INFORMATION QUANTIFIERS AND UNPREDICTABILITY IN THE COVID-19 TIME-SERIES DATA

VICTORIA VAMPA; ANDRÉS KOWALSKI; MARCELO LOSADA; MARIELA PORTESI; HOLIK, FEDERICO

Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones

Universidad de Costa Rica

Año: 2023 vol. 30 p. 1 - 23

Aplicamos diferentes cuantificadores de informacion al estudio de series temporales de COVID-19. En primer lugar, analizamos como el hecho de suavizar las curvas altera elcontenido de informacion de la serie, aplicando la entropia de permutaciones y la entropia wavelet a la serie de casos diarios nuevos mediante un metodo de ventana movil. Ademas, para estudiar que tan acopladas estan las curvas asociadas con los nuevos casos diarios de infecciones y muertes, calculamos la coherencia wavelet. Nuestros resultados muestran como se pueden utilizar cuantificadores de información para analizar el comportamiento impredecible de esta pandemia en el corto y mediano plazo.