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Modelado bayesiano espacio-temporal de la dinámica de las muertes por COVID-19 en Perú
dc.contributor.advisor | Canas Rodrigues, Paulo | |
dc.contributor.author | Castro Galarza, Cesar Raul | |
dc.contributor.author | Díaz Sánchez, Omar Nolberto | |
dc.date.accessioned | 2024-06-18T17:29:28Z | |
dc.date.available | 2024-06-18T17:29:28Z | |
dc.date.issued | 2024-04-15 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7598 | |
dc.description.abstract | En medio de la pandemia de COVID-19, comprender la dinámica espacial y temporal de la enfermedad es crucial para intervenciones eficaces de salud pública. Este estudio tiene como objetivo analizar los datos de COVID-19 en Perú utilizando un modelo lineal generalizado espacio-temporal bayesiano para dilucidar los patrones de mortalidad y evaluar el impacto de los esfuerzos de vacunación. Aprovechando datos de 194 provincias durante 651 días, nuestro análisis revela patrones espaciales y temporales heterogéneos en las tasas de mortalidad por COVID-19. Una mayor cobertura de vacunación se asocia con tasas de mortalidad reducidas, lo que enfatiza la importancia de la vacunación para mitigar el impacto de la pandemia. Los hallazgos subrayan el valor del análisis de datos espacio-temporales para comprender la dinámica de las enfermedades y orientar intervenciones de salud pública específicas. | en_ES |
dc.format | application/pdf | en_ES |
dc.language.iso | spa | en_ES |
dc.publisher | Universidad Peruana Unión | en_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | en_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.subject | COVID-19 | en_ES |
dc.subject | Modelado espacio-temporal | en_ES |
dc.subject | Datos de unidades de área | en_ES |
dc.subject | Estadísticas bayesianas | en_ES |
dc.title | Modelado bayesiano espacio-temporal de la dinámica de las muertes por COVID-19 en Perú | en_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_ES |
thesis.degree.discipline | Segunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación | en_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura | en_ES |
thesis.degree.name | Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística aplicada para Investigación | en_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08 | en_ES |
dc.description.sede | LIMA | en_ES |
dc.description.escuela | Escuela de Posgrado | en_ES |
dc.description.lineadeinvestigacion | Predicción estadística | en_ES |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-1248-9910 | en_ES |
renati.advisor.pasaporte | BR / CB755452 | |
renati.author.dni | 20115834 | |
renati.author.dni | 40111817 | |
renati.discipline | 542039 | en_ES |
renati.juror | Altez Ortiz, Ethel | |
renati.juror | Huanca López, Lizeth Geanina | |
renati.juror | López Gonzales, Javier Linkolk | |
renati.juror | Tocto Cano, Esteban | |
renati.juror | Canas Rodrigues, Paulo Jorge | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloSegundaEspecialidad | en_ES |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | en_ES |
dc.date.embargoEnd | 2025-04-15 | |
dc.publisher.country | PE | en_ES |