Pacheco López, Mario JoséVillamizar Lara, José Gabriel2022-01-312022-01-312021-12-20https://hdl.handle.net/20.500.12495/6674La 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalInferencia bayesianaCOVID-19Tasa de letalidadDistribución Beta519.5Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoBayesian inferenceCOVID-19Lethality rateBeta distributioninstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2