| Sumario: | Objetivos Generales: Establecer un modelo estadístico de series de tiempo que pronostique los casos de Covid- 19, de las variables (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones) desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021. Objetivos Específicos: Describir el comportamiento estadístico de los casos de Covid-19 (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones, casos confirmados, pacientes en aislamiento domiciliario, pacientes hospitalizados) desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021, mediante la obtención de las medidas de tendencia central, las medidas de dispersión y las medidas de ubicación. · Presentar el comportamiento estadístico de las series de los casos de Covid-19 (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones, casos confirmados, pacientes en aislamiento domiciliario, pacientes hospitalizados) desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021, mediante las gráficas de líneas, caja bigotes e histogramas. Identificar los componentes de la serie de los casos de Covid-19 diariamente (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones), desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021. · Proponer los modelos de series de tiempo de mejor ajuste (media móvil centrado, suavizamiento exponencial, ajuste no lineal polinómico) a los casos de Covid-19 diariamente (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones), desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021. Evaluar con las estadísticas residuales el modelo que mejor se ajuste a la serie de los casos de Covid-19 diariamente (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones), desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021. Analizar el modelo que mejor se ajuste a la serie de los casos de Covid-19 (casos nuevos diarios, pacientes recuperados, defunciones), desde el 9 de marzo de 2020 hasta el 14 de mayo de 2021 que pronostique los casos respectivos por cada variable.
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