Another look at a good approximation of data for the distribution of COVID-19 in Cuba / Otra mirada hacia una correcta aproximación de datos para la distribución de la COVID-19 en Cuba

In the article "Adjustment of population growth curve applied to Covid-19 in Cuba", the authors propose six types of models to approximate data from the distribution of COVID-19 in Cuba, while giving a clear answer to the possible advantages of some considerations. In this paper, we study intrinsic properties of some models of growth with polynomial variable transfer that give a very good approximation of the specific data on the pandemics in Cuba by June 5, 2020. The models have the right to exist in the treatment of issues from different fields of scientific knowledge. Numerical examples are presented using CAS MATHEMATICA(AU)

En el artículo "Ajuste de curvas de crecimiento poblacional aplicadas a la COVID-19 en Cuba", los autores proponen y seriamente analizan seis tipos de modelos (logísticos y otros modelos de crecimiento) para aproximar los datos sobre la distribución de la COVID-19 en Cuba mientras plantean una clara respuesta a las posibles ventajas de algunas consideraciones. En este trabajo estudiamos las propiedades intrínsecas de algunos modelos de creciemiento con transferencia de variables polinómicas que proporcionan una muy buena aproximación de los datos específicos sobre la pandemia en Cuba antes del 5 de junio de 2020. Los modelos tienen el derecho a existir en el tratamiento de cuestiones de diferentes campos del conocimiento científico. Los ejemplos numéricos se presentan utilizando un modelo matemático para calcular los casos(AU)

Ajuste de curvas de crecimiento poblacional aplicadas a la COVID-19 en Cuba / Adjustment of population growth curve applied to COVID-19 in Cuba

Introducción: Cuba ha sido afectada por la COVID-19. Todas las provincias del país han presentado casos confirmados de la enfermedad. Se han llevado a cabo medidas por parte del gobierno y el sistema de salud, para contrarrestar el contagio de persona a persona. Es de gran ayuda contar con estimaciones de casos confirmados para las decisiones. Objetivos: Obtener predicciones para los picos de casos confirmados y cantidad total de estos para algunas provincias de Cuba y para todo el país. Material y Métodos: Estudio de tipo predictivo de curvas de crecimiento poblacional. Se analizan los datos correspondientes a los primeros 52 días de afectación de la enfermedad en el país para estimar los modelos y aplicar el método de los mínimos cuadrados para modelos no lineales con respecto a los parámetros. Se utilizan el coeficiente de determinación ajustado, el criterio de información de Akaike y el error estándar de los residuos para medir la bondad del ajuste de los modelos. Se estudian las provincias del país que presentan una tasa de infectados por cien mil habitantes mayor que 14,71 y el país en su conjunto. Resultados: La bondad de ajuste de los modelos utilizados en las localidades estudiadas y en el país es alta, lo cual permite su confiabilidad para los pronósticos efectuados. Conclusiones: Las predicciones plantean que las cinco localidades analizadas presentan su pico de contagio en abril al igual que Cuba (AU)

Introduction: Cuba and all its provinces have been affected by COVID-19 disease. The government and the health system have taken measures to avoid contagion from person to person. To take these measures it is important to have estimates of the rate of infection. Objectives: To obtain predictions for the peak of infected cases and the total number for some Cuban provinces and the whole country. Material and Methods: Predictive study of population growth curves. Data from the first 52 days of the disease in the country are processed to estimate the models and to apply the method of least squares estimation of nonlinear parameters. The adjusted coefficient of determination, the Akaike information criterion and the standard error of the residuals are used to measure the goodness of fit of the models. The provinces that present a rate of infection per 100,000 inhabitants greater than 14,71 and the country as a whole are studied. Results: The goodness of fit of the models used in the provinces studied and the country is high, which allows them to be reliable for predictions. Conclusions: The predictions suggest that the five provinces analyzed and Cuba show their peak of contagion in April (AU)