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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Vampa, Victoria, Kowalski, Andrés M., Losada, Marcelo, Portesi, Mariela, Holik, Federico
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2023
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/50554

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spelling	RMTA505542024-08-09T17:19:40Z Information quantifiers and unpredictability in the COVID-19 time-series data Cuantificadores de información e impredictibilidad en las series temporales asociadas a la COVID-19 Vampa, Victoria Kowalski, Andrés M. Losada, Marcelo Portesi, Mariela Holik, Federico Teoría de la información Entropía de permutaciones Complejidad estadística Metodología de Bandt-Pompe Transformada Wavelet Information theory Permutation entropy Statistical complexity Bandt-Pompe methodology Wavelet transform We apply different information quantifiers to the study of COVID-19 time series. First, we analyze how the fact of smoothing the curves alters the informational content of the series, by applying the permutation and wavelet entropies to the series of daily new cases using a sliding-window method. In addition, to study how coupled the curves associated with daily new cases of infections and deaths are, we compute the wavelet coherence. Our results show how information quantifiers can be used to analyze the unpredictable behavior of this pandemic in the short and medium terms. 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. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2023-01-19 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/50554 10.15517/rmta.v30i1.50554 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 30 No. 1 (2023): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-23 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 30 Núm. 1 (2023): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-23 Revista de Matemática; Vol. 30 N.º 1 (2023): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-23 2215-3373 1409-2433 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/50554/54403 Derechos de autor 2023 Victoria Vampa, Andrés M. Kowalski, Marcelo Losada, Mariela Portesi, Federico Holik http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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