Predicción del número de casos de infectados por coronavirus durante la pandemia.
Dirigido a alumnos de 4º ESO o de 1º Bachillerato
Contexto
La incertidumbre y todo el rumor y bulos que conciernen al número de infectados por la pandemia, cuándo se va a alcanzar el pico máximo de infectados y en que momento se va a empezar a descender o a "doblar la curva" es el asunto que vamos a confrontar hoy.
En este sentido, nos hacemos las siguientes preguntas:
¿podríamos determinar que por un día que el número de infectados baje, es motivo de optimismo y esperanza para que lo haga así?
Y al revés, el hecho de que un día suba, ¿puede llenarnos de pesadumbre y pesimismo al pensar que la infección continua galopante?
Precedente, Fuentes y Recursos
Existen numerosas fuentes como periódicos o prestigiosas revistas de ciencia que están sometidas a la presión de predecir cuando va a bajar la curva de infectados por coronavirus, véase por ejemplo, periódicos de amplio espectro nacional...
En esta actividad pretendo trabajar una parte de la estadística llamada Regresión para predecir los datos de infectados (no vamos a estudiar otra variable) y dentro de nuestra comunidad autónoma extremeña.
Organización
Dividiré a la clase en grupos de investigación de una manera hetereogénea y de 6 alumnos como máximo por grupo.
Dentro de cada grupo se trabajarán dos actividades preferentes a realizar por los subgrupos de alumnos que ellos prefieran y que serán de la mitad de alumnos.
Actividades
Primero. Recopilación de la Información necesaria.
Necesitaremos acceder a medios de comunicación de tirada regional para saber desde un determinado día de inicio cuándo se empezó a contabilizar el número de infectados. A partir se elabora una tabla con los datos obtenidos y se traslada a una hoja de cálculo como la que se representa. Además se pinta la curva.
Segundo. Análisis y Predicción.
Utilización de los medios que dispone excel y que previamente se ha estudiado en clase para hacer una interpolación de los datos obtenidos. Además se extrapola a unos días vista.
Ejemplos
Primero. Recopilación de la Información necesaria.
| Escala de tiempo | Personas Infectadas |
| 0 | 7 |
| 1 | 10 |
| 2 | 19 |
| 3 | 25 |
| 4 | 47 |
| 5 | 66 |
| 6 | 95 |
Segundo. Análisis y Predicción.
Resultados
Cada grupo debe demostrar cuál sería su estimación que se evaluará en función de:
- la cantidad de información que hayan aportado al estudio.
- el análisis y rigor con el que lo han presentado y defendido.
- la fiabilidad de su modelo de cara a los tres día vista.
