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La aparición y expansión del virus del Covid 19 a nivel global ha sido devastadora generando un elevado número de fallecimientos; recientes publicaciones han sugerido que los impactos más negativos de la pandemia recaen sobre las personas más vulnerables, por lo cual el en el presente estudio, desde la óptica de los datos georreferenciados se aborda la determinación de autocorrelación espacial en la tasa de mortalidad causada por el covid 19 y en el índice de pobreza multidimensional para los municipios que conforman el departamento de Cundinamarca; así mismo, se identificó la relación existente entre estas dos variables mediante el análisis exploratorio de datos espaciales y a partir de los resultados estadísticos obtenidos se diseñó y aplicó una metodología de álgebra de mapas para establecer la relación entre las variables en mención a escala local. The appearance and spread of the Covid 19 virus globally has been devastating, generating a high number of deaths; recent publications have suggested that the most negative impacts of the pandemic fall on the most vulnerable people, which is why the present study, from the perspective of georeferenced data, addresses the determination of spatial autocorrelation in the mortality rate caused by the covid 19 and in the multidimensional poverty index for the municipalities that make up the department of Cundinamarca; Likewise, the existing relationship between these two variables was identified through the exploratory analysis of spatial data and based on the statistical results obtained, a map algebra methodology was designed and applied to establish the relationship between the variables mentioned at a local scale. Especialización |
