Modelando el proceso de infección con datos ruidosos

Estimación en base a datos del curso de la infección para corregir sesgo de selección en los casos reportados y poder informar política pública en tiempo real. Modelos de agentes de contagio en base a redes que modelan al tomador de decisiones públicas como un agente económico. Modelos de agentes de contagio en base a redes que toman en cuenta economía y sector informal, transmisión de asintomáticos. Modelos de contagio en comportamientos que toman en cuenta rezagos y capacidad restringida para procesar datos.

Científico Líder: Carlos Uribe, PhD (Profesor de Economía, Colegio de Administración y Economía, CADE), Santiago José Gangotena, PhD (Profesor de Economía, Colegio de Administración y Economía, CADE)

Tipo de proyecto: Investigación COVID-19