Cuantificadores de información e impredictibilidad en las series temporales asociadas a la COVID-19

Aplicamos diferentes cuantificadores de informacion al estudio de series temporales de COVID-19. En primer lugar, analizamos como el hecho de suavizar las curvas altera el contenido de informacion de la serie, aplicando la entropia de permutaciones y la entropia wavelet a la serie de casos diarios n...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Vampa, Victoria, Kowalski, Andrés M., Losada, Marcelo, Portesi, Mariela, Holik, Federico
Format: Online
Language:eng
Published: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2023
Online Access:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/50554
Description
Summary:Aplicamos diferentes cuantificadores de informacion al estudio de series temporales de COVID-19. En primer lugar, analizamos como el hecho de suavizar las curvas altera el contenido de informacion de la serie, aplicando la entropia de permutaciones y la entropia wavelet a la serie de casos diarios nuevos mediante un metodo de ventana movil. Ademas, para estudiar que tan acopladas estan las curvas asociadas con los nuevos casos diarios de infecciones y muertes, calculamos la coherencia wavelet. Nuestros resultados muestran como se pueden utilizar cuantificadores de información para analizar el comportamiento impredecible de esta pandemia en el corto y mediano plazo.