Se presenta un método para estimar el número diario de casos de gripe consistente en suavizar el número declarado de casos semanal, mediante ajuste local no paramétrico de tipo loess. Nuestro procedimiento corrige en parte la infraestimación de los casos de gripe, inherente a las festividades, al tiempo que soslaya el problema del escalonamiento, consecuencia del carácter semanal de la declaración. La aproximación del número diario de casos de gripe que presentamos podría ser útil en la identificación de factores asociados con su incidencia, así como en la mejora de las predicciones.

In time series analyses assessing the relationship between risk factors and respiratory diseases or mortality, influenza incidence is a potential confounder and, therefore, must be controlled. Available influenza data come from weekly compulsory notifiable disease (EDO system). Furthermore, its graphical distribution, suggests that information may be underestimated in holiday periods. We have applied a procedure for estimate daily influenza series from the weekly cases, using «loess», a non-parametric local fit. Findings show that smoothing could avoid stepping and sudden peaks in the original series.