Modelos estadísticos para el conteo de casos de dengue en Argentina
Fil: De Los Ríos, Claudia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento Biología; Argentina.
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| Published: |
2020
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| author | Ozán, Nélida Susana Gómez, Mariana De Los Ríos, Claudia |
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| description | Fil: De Los Ríos, Claudia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento Biología; Argentina. |
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| id | rdu-unc.16959 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
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| publishDate | 2020 |
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| spelling | rdu-unc.169592023-08-30T13:14:09Z Modelos estadísticos para el conteo de casos de dengue en Argentina Ozán, Nélida Susana Gómez, Mariana De Los Ríos, Claudia Dengue Modelos lineales generalizados Fil: De Los Ríos, Claudia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento Biología; Argentina. Fil: Ozán, Nélida Susana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento Matemática; Argentina. Fil: Gómez, Mariana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento Matemática; Argentina. El dengue es una enfermedad viral transmitida por la picadura del mosquito Aedes aegypti. Esta enfermedad es endémica en muchos países del mundo, con lo cual el estudio y análisis de los factores que influyen en la aparición de casos es de fundamental importancia. El objetivo de este trabajo es determinar un modelo predictivo que explique el crecimiento de contagiados de dengue en Argentina, basado en la información de la aparición de casos durante los años 2018 y 2019 en el país. Los factores considerados para determinar el efecto en la cantidad de casos son de índole meteorológico, geográfico y socioeconómico. A saber, temperatura media, mínima y máxima semanal (en °C), provincia en la cual se presentaron casos, precipitación media semanal, humedad relativa media semanal, velocidad media semanal del viento (en m/s) y nivel de pobreza (medida como porcentaje semestral por provincia). En primera instancia se probó el ajuste de un modelo lineal generalizado con distribución Poisson que estima el número de personas que contrajeron la enfermedad donde el conteo de casos está en función de las variables mencionadas. De los primeros resultados se observó significación estadística para las variables provincia, temperatura media semanal, nivel de pobreza, precipitación media semanal, humedad relativa media semanal y velocidad del viento. Ante la presencia de problemas en el ajuste debido a posible sobredispersión se evalúa un segundo modelo con distribución Binomial Negativa obteniendo resultados más aceptables. A pesar de las mejoras obtenidas, verificadas mediante las técnicas de diagnóstico, se considera que el análisis no está agotado en este punto. Fil: De Los Ríos, Claudia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento Biología; Argentina. Fil: Ozán, Nélida Susana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento Matemática; Argentina. Fil: Gómez, Mariana. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento Matemática; Argentina. 2020-11-26T02:02:20Z 2020-11-26T02:02:20Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16959 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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