| dc.contributor.advisor | Zapata, Sebastián | |
| dc.coverage.spatial | Colombia | spa |
| dc.creator | Reyes Quintero, Alexander | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-22T17:10:15Z | |
| dc.date.available | 2022-07-22T17:10:15Z | |
| dc.date.created | 2022 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12010/27753 | |
| dc.description.abstract | La predicción del contagio del Covid19 en Colombia para el mes de noviembre de 2021 es el tema principal de esta tesis de grado, la cual inicia con el argumento histórico y contextualiza al lector en el estado del virus, posteriormente iniciar con el análisis de la fuente utilizada para el desarrollo del modelo predictivo. Se estableció el rango de fechas, desde el 6 de marzo de 2020 hasta el 31 de octubre de 2021 como fecha límite para poder realizar la predicción durante el mes de noviembre del mismo año. Este modelo predictivo fue construido con dos metodologías diferentes para el manejo de series de tiempo NaiveForecaster y ARIMA, con el fin encontrar cuál de las dos es la que realiza una predicción más acetada para posteriormente ser contrastado con la información publicada en https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Coronavirus.aspx Adicionalmente fue desarrollado un tablero con la información de la distribución y aplicación de las vacunas para poder entender la reducción de la curva de contagio y el manejo de los datos obtenidos. Palabras claves: ARIMA, Covid19, predictivo, Series de tiempo. | spa |
| dc.format.extent | 84 páginas | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | spa |
| dc.source | instname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | spa |
| dc.source | reponame:Expeditio Repositorio Institucional UJTL | spa |
| dc.subject | Covid - 19 | spa |
| dc.title | Análisis y predicción del comportamiento del Sars-Cov-2 en Colombia para noviembre de 2021 | spa |
| dc.type.local | Trabajo de grado de maestría | spa |
| dc.subject.lemb | Minería de datos -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
| dc.subject.lemb | COVID-19 (Enfermedad) -- Aspectos sociales -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
| dc.subject.lemb | Estadística matemática -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
| dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
| dc.identifier.repourl | http://expeditio.utadeo.edu.co | spa |
| dc.creator.degree | Magíster en Ingeniería y Analítica de Datos | spa |
| dc.publisher.program | Maestría en Ingeniería y Analítica de Datos | spa |
| dc.description.abstractenglish | The prediction of the contagion of Covid19 in Colombia for the month of November of 2021 is the main topic of this thesis, which begins with the historical argument and contextualizes the reader in the state of the virus, later it will begin with the analysis of the source used to the development of the predictive model. The date range will be established, from March 6, 2020 to October 31, 2021 as the deadline to be able to make the prediction during the month of November of the same year. This predictive model was built with two different methodologies for managing NaiveForecaster and ARIMA time series, in order to find which of the two is the one that makes a more accurate prediction to later be contrasted with the information published in https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Coronavirus.aspx Additionally, a dashboard was developed with information on the distribution and application of the vaccines in order to understand the reduction of the contagion curve and the management of the data obtained. Key words: ARIMA, Covid19, predictive, Time series. | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |
