COVID-19


Afección y predicciones

Datacy · Covid

Predicciones de casos positivos y muertes por COVID-19

A diario publicaremos una predicción y al siguiente actualizaremos con los valores reales.

La epidemia del COVID-19 está arrojando ingentes cantidades de datos que, bien procesados y analizados, pueden transformarse en valor. Los datos previos de países como China y Corea del Sur nos han servido para analizar cómo se comportan ambas variables (positivos y muertes) a lo largo el tiempo.

En concreto, se ha podido observar que el comportamiento de la pandemia en estos (y entornos países analizados) sigue un modelo matemático denominado curva de Gompertz. Este modelo, como todos, es una coraza que tenemos que ajustar para nuestros datos. Esto es, tenemos que calcular los parámetros que lo ajustan bien a la realidad de nuestros datos.

Utilizando la serie histórica de datos relativos a Euskadi (número de positivos confirmados y número de muertes), he calculado estos parámetros que modelizan el comportamiento de la pandemia y que me permiten hacer predicciones a corto plazo.

Los parámetros se ajustan día a día con los nuevos datos y, así, cada día puedo hacer una predicción para el día siguiente. La predicción va acompañada de los límites inferior y superior del intervalo de confianza del 95%.

A modo de ejemplo, para predecir los valores de positivos confirmados y de muertes de hoy (26 de marzo) - que serán publicados mañana -, utilizo la serie histórica hasta el día de ayer (25 de marzo).

Este ejercicio me sirve para mostraros cómo fenómenos temporales aparentemente descontrolados, pueden ser modernizados y, por lo tanto, estaño sujetos a predicciones. Cualquier serie temporal (excepto el ruido blanco puede ser modelizado. Y a eso me dedico entre otras cosas.