Modelamiento matemático del comportamiento epidemiológico de la pandemia covid-19 en China

Olegario Marín Machuca; Abel Walter Zambrano Cabanillas; Enrique Gustavo García Talledo; Julia Iraida Ortiz Guizado; Dan Erick Vivas Ruiz; Obert Marín Sánchez

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Modelamiento matemático del comportamiento epidemiológico de la pandemia covid-19 en China

Marín-Machuca, Olegario ^[1] ; Zambrano-Cabanillas, Abel Walter ^[1] ; García-Talledo, Enrique Gustavo ^[2] ; Ortiz-Guizado, Julia Iraida ^[3] ; Vivas-Ruiz, Dan Erick ^[4] ; Marín-Sánchez, Obert ^[5]
1. [1] Universidad Nacional Federico Villarreal
  
  Universidad Nacional Federico Villarreal
  
  Perú
2. [2] Universidad Nacional del Callao
  
  Universidad Nacional del Callao
  
  Callao, Perú
3. [3] Universidad Nacional José María Arguedas
  
  Universidad Nacional José María Arguedas
  
  Andahuaylas, Perú
4. [4] Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  
  Perú
5. [5] Vicepresidencia de Investigación, Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur. Sector 3 Grupo 1A 03, Cercado (Av. Central y Av. Bolívar). Villa El Salvador. Lima, Perú.
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Localización: The Biologist, ISSN-e 1994-9073, ISSN 1816-0719, Vol. 18, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: The Biologist (Lima)), págs. 83-89
Idioma: español
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Resumen
- El objetivo del trabajo fue desarrollar un modelo matemático que haga la predicción del comportamiento epidemiológico causado por SARS-CoV2 (COVID-19) en la República Popular de China. El modelo de basó en determinar la relación entre la variación del número de casos reportados (dN) y la variación del tiempo transcurrido (dt), denominado velocidad con que el fenómeno de casos reportados en China. La velocidad del fenómeno se determinó por diferenciación gráfica, con el propósito de encontrar una Ecuación Diferencial Ordinaria de Primer Orden (EDOPO), tipo lineal. Esta ecuación fue resuelta entre las condiciones iniciales de los datos reportados (t=1 día, N=278 casos reportados), llegando a obtener el modelo predictivo correspondiente. El modelo predictivo (Ecuación 15) fue validado estadísticamente, evaluando su coeficiente de correlación r de Pearson, cuyo valor es de 0,97, indicando una buena estimación del modelo en relación con el comportamiento epidemiológico de COVID-19.