Modelación Matemática de una Pandemia

Caso de estudio Covid-19By Blanca Rosa Pérez Salvador
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
Length1h 16m

About this audiobook

A finales de 2019, en la ciudad de Wuhan, China apareció un virus desconocido, causando estragos por su letalidad. El virus fue bautizado como SARS-CoV-2. Pronto el virus se fue esparciendo a otros países, llevado por los viajeros que salían de China, causando muerte y pánico a su paso. Pronto se declaró que estábamos en una pandemia, la pandemia de COVID-19. No se tenía tratamiento seguro. Los gobiernos recomendaban mantenerse aislados. Los sistemas de salud se colapsaban y todos vivíamos con el temor de ser contagiados. Finalmente aparecieron diferentes vacunas. En este contexto, la población se movilizó para enfrentar el flagelo desde distintos frentes, buscando tratamientos, investigando sobre posibles vacunas. Así, surgen modelos matemáticos para describir, analizar y pronosticar el comportamiento del COVID-19 con la finalidad de mantener controlada la enfermedad y poner en marcha políticas públicas para proteger a la población. En este libro se presenta dos de esos modelos, el modelo determinista SIR, y el modelo probabilístico de cadenas de Markov. Los estimadores de los parámetros de los dos modelos se obtuvieron con los datos del sistema de salud de la república de Cuba. Esperamos que la lectura del este libro muestre la utilidad que las matemáticas pueden tener para enfrentar la pandemia.

Audiobook details

GenreScience and Nature
Length1 hr 16 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
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Publish dateMay 30, 2025
LanguageSpanish

Table of contents

1INTRODUCCIÓN
2CAPÍTULO 1: MODELO SIR PARA ESTUDIAR UNA EPIDEMIA
31.1 Ecuaciones diferenciales
41.2 Estudio de una epidemia con el modelo SIR: 1.1.1 Partes del modelo SIR
51.3 Variante del modelo SIR
Mostrar todos os capítulos
6CAPÍTULO 2: CADENAS DE MARKOV, UN MODELO PARA PANDEMIAS
72.1 Proceso estocástico
82.2 Procesos Markovianos, definición
92.3 Algunos Modelos Markovianos para estudiar epidemias
10CAPÍTULO 3: ANÁLISIS DE DATOS DE COVID-19
113.1 Desarrollo de la pandemia en Cuba
123.2 Descripción de la base de datos
133.3 Estimación del modelo SIR con datos de Cuba
143.4 Estimación de la matriz de transición con datos de Cuba
153.4.1 Cadena de Markov de tres estados para la pandemia de Covid-19
163.4.2 Cadena de Markov, cuatro estados para la pandemia de Covid-19
17EPILOGO

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