Análisis Bayesiano de Epidemias – zombis, influenza y otras enfermedades
Caitlyn Witkowski, Brian Blais
(Presentado el 25 Nov 2013 (v1), revisado por última vez el 27 de noviembre de 2013 (esta versión, v2))
Los modelos matemáticos de dinámica epidémica ofrecen una visión significativa de la predicción y el control de las enfermedades infecciosas. La dinámica de un modelo de enfermedad generalmente sigue un modelo susceptible, infectado y recuperado (SIR), con algunas modificaciones estándar. En este trabajo, extendemos el trabajo de Munz et.al (2009) sobre la aplicación de la dinámica de la enfermedad al llamado «apocalipsis zombie», y luego aplicamos los mismos métodos a la dinámica de la influenza. A diferencia de Munz et.al (2009), incluimos datos tomados de representaciones específicas de zombis en películas de cultura popular y aplicamos métodos de Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) sobre representaciones dinámicas mejoradas del sistema. Para demostrar la utilidad de este enfoque, más allá del entretenido ejemplo, aplicamos la misma metodología a los datos de Google Trend sobre la gripe para establecer las tasas de infección y recuperación. Finalmente, se discute el uso de los métodos para explorar las políticas hipotéticas de intervención con respecto a los brotes de enfermedades.