用多项式回归描述哥伦比亚COVID-19趋势

Q4 Medicine
Ariel Emilio Cortés Martínez, Carmen Elisa Becerra Huertas
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摘要

OObjetivo。开发一系列多项式模型,以跟踪哥伦比亚COVID-19感染和死亡曲线的增长行为和趋势。方法。我们使用了2021年3月6日至4月10日期间每天报告的COVID-19确诊感染和死亡数据。为了进行预测分析,我们使用了Excel中开发的多项式函数。结果。在计算的六个多项式函数中,根据拟合R2,确定度最高的多项式是6次多项式。考虑确诊感染病例和死亡病例的累积多项式函数进行预测。结论。易于在Excel中构建的模型,如多项式函数,对于监测公共卫生事件很有用,从而促进及时决策。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Caracterización de la tendencia del COVID-19 en Colombia con regresiones polinomiales
O Objetivo. Desarrollar una serie de modelos polinomiales para seguir el comportamiento del crecimiento y tendencia de la curva de contagios y muertes por COVID-19 en Colombia. Métodos. Se utilizó la recolección diaria de los datos informados de contagiados confirmados y fallecidos diarios por COVID-19 entre el 06 de marzo y el 10 de abril de 2021. Para el análisis de predicción se utilizaron funciones polinomiales desarrolladas en Excel. Resultados. De las seis funciones polinomiales evaluadas el polinomio con mayor nivel de determinación es el de grado 6 según el R2 ajustado. Se realizaron predicciones teniendo en cuenta las funciones polinomiales acumuladas de contagiados confirmados y fallecidos. Conclusión. Los modelos de fácil construcción en Excel como las funciones polinomiales, son útiles para la vigilancia de eventos de salud pública facilitando la toma de decisiones oportunas.
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