Instituto De Educación Superior Rosario Castellanos Carrera: Licenciatura En Ciencias De Datos. Predicción de Contagios SARS-COV-2 en IRC usando el Modelo SIR Problema Prototípico Para Quinto Semestre Integrantes: Bueno Salinas Itzel. Cortés Meneses Ricardo. Lugo Portillo Carlos Adrián. Macías Rojas Alan Alberto. Palma Magallón Alejandro. Materia: Calidad Y Preparación De Datos Profesor: Erendira Alavez Monjaras Índice Introducción. La primera persona con Covid-19 en México se identificó el 27 de febrero de 2020, el 18 de marzo ya se habían confirmado 118 casos (787 descartados, 314 bajo estudio) mientras se notificaba la primera defunción. A pesar de los avances en la vacunación, se han presentado nuevas variantes lo que ha incremento el número de personas contagiadas prolongando la expectativa de terminar con la pandemia. Han pasado 20 meses desde que inicio la pandemia por SARS-COV-2 en México, en este tiempo se ha generado una gran cantidad de información, en la licenciatura de Ciencia de Datos se plantea el reto de crear un Modelo que permita la predicción de contagios SARS COV-2 en el Instituto Rosario Castellanos. Para contribuir a mitigar el impacto de la contingencia epidémica, se plantea emplear modelos de propagación de enfermedades infecciosas en nuestra comunidad en el IRC, que nos ayude a comprender la propagación de la transmisión del virus, para contribuir en la toma de decisiones respecto al regreso a clases durante la pandemia. Objetivo General. En este trabajo se propone un modelo para la dispersión de enfermedades contagiosas basado en simulación de eventos discretos. Objetivos Específicos. Primero se exploran las propiedades del modelo Estudiar el problema de la estimación de los parámetros finalmente, se aplica a la evolución de la epidemia de COVID-19 de 2020 en el Instituto Rosario Castellanos. Se observa que el modelo se ajusta bien a los datos reales, en un intervalo inicial de tiempo. (Palabras Clave – simulación de eventos discretos, epidemiología, optimización estocástica.) Desarrollo. La dispersión de las enfermedades contagiosas de la población es un tema ampliamente estudiado, debido a sus consecuencias sanitarias, económicas y sociales. Al transcurrir el tiempo, la modelación matemática de las epidemias ha sido un campo fértil de trabajo, dando lugar a diversos modelos matemáticos. Debido a la naturaleza estocástica del fenómeno de difusión de enfermedades contagiosas, se han desarrollado diversos modelos de carácter estocástico para modelar las epidemias. Para modelar de manera estocástica una epidemia, se puede recurrir a cadenas de Márkov. Pero en esta investigación se escoge un camino diferente, esto es, pensar en la difusión de la epidemia como una sucesión de eventos discretos que ocurren en el transcurrir del tiempo. Para simular el proceso se puede recurrir a los conceptos de simulación de eventos discretos
