Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/182334
Title: Modelos predictivos para la distribución del número de casos diarios de la COVID-19 para los diferentes distritos de Barcelona
Author: Pemán Rodríguez, Pablo
Director/Tutor: Moriña, David
Keywords: COVID-19
Anàlisi estocàstica
Anàlisi de sèries temporals
Treballs de fi de grau
COVID-19
Analyse stochastique
Time-series analysis
Bachelor's thesis
Issue Date: 2021
Abstract: La COVID-19 ha afectado a toda la sociedad, es por ello por lo que hemos considerado necesario ajustar modelos que nos permitan explicar y predecir la serie temporal de los casos detectados. Al ser la COVID-19 una enfermedad infecciosa, donde los casos de un día vienen influenciados por los días anteriores, consideramos que los mejores modelos para explicar la serie serán los autorregresivos, en concreto, los AR y los INAR. Analizaremos la serie en función del sexo y el distrito. A nivel de resultados obtenemos diferentes mecanismos en ambos modelos en función del sexo, y también vemos como los barrios con mayor población o densidad poblacional son aquellos con más tendencia a detectar más casos. Comparando los modelos, se observa claramente que el modelo INAR es superior en todos los aspectos al modelo AR, teniendo en cuenta que nuestra serie no es estacionaria, y, por tanto, ninguno es perfecto.
Note: Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: David Moriña Soler
URI: http://hdl.handle.net/2445/182334
Appears in Collections:Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

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