Objetivo

Analizar la precisión del pronóstico del modelo suavizado de Brown para predecir la propagación de la COVID-19 en Perú, entre el 6 de marzo al 30 de mayo del 2020.

Materiales y métodos

Estudio descriptivo basado en un análisis de series de tiempo correspondiente al período comprendido entre el 6 de marzo al 30 de mayo del 2020 en Perú. Se utilizó la información de la cantidad de casos positivos de COVID-19 (155 671 personas). El modelo empleado como método de predicción fue el pronóstico suavizado de Brown que consiste en realizar dos suavizaciones exponenciales, a partir de las cuales se calcula el pronóstico: en la primera se emplean los valores observados en la serie de tiempo; y la segunda, la serie que ha sido obtenida mediante la primera atenuación. Las medidas de precisión utilizadas fueron el error medio del pronóstico (EMP), el error medio al cuadrado (EMC), la desviación absoluta de la media (DAM) y el porcentaje de error medio absoluto (PEMA). Para determinar si los datos se ajustan al modelo evaluado se utilizó el coeficiente de determinación (R2).

Resultados

El error medio del pronóstico (EMP) fue de 156,7; el error medio al cuadrado (EMC) fue de 506461,3; la desviación absoluta de la media (DAM) fue 450,6 y el porcentaje de error medio absoluto (PEMA) fue 9,03 %. El coeficiente de determinación (R2) fue de 0,8078.

Conclusiones

El error de precisión o porcentaje de error medio absoluto (PEMA) fue del 9,03 %, con un coeficiente de determinación (R2) de 0,8078; lo que indica que los datos se ajustan en un 80,78 % al modelo evaluado.

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