english Icono del idioma   español Icono del idioma  

Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12008/25413 How cite
Title: Modelos de series temporales adaptativos y robustos para predecir contagios y muertes por COVID-19: la respuesta de Castle, Doornik y Hendry
Authors: Rodríguez-Collazo, Silvia
Type: Otro
Descriptors: COVID-19, PANDEMIA, METODOLOGIA, ANALISIS DE SERIES TEMPORALES, PREVISION, SIMULACION
Issue Date: 2020
Abstract: 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.
Publisher: Udelar. FCEA. Iesta
Series or collection: Aportes sobre COVID-19;10 de junio
Citation: 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).
License: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Compartir Igual (CC - By-NC-SA 4.0)
Appears in Collections:Notas de reflexión - Instituto de Estadística

Files in This Item:
File Description SizeFormat  
Aportes_6_Rodriguez_Modelos.pdfNota428,71 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons