Análisis y predicción del comportamiento del Sars-Cov-2 en Colombia para noviembre de 2021
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».