Artículo científico
An empirical algorithm for COVID-19 Nowcasting and Short-Term Forecast in Spain: A Kinematic Approach
Orihuel, E.; Sapena, J.; Navarro Ortiz, J. M
Applied System Innovation · 2021 MDPI
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Resumen
En el contexto de la pandemia de COVID-19, las técnicas de predicción podían cumplir un papel asesor: anticipar la evolución de los casos ayuda a los responsables públicos a implantar a tiempo intervenciones no farmacológicas para reducir la transmisión. Este artículo presenta un método sencillo para pronosticar el número de casos a distintos horizontes.
La propuesta se apoya en una analogía con la cinemática del movimiento: la propagación de la epidemia se asimila a un movimiento lineal con aceleración variable, lo que permite evaluar la velocidad y la aceleración del contagio. Técnicamente, se modeliza mediante una regresión polinómica de tercer grado entre el número acumulado de casos y el tiempo.
Un rasgo interesante del enfoque es el uso de la predicción a 14 días como aproximación al «nowcast» —la estimación de los contagios que ocurren el mismo día del cálculo—, partiendo de la hipótesis de que transcurren unas dos semanas entre el contagio y su registro como caso confirmado.
El marco se aplica a los datos oficiales de casos acumulados en España entre el 15 de junio y el 17 de octubre de 2020. La curva epidémica se ajusta adecuadamente a la función cúbica en periodos de hasta dos meses, con coeficientes de determinación superiores a 0,97, y las predicciones a corto plazo presentan errores relativos inferiores a ±1,1 % a siete días y a ±4,0 % a catorce días.
Temas
- Predicción
- COVID-19
- Modelización
- Series temporales
- Regresión polinómica
Cómo citar
Orihuel, E.; Sapena, J.; Navarro Ortiz, J. M (2021). An empirical algorithm for COVID-19 Nowcasting and Short-Term Forecast in Spain: A Kinematic Approach. Applied System Innovation. https://doi.org/10.3390/asi4010002
Datos de la publicación
- Publicado en
- Applied System Innovation (MDPI)
- Año
- 2021
- Citas (OpenAlex)
- 8
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