ESTRATEGIAS DE CONFINAMIENTO ANTE EL COVID-19: UNA APLICACIÓN DE CLUSTERING TEMPORAL.

Córdoba

Congreso; XLVIII Coloquio Argentino de Estadística VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga; 2020

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS UNC

Ante la repentina aparición y rápida propagación del COVID-19, los gobiernos nacionales adoptaron diversas medidas tendientes a limitar la circulación de sus ciudadanos, con el objeto de aminorar la curva de contagios. Hale et al. (2020) construyeronun indicador de rigurosidad (stringency index) de las políticas impuestas que permiteuna medición homogénea entre los países y a lo largo del tiempo. A partir de la basede datos de la evolución de datos de COVID-19 para una extensa cantidad de paíseselaborada por Our World in Data (M. Roser, H. Ritchie y E. Ortiz-Ospina, 2020), seaplican técnicas de clustering temporal para identificar grupos de países en función delas estrategias de restricción a la movilidad adoptadas a lo largo del tiempo, desde elprimer caso de COVID-19 identificado en cada país. Con los resultados obtenidos, se estudia la variación media de los infectados de cada grupo a lo largo del tiempo, según las decisiones políticas adoptadas. Adicionalmente, se indaga sobre la existencia de estrategias comunes según las regiones geográficas del planeta.Este trabajo es un primer análisis estadístico en el estudio del efecto de los cambios en las políticas de restricción de la movilidad de los ciudadanos sobre la curva de nuevos contagiados de COVID-19.