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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54894
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | FERRAZ, Cristiano | - |
dc.contributor.author | PESSOA, Matheus de Azevedo | - |
dc.date.accessioned | 2024-01-30T18:03:42Z | - |
dc.date.available | 2024-01-30T18:03:42Z | - |
dc.date.issued | 2023-09-26 | - |
dc.date.submitted | 2024-01-08 | - |
dc.identifier.citation | PESSOA, Matheus de Azevedo. Segmentação dos municípios brasileiros pelo padrão da disseminação inicial da COVID-19. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso, Bacharelado em Estatística - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54894 | - |
dc.description.abstract | Este presente trabalho estuda a dinâmica da disseminação inicial da COVID-19 nos primei- ros trinta dias da pandemia em municípios brasileiros. Para essa análise, foram ajustados modelos de regressão linear, regressão exponencial e modelo de gompertz, gerando coefici- entes de determinação R² para cada município. Esses coeficientes indicam a adequação dos padrões observados de disseminação aos modelos. Utilizando os coeficientes de deter- minação e o coeficiente β1 como variáveis de entrada, foi possível fazer duas segmentação para categorizar os municípios. Essa abordagem se beneficiou do uso do algoritmo de agrupamento K-means, que agrupou municípios com padrões de disseminação semelhantes. Com a finalidade de investigar a interação entre a evolução dos casos acumulados e os contextos demográficos, realizou-se uma análise exploratória para entender as diferenças demográficas entre os agrupamentos. Os resultados proporcionam uma visão inicial para orientar intervenções e a alocação de recursos. Espera-se que trabalhos futuros explorem a abordagem deste trabalho utilizando modelos mais robustos e refinados. | pt_BR |
dc.format.extent | 33 p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Brasil | pt_BR |
dc.subject | K-means | pt_BR |
dc.subject | Padrão de crescimento | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 | pt_BR |
dc.subject | IBGE | pt_BR |
dc.subject | DATASUS | pt_BR |
dc.subject | Pandemia | pt_BR |
dc.title | Segmentação dos municípios brasileiros pelo padrão da disseminação inicial da COVID-19 | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | WANDERLEY, André Leite | - |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9875690470800164 | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/1122718253481481 | pt_BR |
dc.description.abstractx | This current study examines the dynamics of the initial spread of COVID-19 during the first thirty days of the pandemic in Brazilian municipalities. For this analysis, linear regression, exponential regression, and Gompertz models were adjusted, generating determination coefficients R² for each municipality. These coefficients indicate the fit of the observed spread patterns to the models. Using the determination coefficients and the coefficient β1 as input variables, it was possible to perform two segmentations to categorize the municipalities. This approach benefited from the use of the K-means clustering algorithm, which grouped municipalities with similar spread patterns. To investigate the interaction between the evolution of accumulated cases and demographic contexts, an exploratory analysis was conducted to understand the demographic differences between the clusters. The results provide an initial insight to guide interventions and optimize resource allocation. Future work is expected to further explore this study’s approach using more robust and refined models. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CCEN-DE) - Departamento de Estatística | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CCEN-Curso de Estatística | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/4052326400681023 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Estatística |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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