Modelamiento matemático de la mortalidad por COVID-19 en China

Olegario Marín Machuca, Jessica Blanca Vargas Ayala, Ulert Marín Sánchez, Fredy Anibal Alvarado Zambrano, Elena Elizabeth Lon Kan Prado, Obert Marín Sánchez

Resumen

Se ha desarrollado un modelo matemático que permita analizar el comportamiento de la mortalidad en la República Popular de China ocasionado por COVID-2019. Se aplicó el modelo logístico para los datos reportados entre 11 de enero y el 12 de abril del 2020. El modelo formulado fue linealizado y planteado en dos formas. La primera, evaluando el factor de corrección B, que hace las veces de cantidad máxima de fallecidos. Se determinaron los parámetros A, k y r, obteniendo el modelo (Ecuación 7), con un coeficiente de correlación r=-0,9660 y el coeficiente de determinación r^2×100=93,31 %. La segunda forma, con el mismo valor de B, introduciendo un factor de corrección para la variable independiente, t, que hace las veces de “periodo”. Se determinaron los parámetros A, k y r, obteniendo el modelo (Ecuación 10), con un coeficiente de correlación r=-0,9668 y el coeficiente de determinación r^2×100=93,48 %; lo que demuestra buena estimación del modelo (Ecuación 7 y Ecuación 10). Asimismo, se evaluó la velocidad de mortalidad, derivando, ordinariamente los modelos (Ecuación 7 y Ecuación 10), obteniendo los modelos de velocidad (Ecuación 8 y Ecuación 11); concluyendo que la máxima velocidad de mortalidad fue de 118 personas por día el día 24 de febrero de 2020.

Palabras clave: comportamiento, coronavirus, modelo logístico, mortalidad.

 

ABSTRACT

A mathematical model has developed in order to analyze the behavior of mortality in the People's Republic of China caused by COVID-2019. The logistical model was applied for the data reported between January 11th and April 12th, 2020. The model formulated was linearized and raised in two forms. The first, pre-evaluating correction factor B, representing the maximum number of deaths. Parameters A, k and r, were assessed obtaining the model (Equation 7), with a Pearson correlation coefficient r=-0,9660 and the coefficient of determination r2x100=93.31%. The second form, with the same value of B, by entering a correction factor for the independent variable t as a "period", Parameters A, k and r, were assessed obtaining the model (Equation 10), with a Pearson correlation coefficient r=-0,9668 and the coefficient of determination r2x100=93.48%; deducting good estimation of the model (Equation 7 and Equation 10). In addition, the death rate was evaluated, ordinating the models (equations 7 and 10), and obtaining the speed models (Equation 8 and Equation 11); describing the maximum death rate was 118 people per day on February 24th 2020.

Keywords: behavior, coronavirus, logistical model, mortality.

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