Análisis predictivo de casos confirmados de la COVID-19 en el Perú basado en el modelo de regresión no lineal de Gompertz usando datos de casos fatales

Abstract

Este estudio tiene como objetivo evaluar el futuro de los casos confirmados de Covid-19 en el Perú, utilizando el modelo de regresión no lineal de Gompertz. Los datos utilizados están basados en los informes oficiales del Ministerio de Salud del Perú (MINSA). El valor acumulado de casos fatales fue sometido a un análisis interactivo por el método de mínimos cuadrados no lineales para proyectar el modelo. A partir de la derivada de primer orden del modelo predictivo fue obtenido la curva de casos fatales diarios. Usando la tasa de letalidad como proporción entre infectados y casos fatales, además del desfase promedio de días entre estos, fue posible estimar la curva epidémica. Por el momento, el modelo predictivo sugiere que el Perú estaría en un descenso lento de la curva epidémica, distanciandose del pico de contagios por día. Asimismo, se observó una tendencia de alcanzar unos 550 mil infectados y unos 19 mil fallecidos hasta fines del año 2020. Las predicciones de los modelos matemáticos pueden variar con la actualización periódica de datos, predicciones actualizadas serán publicadas en www.yupay-dynamic.com

Nonlinear regression for the characterization of peristaltic pumps, an alternative in the control of biological fluids

“…Vera et al, ( 13) used nonlinear regression in modeling a solar panel. Finally, it is important to note that it was one of the mathematical methods used to study the pandemic caused by Covid-19 (14)(15)(16)(17)(18).…”