Aplicación de técnicas de series de tiempo en el estudio de la esquizofrenia
Date
2025-09-14
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“Las series de tiempo son herramientas estadísticas clave para analizar fenómenos que evolucionan a lo largo del tiempo, permitiendo realizar predicciones basadas en datos históricos. Este trabajo aplica el modelo ARIMA, que combina autorregresión, diferenciación e integración de medias móviles, para estudiar la esquizofrenia, un trastorno mental grave que afecta el pensamiento y el comportamiento. Aunque comúnmente se utilizan en economía y finanzas, estos modelos son igualmente aplicables en ciencias de la salud. Se utilizarán datos del Institute for Health Metrics and Evaluation para analizar casos de esquizofrenia, destacando la importancia de un tratamiento integral y el reto de la falta de recursos en este ámbito. La estructura de la tesis abarca desde los fundamentos de la esquizofrenia y series temporales hasta la aplicación del modelo ARIMA y un análisis detallado de los resultados. Además, se busca sensibilizar sobre la gravedad de la esquizofrenia y su impacto en la vida de los pacientes y sus familias, mostrando el potencial de las matemáticas en la comprensión de problemas sociales complejos”.
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