Resumen de Modelamiento matemático de la mortalidad por COVID-19 en China

Olegario Marín Machuca, Jessica Blanca Vargas Ayala, Ulert Marín Sánchez, Fredy Anibal Alvarado Zambrano, Elena Elizabeth LonKan, Obert Marín Sánchez

• español

  Se ha desarrollado un modelo matemático que permita analizar el comportamiento de la mortalidad en la República Popular de China ocasionado por COVID-2019. Se aplicó el modelo logístico para los datos reportados entre 11 de enero y el 12 de abril del 2020. El modelo formulado fue linealizado y planteado en dos formas. La primera, evaluando el factor de corrección B, que hace las veces de cantidad máxima de fallecidos. Se determinaron los parámetros A, k y r, obteniendo el modelo (Ecuación 7), con un coeficiente de correlación r=-0,9660 y el coeficiente de determinación r^2×100=93,31 %. La segunda forma, con el mismo valor de B, introduciendo un factor de corrección para la variable independiente, t, que hace las veces de “periodo”. Se determinaron los parámetros A, k y r, obteniendo el modelo (Ecuación 10), con un coeficiente de correlación r=-0,9668 y el coeficiente de determinación r^2×100=93,48 %; lo que demuestra buena estimación del modelo (Ecuación 7 y Ecuación 10). Asimismo, se evaluó la velocidad de mortalidad, derivando, ordinariamente los modelos (Ecuación 7 y Ecuación 10), obteniendo los modelos de velocidad (Ecuación 8 y Ecuación 11); concluyendo que la máxima velocidad de mortalidad fue de 118 personas por día el día 24 de febrero de 2020.

   

• English

  The objective of the work was to develop a mathematical model to analyze the behavior of mortality in the People’s Republic of China caused by COVID-2019. The logistic model was applied to the data reported in Table 1, between January 11 and April 12, 2020. The model formulated was linearized and presented in two forms, which, with the same value of B, introducing a correction factor for the independent variable, t, which serves as “period” and applying the method of minimum squares, the parameters A, k and r were determined, obtaining the respective model (Equation 10), which was analyzed with Pearson’s correlation coefficient, obtaining the correlation coefficient r=-0.9668 and the determination coefficient r^2×100=93.48 %; deducing the best estimate of the model to the process in modeling (Equation 10) to analyze the mortality phenomenon. Likewise, the mortality rate was evaluated, deriving, ordinarily, the best model (Equation 10), obtaining the speed model (Equation 11); describing the best behavior, determining that the maximum mortality rate was 118 persons/day, an event that occurred on 24 February 2020.