorgarle mayor simplicidad en su manejo, para el pronóstico correspondiente.
La determinación del modelo logístico, permitirá establecer importantes pronósticos como lo son: Pronosticar diariamente el número de infectados por coronavirus, la capacidad potencial de infección del virus, el número máximo de personas que pueden infectarse teniendo en cuenta la respuesta sanitaria del sistema de Salud Peruano, las fechas de ocurrencia, etc.
El empleo de dicho modelo, permitirá la mejora de la calidad en las estrategias de lucha contra la enfermedad y los posibles impactos sociales y económicos, facilitando la conducción y el control, a quienes les corresponde hacerlo.

Abstract:

The problem addressed in this study consists of reliably forecasting the daily magnitude of the number of people infected with coronavirus in Peru, with adequate precision, in order to establish measures and decisions closer to the reality observed, and thus fight more effectively the disease and its evolution in the country, to those who must do it.
For this reason, we have the objective of determining the simple logistic model, centered on the inflection point of the corresponding logistic curve, of the evolution of the number of infected people, whose use will allow us to forecast this number daily.
Using the official data issued daily by the Ministry of Health, through its COVID-19 Situation Room, and making use of the properties of the logistic curve, we will estimate the magnitude of the number of infected at the inflection point, which we will take as the origin, to simplify the logistic model and give it greater simplicity in its management, for the corresponding forecast.
The determination of the logistic model will allow establishing important prognoses such as: Forecasting the number of people infected by coronavirus daily, the potential capacity of virus infection, the maximum number of people who can be infected taking into account the health response of the Peruvian Health, the dates of occurrence, etc.
The use of said model will allow the improvement of the quality in the strategies of fight against the disease and the possible social and economic impacts, facilitating the conduction and the control, to those who corresponds to do it.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Mg. Geraldo Schabauer Picasso

Ingeniero Administrativo, egresado del Instituto Científico y tecnológico del Ejercito (ICTE), con Nº Reg. CIP: 192195, asimismo soy Maestro en Gestión e Innovación Tecnológica, egresado del Instituto Científico y Tecnológico del Ejercito, me he desempeñado como docente en las asignaturas siguientes: Trigonometrìa Plana y Trigonometrìa esférica,en la Escuela Naval, Estadística I y II en la URP, Matemáticas básicas, Análisis Matemático, Calculo, Matemáticas especiales, Estadística aplicada, Investigación de operaciones I y II en ICTE.

Dr. Guillermo Baca Calderón

Oficial del Ejercito del Perú en situación militar de retiro, Bachiller y Licenciado en Ciencias Militares, Maestro en Administración, y Doctor en Gestión y Desarrollo, actualmente me desempeño como docente en el Instituto Científico y Tecnológico del Ejercito, en las asignaturas de Planeamiento estratégico y administración

Citas

Sala situacional COVID-19 del Ministerio de Salud del Perú: https://covid19.minsa.gob.pe/sala-situacional.asp

Universidad John Hopkins, Centro de Ciencias de Sistemas e Ingeniería (CSSE):https://coronavirus.jhu.edu/map.html

Diario Clarín de Argentina: Edición N° 8,828 con fecha 05/junio/2020.

Diario The New York Times: Edición en español del 2020/04/30 https://www.nytimes.com/es/2020/04/30/espanol/america-latina

Portal de noticia de Microsoft News(MSN), con fecha 25/mayo/2020 https://www.msn.com/es-pe/noticias/peru

El Diario, edición con fecha 03/04/2020 https://www.eldiario.es/sociedad/ejercito-matematicos-evolucion-españa.confinamiento

Jianxi Luo: ¡When will COVID-19 end?. Predictive Monitoring of COVID-19/Data Driven Innovation Laboratory (http://ddi.sutd.edu.sg) , fechado el 11/mayo/2020, en Singapore University Of Technology and Design (http://www.sutd.edu.sg)

Mensajes televisados a la Nación.

Osval Antonio Montesinos-López y Carlos Hernández Suárez: Modelos Matemáticos para enfermedades infecciosas, (Scielo). Salud Publica de México/Vol.49, N° 3, Mayo-Junio del 2007.

Efraín de la Hoz Granadillo y Ludys López Polo: Análisis de Modelos Matemáticos de Predicción del Comportamiento de Epidemias en Grupos Sociales mediante simulación basada en Agentes. SABER, CIENCIA y LIBERTAD/Volumen11, N° 2, Julio-Diciembre del 2006.

Anna Vidal, Francisco José Borges y Vicente D. Estruch: Modelos matemáticos en un problema de epidemias/Universitat Politécnica de Valencia (Campus de Gandia)/Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada/Revista: Modelling in Science Education and Learning. Volumen 9 (2), 2016.

Juan Navas Ureña: Laboratorio De modelos matemáticos en biología/Universidad de Jaén/Departamento de Matemáticas/Jaén/España/julio de 2002.

Emilene carmelita, Pliego Pliego 2011: Modelos Epistemológicos de Enfermedades, Virales Infecciosas/Benemérita Universidad autónoma de Puebla/Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas/Puebla Puebla México/Junio de 2011.

Zill Dennis G. (2009): Ecuaciones Diferenciales con aplicaciones de modelado. México: Cengage Learning.

Stewart J. (2001). Calculus: Concept and Contexts, single variable (2nd.ed.).Brooks/Cole. Thonson Learning. Pacific Grove, California. USA.

Verdes M. (2015): Síntesis de dinámica de poblaciones, con aplicación na sistemas de pesca/capturas (Tesis de Maestría). Universidad Nacional de Educación a Distancia. Madrid, España.

Universidad de Valencia, Master en Ciencias Actuariales y Financieras, Modulo de Métodos Cuantitativos, Curso: 2011- 2012. https://www.uv.es/mlejarza/actuariales/modulos%20de%20supervivencia/THMS.pdf.

Descargas

Publicado

10-07-2020

Cómo citar

Schabauer Picasso, G., & Baca Calderón, G. (2020). Modelo logístico aplicado al pronóstico diario de infectados por coronavirus en el Perú. Revista CITEK, (01), 50–58. Recuperado a partir de https://revistas.icte.edu.pe/citek/article/view/8