Herramienta estadística predice los picos de COVID-19 en todo el mundo

Usando los datos de la China, donde la tasa de casos activos parece haber hecho el pico primero, establecieron los parámetros principales para la fórmula. A continuación, lo aplicaron a otros países, incluyendo Francia, Brasil y el Reino Unido y encontraron que se correspondía con la evolución de los casos activos y las tasas de muertes con el tiempo.

La herramienta fue desarrollada siguiendo el análisis de los casos activos y muertes por día, con base en la inspección de datos públicos, y el tiempo de evolución del número de casos activos, que mostraban una similitud muy intrigante con las distribuciones de los volúmenes de las acciones en Wall Street. Los investigadores afirman que cae dentro del ámbito de sistemas complejos que incluyen no sólo transacciones financieras de alta frecuencia sino también otros campos, como los aspectos antropológicos, sistemas con una distribución tipo q-Weibull y redes intercorporadas de biotecnología. El estudio fue publicado el 29 de mayo de 2020 en la revista Frontiers in Physics.

“El presente algoritmo de predicción podría, en principio, ser incluido dentro de una aplicación de Internet que podría tener acceso a los datos públicamente disponibles en una página web determinada y actualizar automáticamente las fechas y alturas predichas de los picos de enfermedad de la epidemia como la presente de COVID-19”, concluyeron los autores del estudio, Constantino Tsallis, PhD, del Instituto Santa Fe y Ugur Tirnakli, PhD, de la Universidad de Ege. “La forma funcional parece ser universal. No sólo para este virus, sino para el próximo que pueda aparecer”.

La gráfica financiera original apareció en un volumen de 2004 coeditado por el Dr. Tsallis y el difunto Premio Nobel de Física 1969, Murray Gell-Mann. El Dr. Tsallis paso a desarrollar el estadístico q, también conocido como “estadísticas de Tsallis” a finales de los años 80, como una generalización de las estadísticas Boltzmann-Gibbs para sistemas complejos.

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Instituto Santa Fe
Universidad de Ege