Inferencia bayesiana para la esperanza de la tasa de letalidad acumulada diaria por COVID-19 a nivel mundial para el periodo de enero de 2020 a marzo de 2021

dc.contributor.advisorPacheco López, Mario José
dc.contributor.authorVillamizar Lara, José Gabriel
dc.coverage.temporal2020-2021spa
dc.date.accessioned2022-01-31T19:28:29Z
dc.date.available2022-01-31T19:28:29Z
dc.date.issued2021-12-20
dc.description.abstractLa pandemia del COVID-19 causó estragos en los sistemas de salud a nivel mundial. Durante el periodo de estudio (Enero 2020-Marzo 2021), se confirmaron más de dos millones de defunciones y más de cien millones de contagiados debido a la enfermedad (OPS, 2021). Se buscó cuantificar la gravedad de la pandemia a nivel mundial estimando una tasa de letalidad media acumulada diaria global, haciendo uso de estadística bayesiana. Se realizó una estimación puntual por medio de la de la mediana posterior y se construyeron intervalos de credibilidad del 89%. Se usó la regla de Jeffrey como información a priori y la distribución beta reparametrizada por Ferrari & CribariNeto (2004), fue la distribución probabilidad asumida para los datos. Se encontró que la mediana posterior tuvo su máximo valor el primer día, con un valor del 42% aproximadamente, este fue decayendo de manera acelerada hasta llegar a los 300 días, donde la tasa tiene un valor estable aproximado del 2% el cual se encuentra dentro de un intervalo de credibilidad del 1% al 3%, además se comparo la tasa letalidad observada de diversos países en vías de desarrollo y ya desarrollados, con la mediana posterior, donde se vio que los países desarrollados tuvieron los valores más altos en comparación a los países en vías de desarrollo.spa
dc.description.abstractenglishThe COVID-19 pandemic wreaked havoc on global health systems. During the study period (January 2020-March 2021), more than two million deaths and more than one hundred million infections due to the disease were confirmed (PAHO, 2021). We sought to quantify the severity of the pandemic worldwide by estimating a global average daily accumulated lethality rate, using Bayesian statistics. A point estimate was made by means of the subsequent median and credibility intervals of 89% were constructed. Jeffrey’s rule was used as a priori information and the beta distribution repaired by Ferrari & Cribari-Neto (2004), was the probability distribution assumed for the data. It was found that the later median had its maximum value on the first day, with a value of 42% approximately, this was declining rapidly until reaching 300 days, where the rate has a stable value of approximately 2% which is within a credibility interval of 1% to 3%, in addition the observed lethality rate of various developing and already developed countries is compared with the subsequent median, where it was seen that developed countries had the highest values compared to developing countries.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadísticospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/6674
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Cienciasspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programEstadísticaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectInferencia bayesianaspa
dc.subjectCOVID-19spa
dc.subjectTasa de letalidadspa
dc.subjectDistribución Betaspa
dc.subject.ddc519.5
dc.subject.keywordsBayesian inferencespa
dc.subject.keywordsCOVID-19spa
dc.subject.keywordsLethality ratespa
dc.subject.keywordsBeta distributionspa
dc.titleInferencia bayesiana para la esperanza de la tasa de letalidad acumulada diaria por COVID-19 a nivel mundial para el periodo de enero de 2020 a marzo de 2021spa
dc.title.translatedBayesian inference for the expected daily accumulated lethality rate by COVID-19 worldwide for the period from January 2020 to March 2021spa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
José_Gabriel_Villamizar_Lara_2021.pdf
Tamaño:
239.41 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Inferencia bayesiana para la esperanza de la tasa de letalidad acumulada diaria por COVID-19 a nivel mundial para el periodo de enero de 2020 a marzo de 2021
No hay miniatura disponible
Nombre:
José_Gabriel_Villamizar_Lara_2021_Carta_de_autorizacion.pdf
Tamaño:
1.21 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de autorización
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:

Colecciones