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https://hdl.handle.net/20.500.12008/25413
Cómo citar
| Título: | Modelos de series temporales adaptativos y robustos para predecir contagios y muertes por COVID-19: la respuesta de Castle, Doornik y Hendry |
| Autor: | Rodríguez-Collazo, Silvia |
| Tipo: | Otro |
| Descriptores: | COVID-19, PANDEMIA, METODOLOGIA, ANALISIS DE SERIES TEMPORALES, PREVISION, SIMULACION |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| 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. |
| Editorial: | Udelar. FCEA. Iesta |
| Serie o colección: | Aportes sobre COVID-19;10 de junio |
| 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). |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Compartir Igual (CC - By-NC-SA 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Notas de reflexión - Instituto de Estadística |
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