Los problemas de los modelos matemáticos para crear estrategias contra el COVIDー19 es que, como dijo el estadista George Box: “En esencia, todos están equivocados, pero algunos son útiles”. | Por bbcmundo.
La poca claridad respecto al número de contagiados en el mundo es uno de los factores que hace difícil hacer proyecciones correctas respecto a la enfermedad.
En palabras simples, los modelos matemáticos son proyecciones estadísticas que, a partir de una cierta cantidad de datos,5 lugares que han aplicado estrategias exitosas contra la pandemia del covid-19 ¿Cuánta gente, entonces, podría haber padecido covid-19 según el estudio de Oxford? Puede ser mucha o muy poca. Nadie lo sabe.pues no hay datos concretos.Hasta ahora, es muy difícil saber cuánta gente hay realmente contagiada de coronavirus a lo largo del mundo.
Así, si no hay claridad en los números de base, tampoco habrá suficiente claridad en las proyecciones sobre la enfermedad.Y en el coronavirus, los modelos van a tener un índice de error bastante alto porque los datos que tenemos son en general muy malos”, explica a BBC Mundo el investigador del Instituto de Salud Pública y Psiquiatría de la Universidad de Cambridge, Andrés Roman-Urrestarazu.
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