Estudio del COVID-19 en México: modelos de crecimiento limitado y tasa de infección como función del tiempo

José Alberto Mendoza González, Jesús López Estrada, Louis David Bréton Tenorio

Universidad Nacional Autónoma de México

Facultad de Ciencias

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Resumen

En este trabajo se presenta un estudio de la pandemia del COVID-19 en la Ciudad y el Estado de México, mediante los modelos de crecimiento limitado de Gompertz y Logístico de Verhulst usando como datos los casos infectados de COVID-19 oficialmente reportados. Mediante la estimación de los parámetros en estos modelos se da un pronóstico de la duración de esta pandemia, su máxima incidencia o pico de la pandemia y el día de ocurrencia del pico. Y para evaluar el impacto que tuvieron las medidas profilácticas tomadas por las autoridades (cierre de actividades e implementación del semáforo epidemiológico), con el objetivo de reducir la propagación de la enfermedad, se considera en estos modelos a la tasa de infección como función del tiempo, la cuál es hallada por interpolación polinomial sobre una partición del tiempo y aplicando el método de mínimo de cuadrados y máxima verosimilitud Poisson.