Un modelo compartimental estocástico para el estudio de probabilidades de contagio del COVID-19 en las ciudades de Guanajuato y León, Guanajuato

Ponente(s): Daniela Márquez Morales, Ehyter Matías Martín González, Uvencio José Gimenez Mujica

En el estudio de la propagación de enfermedades infecciosas, los modelos compartimentales han sido un arquetipo recurrente, con el objetivo de poder entender y explicar la dinámica de propagación de la enfermedad en una población. Sin embargo, las propuestas clásicas como el SIR, SIS, SEIR, etc., son modelos deterministas que no contemplan la variabilidad de las interacciones entre individuos, trayendo como resultado la propuesta de explorar estas dinámicas desde una perspectiva estocástica. A manera exploratoria y con el fin de estudiar el contagio del COVID-19 en los municipios de León y Guanajuato, Guanajuato, en este trabajo se propone un modelo compartimental inspirado en el SIR usando procesos estocásticos a tiempo discreto. Se utilizan datos recuperados de la página del INEGI y del SECIHTI, se realizan simulaciones a partir de las estimaciones de las probabilidades de contagio y, finalmente, se muestran resultados de las simulaciones.