Cuantificadores de información e impredictibilidad en las series temporales asociadas a la COVID-19

Abstract

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 el contenido 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.