Predictive analysis of confirmed COVID-19 cases in Peru based on the Gompertz non-linear regression model using fatality cases data

Descripción del Articulo

This study aims to evaluate the future of confirmed cases of Covid-19 in Peru, using the Gompertz nonlinear regression model. The data were obtained from official reports of the Peru Ministry of Health (MINSA). The accumulated value of fatal cases was subjected to iterative analysis by the non-linea...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Pérez Paredes, Marina Gabriela Sadith, Huancachoque Mamani, Leonid Abimael, Nolasco Pérez, Irene Marivel
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/997
Enlace del recurso:https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/997
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelo predictivo de Gompertz, Curva epidémica, Covid-19, Mínimos cuadrados no-lineal.
Gompertz predictive model, Epidemic curve, Covid-19, Non-linear least square
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spelling Predictive analysis of confirmed COVID-19 cases in Peru based on the Gompertz non-linear regression model using fatality cases dataAnálisis 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 fatalesPérez Paredes, Marina Gabriela SadithHuancachoque Mamani, Leonid AbimaelNolasco Pérez, Irene MarivelModelo predictivo de Gompertz, Curva epidémica, Covid-19, Mínimos cuadrados no-lineal.Gompertz predictive model, Epidemic curve, Covid-19, Non-linear least squareThis study aims to evaluate the future of confirmed cases of Covid-19 in Peru, using the Gompertz nonlinear regression model. The data were obtained from official reports of the Peru Ministry of Health (MINSA). The accumulated value of fatal cases was subjected to iterative analysis by the non-linear least-squares method to achieve a model. Given the first-order derivative of the predictive model was obtained the daily fatal cases curve. Using the fatality rate as the proportion between infected and fatal cases, both of them would also provide days average lag to estimate the epidemic curve. For the moment, the predictive model suggests that Peru would be in a slow descent in the epidemic curve, moving away from the peak of contagions per day. The trend of reaching about 550 thousand infected and 19 thousand deaths until the end of the year 2020. The predictions of the mathematical models may vary according to the periodic updating of data, updated predictions will be published on www.yupay-dynamic.comEste 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.comUniversidad Nacional de Ingeniería2021-06-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionComputing and Computer ScienceInformática y Ciencia de la Computaciónapplication/pdfhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/99710.21754/tecnia.v21i2.997TECNIA; Vol. 31 No. 2 (2021); 48-53TECNIA; Vol. 31 Núm. 2 (2021); 48-532309-04130375-776510.21754/tecnia.v31i2reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/997/1743Derechos de autor 2021 TECNIAinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/9972025-07-15T00:11:02Z
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