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@ -10,15 +10,15 @@ De lo anterior, y para tratar de establecer pronósticos con menos error del com
Para el modelo Exponencial se presenta la siguientes gráfica la cual, permite explicar el 96% del comportamiento actual a una tasa diaria estimada de 0.27 casos confirmados, pero observandose que este comportamiento comienza a diferenciarse del comportamiento real registrado, ya que el modelo sobrestima los casos confirmados para los últimos 2 días. Para el modelo Exponencial se presenta la siguientes gráfica la cual, permite explicar el 96% del comportamiento actual a una tasa diaria estimada de 0.27 casos confirmados, pero observandose que este comportamiento comienza a diferenciarse del comportamiento real registrado, ya que el modelo sobrestima los casos confirmados para los últimos 2 días.
![fig1a](fig1a.png "Figura 1-a")
![fig1](fig25-1.png "Figura 1")
El modelo Logarítmico también conocido como potencial, Cobb-Douglas de primer grado ó exponencial inverso, nos permite linealizar el comportamiento de los casos confirmados y observar, como el modelo exponencial, la tasa de crecimiento diaria de 0.27 casos confirmados, y evidenciando un ligero cambio en la pendiente en los últimos 2 días. El modelo Logarítmico también conocido como potencial, Cobb-Douglas de primer grado ó exponencial inverso, nos permite linealizar el comportamiento de los casos confirmados y observar, como el modelo exponencial, la tasa de crecimiento diaria de 0.27 casos confirmados, y evidenciando un ligero cambio en la pendiente en los últimos 2 días.
![fig1b](fig1b.png "Figura 1-b")
![fig1b](fig25-2.png "Figura 2")
Aunque la regresión Polinómica se ajusta a un modelo no lineal a los datos, como un problema de estimación estadística, se considera lineal, en el sentido de que la función de regresión E (Y | X) es lineal en los parámetros desconocidos que se calculan a partir de los datos. Por esta razón, la regresión Polinomial se considera un caso especial de regresión lineal múltiple. Una ventaja de este modelo es que es muy flexible, lo que es ideal para el modelado de procesos complejos para los que no existen modelos teóricos conocidos. Aunque la regresión Polinómica se ajusta a un modelo no lineal a los datos, como un problema de estimación estadística, se considera lineal, en el sentido de que la función de regresión E (Y | X) es lineal en los parámetros desconocidos que se calculan a partir de los datos. Por esta razón, la regresión Polinomial se considera un caso especial de regresión lineal múltiple. Una ventaja de este modelo es que es muy flexible, lo que es ideal para el modelado de procesos complejos para los que no existen modelos teóricos conocidos.
![fig1c](fig1c.png "Figura 1-c")
![fig1c](fig25-3.png "Figura 3")
El modelo polinómico de segundo agrado obtenido se ajusta al comportamiento actual con un grado de error menor al 1% y con una concavidad de 2.33 de la parábola formada, dicho modelo de regresión permite realizar una mejor estimación y un pronóstico con menor error que se ajustaría día a día hasta que comience a cambiar la curva, como es la intensión de estos trabajos para ir explicando su comportamiento, dicho modelo permite estimar una valor de casos confirmados para el día 16 que correspondería al 26 de marzo, de aproximadamente 550 casos y que estos se duplicarán de continuar así, no en 3.5 días sino en 6 días para un nivel de confianza del 95%. El modelo polinómico de segundo agrado obtenido se ajusta al comportamiento actual con un grado de error menor al 1% y con una concavidad de 2.33 de la parábola formada, dicho modelo de regresión permite realizar una mejor estimación y un pronóstico con menor error que se ajustaría día a día hasta que comience a cambiar la curva, como es la intensión de estos trabajos para ir explicando su comportamiento, dicho modelo permite estimar una valor de casos confirmados para el día 16 que correspondería al 26 de marzo, de aproximadamente 550 casos y que estos se duplicarán de continuar así, no en 3.5 días sino en 6 días para un nivel de confianza del 95%.
@ -27,5 +27,5 @@ Del análisis anterior y comparándonos con otros países, el aceleramiento del
Para el caso de Michoacán los 5 datos de casos confirmados reportados a la fecha, se ajustaron a un modelo Logarítmico ya que aún no presentaron comportamientos ni lineal, ni exponencial, presentando tasa diaria de casos confirmados de 0.25, esto es aproximadamente cada 4 días se duplica en nuestro Estado. Esto permite referir que los casos presentados al momento son importados y en los próximos días se presentará el contagio comunitario, por lo que habrá que continuar con las medidas preventivas y de monitoreo de los casos confirmados. Para el caso de Michoacán los 5 datos de casos confirmados reportados a la fecha, se ajustaron a un modelo Logarítmico ya que aún no presentaron comportamientos ni lineal, ni exponencial, presentando tasa diaria de casos confirmados de 0.25, esto es aproximadamente cada 4 días se duplica en nuestro Estado. Esto permite referir que los casos presentados al momento son importados y en los próximos días se presentará el contagio comunitario, por lo que habrá que continuar con las medidas preventivas y de monitoreo de los casos confirmados.
![fig2](fig2.png "Figura 2")
![fig2](fig25-4.png "Figura 4")

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