Título:
Modelos de series temporales adaptativos y robustos para predecir contagios y muertes por COVID-19: la respuesta de Castle, Doornik y Hendry
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Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Rodríguez-Collazo, Silvia
Tutor:
Tipo de documento:
Otro
Editor:
Palabras clave:
Descriptores:
COVID-19
PANDEMIA
METODOLOGIA
ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
PREVISION
SIMULACION
PANDEMIA
METODOLOGIA
ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
PREVISION
SIMULACION
Año de publicación:
2020
Contenido:
Resumen:
En esta nota propongo compartir la solución que algunos profesionales encontraron para sortear algunos problemas metodológicos que parecían insalvables hasta hace apenas unas pocas semanas. En concreto, intentaré explicar brevemente los principales rasgos de algunas estrategias de modelización que desarrollan para generar predicciones acerca de la evolución diaria, y hasta con siete días de antelación, de los casos de infectados por el virus y del número de muertes como consecuencia del COVID-19. A través de las referencias bibliográficas, que se aportan al final de esta nota, los interesados en profundizar sobre estos temas podrán consultar la literatura relacionada.
Descripción:
Editorial:
Udelar. FCEA. Iesta
EN:
Aportes sobre COVID-19;10 de junio
Financiadores:
Citación:
RODRÍGUEZ-COLLAZO, Silvia. Modelos de series temporales adaptativos y robustos para predecir contagios y muertes por COVID-19: la respuesta de Castle, Doornik y Hendry. [en línea ]. Montevideo : Udelar. FCEA. Iesta, 2020. Aportes sobre COVID-19 (10 de junio).
Citación:
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Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/25413
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Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Compartir Igual (CC - By-NC-SA 4.0)
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