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
Rev. habanera cienc. méd
;
19(3): e3445, mayo.-jun. 2020. graf
Artigo
em Inglês
| LILACS, CUMED
| ID: biblio-1126903
ABSTRACT
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)
RESUMEN
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)
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Adaptação Psicológica
/
Crescimento Demográfico
/
COVID-19
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
/
Fatores de risco
País/Região como assunto:
Cuba
Idioma:
Inglês
Revista:
Rev. habanera cienc. méd
Assunto da revista:
Medicina
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Bulgária
Instituição/País de afiliação:
University of Plovdiv Paisii Hilendarski/BG
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