Modelo SIR Estocástico na Transmissão da COVID-19 no Rio de Janeiro - Abordagem preliminar

Abstract

O novo Coronavirus (COVID-19) espalhou-se rapidamente pelo mundo e dinamizou a pesquisa da modelagem matemática aplicada a epidemiologia. Um dos modelos utilizados na modelagem dessa doença é o Suscetível-Infectado-Recuperado (SIR) utilizando uma abordagem determinística. Neste trabalho, apresentamos o modelo SIR com uma abordagem estocástica, utilizando Cadeia de Markov de Tempo Contínuo (CTMC). Foram realizadas simulações a fim de comparação entre os dois modelos utilizando dados públicos sobre a COVID-19 e valores de parâmetros reportados na literatura. Algumas das propriedades dos modelos estocásticos possuem um custo computacional elevado que limitam o seu uso em populações grandes. Resultados preliminares são apresentados assim como uma discussão dos trabalhos futuros.