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Revista Mexicana de Medicina Forense y Ciencias de la Salud

ISSN 2448-8011 (Digital)
Revista de Divulgación del INSTITUTO DE MEDICINA FORENSE de la UNIVERSIDAD VERACRUZANA
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2021, Número 2

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Rev Mex Med Forense 2021; 6 (2)


Proyecciones matemáticas para los casos de COVID-19 en México

Ortigoza-Capetillo GM, Lorandi-Medina AP
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 11
Paginas: 115-129
Archivo PDF: 733.66 Kb.


PALABRAS CLAVE

Modelo de Richard, Ajuste Gaussiano, Algoritmos de Machine Learning.

RESUMEN

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.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

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