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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54391

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorFERRAZ, Cristiano-
dc.contributor.authorMENEZES, Hygor Fernando Alves-
dc.date.accessioned2023-12-27T14:18:58Z-
dc.date.available2023-12-27T14:18:58Z-
dc.date.issued2023-09-26-
dc.date.submitted2023-10-11-
dc.identifier.citationMENEZES, Hygor Fernando Alves. Análise de regressão do padrão de crescimento de COVID-19 nos municípios do Brasil. 2023. 28 f. TCC (Graduação) - Curso de Estatística, Departamento de Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54391-
dc.description.abstractEste trabalho tem como objetivo analisar os primeiros 30 dias da pandemia de COVID-19 em cada município brasileiro. Para tal análise, consideramos o período inicial da pandemia em cada município, a partir do momento do registro do primeiro caso de COVID-19. O primeiro município a registrar um caso foi em 25 de fevereiro de 2020, enquanto o último município atingiu a marca de 30 dias de casos em 12 de janeiro de 2021. Utilizando dados do Ministério da Saúde e do IBGE, a análise se concentra na avaliação do padrão de crescimento dos casos de COVID-19 e na determinação de qual modelo — linear, exponencial ou Gompertz — melhor descreve esse padrão em cada um dos municípios brasileiros. Após a determinação do modelo mais adequado para cada município, foi realizada uma análise adicional, utilizando apenas da regressão linear para entender a relação entre o padrão de crescimento dos casos e variáveis explicativas sociais e demográficas. Além disso, o estudo compara os resultados desses modelos e realiza uma análise de resíduos para avaliar a adequação dos modelos. Este trabalho serve como base para futuras pesquisas na área, visando auxiliar na elaboração de estratégias eficazes para enfrentar futuros surtos e otimizar as medidas de controle e prevenção.pt_BR
dc.format.extent28p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectModelos de regressãopt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectPadrão de crescimentopt_BR
dc.subjectMunicípios brasileirospt_BR
dc.subjectAnálise de resíduospt_BR
dc.titleAnálise de regressão do padrão de crescimento de COVID-19 nos municípios do Brasilpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coWANDERLEY, André Leite-
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/0716663964062831pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1122718253481481pt_BR
dc.description.abstractxThis study aims to analyze the initial 30 days of the COVID-19 pandemic in each Brazilian municipality. The analysis spans from the first recorded case on February 25, 2020, to January 12, 2021, when the last municipality reached its 30-day case mark. Using data from the Ministry of Health and IBGE, the research focuses on evaluating the growth pattern of COVID-19 cases and determining which model — linear, exponential, or Gompertz — best describes this pattern for each municipality. Upon determining the most suitable model for each municipality, an additional analysis was conducted, using linear regression to understand the relationship between the growth pattern of cases and social and demographic explanatory variables. Furthermore, the research compares the outcomes of these models and conducts a residual analysis to assess the models' adequacy. This work lays the foundation for future research in the field, aiming to assist in devising effective strategies to tackle future outbreaks and optimize control and prevention measures.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Probabilidade e Estatísticapt_BR
dc.degree.departament::(CCEN-DE) - Departamento de Estatística pt_BR
dc.degree.graduation::CCEN-Curso de Estatísticapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/4052326400681023pt_BR
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