Estrategias de confinamiento ante el COVID-19: una aplicación de clustering temporal
Ante la repentina aparición y rápida propagación del COVID-19, los gobiernos nacionales adoptaron diversas medidas tendientes a limitar la circulación de sus ciudadanos, con el objeto de aminorar la curva de contagios. Hale et al. (2020) construyeron un indicador de rigurosidad (stringency index) de las políticas impuestas que permite una medición homogénea entre los países y a lo largo del tiempo. A partir de la base de datos de la evolución de datos de COVID-19 para una extensa cantidad de países elaborada por Our World in Data (Roser, M., H. Ritchie, and E. Ortiz-Ospina, 2020), se aplican técnicas de clustering temporal para identificar grupos de países en función de las estrategias de restricción a la movilidad adoptadas a lo largo del tiempo, desde el primer caso de COVID-19 identificado en cada país. Con los resultados obtenidos, se estudia la variación media de los infectados de cada grupo a lo largo del tiempo, según las decisiones políticas adoptadas. Adicionalmente, se indaga sobre la existencia de estrategias comunes según las regiones geográficas del planeta. Este trabajo es un primer análisis estadístico en el estudio del efecto de los cambios en las políticas de restricción de la movilidad de los ciudadanos sobre la curva de nuevos contagiados de COVID-19
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | video biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
2020-10
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| Subjects: | Clustering temporal, COVID-19, Stringency index, SARS-CoV-2, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/16884 |
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