Modelo de Regresión de Crecimiento Logístico para Estimar el Número de Casos de Covid19 en Guatemala
Hace algunos días compartí un modelo de regresión para estimar el incremento de casos basados en una proporción lineal. Y aunque este modelo es sencillo de entender y sirve muy bien como introducción didáctica Un modelo que explica mejor el crecimiento de poblaciones como los casos de covid19 es el modelo de regresión exponencial logística. C/(1+A*exp(-B*X)) Este modelo supone dos cosas: 1. Un crecimiento inicial lento pero que con el tiempo se acelera (crecimiento exponencial) 2. Una restricción que obliga a desacelerar el crecimiento hasta que entre dos días no hay diferencia entre el número de casos. (asíntota superior) Estos supuestos le confieren al modelo su clásica forma de "S" Tomando en cuenta los números de casos del día 10 (desde el primer caso) al día 37, se obtiene un modelo muy similar a esto: Pn = 674.7472/(1 + 143.1502*e^(-0.1206*n)) Modelo de Crecimiento Logístico para Contagios de Covid19 en Guatemala (días 10 al 37) Prediccion...