Modelo de regresión múltiple para estimar el contagio de COVID-19 en base a la meteorología local de Ecuador, en el año 2020

Abstract

Este estudio examina cómo los factores meteorológicos y socioeconómicos influyen en la propagación del COVID-19 en el Ecuador, utilizando un modelo de regresión múltiple basado en datos de panel para las provincias de Pichincha, Guayas y Azuay durante el periodo marzo 2020–marzo 2021. Las variables meteorológicas (temperatura, precipitación) y concentración de 𝑃𝑀2.5 se sintetizaron mediante un Análisis de Componentes Principales (PCA), del cual emergieron dos factores dominantes: 𝑃𝐶1, que representa condiciones cálidas y secas con mayor carga de contaminación, y 𝑃𝐶2 que refleja ambientes húmedos y ventilados. Estos componentes, junto con los indicadores socioeconómicos (densidad poblacional y desigualdad), fueron incorporados en un modelo Pooled OLS con correcciones Driscoll–Kraay y White–Huber (HC3) para garantizar inferencias robustas. Los resultados muestran que las desigualdades sociales y la densidad urbana tienen mayor influencia en la propagación del virus que las condiciones meteorológicas, aunque ambas dimensiones actúan de manera complementaria. El estudio evidencia la utilidad del enfoque de panel para fenómenos epidemiológicos y aporta una base metodológica replicable en análisis ambientales y de salud pública.