A medida que la pandemia actual de COVID-19 evoluciona con el tiempo, la gente sigue preguntando "¿Cuándo terminará?". Es una pregunta para la que probablemente todos queremos saber la respuesta y nadie lo sabe con certeza, ya que depende de muchos factores. En general, las estimaciones son particularmente difíciles porque cualquier modelado o predicción futura para el coronavirus y su escala no tienen precedentes en la memoria viva. Es por eso que el uso de técnicas innovadoras como la simulación de Monte Carlo proporciona un marco útil para estar preparado en los peores y mejores escenarios que podrían ocurrir en la práctica. En este seminario web revisaremos un modelo simple en @RISK que podría aplicarse para comprender la propagación de una enfermedad como el coronavirus, de manera que podamos identificar el tiempo que lleva observar una reducción en la cantidad de infecciones dentro de una determinada población. Las variables que se incluyen en este modelo son: • Tamaño total de la población. • Número inicial de individuos infectados. • Número de personas que tienen contacto diario con una persona infectada. • Probabilidad de contagio. • Probabilidad de adquirir condiciones severas después del contagio. • Probabilidad de muerte. • Tiempo de recuperación total. Se llevará a cabo una discusión sobre las distribuciones de probabilidad más apropiadas para cada caso, así como una explicación de las características avanzadas en @RISK 8.0 que se pueden utilizar para simplificar la complejidad de este tipo de modelación.”