Modelo bivariado, espacio temporal para la explicación de las tasas de infectados y muertos del Covid en Colombia a nivel Departamental.
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2022-07-10Share
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Abstract
Los modelos de datos de áreas son usados en la descripción de comportamientos de variables en espacios
delimitados conocidos como vecindades. Estas usualmente son producto de la geografía o por factores
políticos. Al incluir un factor temporal, se observa como una variable no solo se relaciona con sus vecinos
en un periodo t, sino también con elementos de periodos anteriores. El objetivo del presente trabajo es, a
partir de la teoría de los modelos espacio temporales para datos de área, lograr explicar cómo la influencia
de las vecindades define la evolución de los casos de COVID-19 a nivel departamental en Colombia, del
periodo del 1 de junio 2020 al 31 de enero 2021.
Abstract
Lattice data models are used to describe the behavior of variables in delimited spaces known as neighborhoods, these usually generated geographically or artificially by political factors. In addition to these neighborhoods, we include a temporal factor, we can observe how a variable is not only related to its neighbors in a period t, but also elements from previous periods. This work’s main idea is based on the theory of space-time models for area data, an application of these models usually applied to epidemiology to describe the evolution of COVID-19 at the departmental level in the Colombian territory, in the period chosen from study
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