Medidas de mitigação à pandemia COVID-19: análise de componentes principais hierárquica: construção de ferramenta em Shiny

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Viseu, Inês Isabel Ribeiro
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/34597
Resumo: Este estágio curricular foi realizado no âmbito do Mestrado em Estatística Médica da Universidade de Aveiro e tem como finalidade descrever as atividades desenvolvidas durante o seu período no Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto (ISPUP). Durante o estágio houve oportunidade de acompanhar alguns projetos desenvolvidos no ISPUP, fazendo com que fosse possível aprofundar os conhecimentos estatísticos adquiridos ao longo do percurso académico. Para além disso, o estágio permitiu o desenvolvimento de competências técnicas nas áreas da programação de dados e da estatística. O estágio teve como objetivo principal a criação de uma ferramenta interativa, recorrendo ao pacote Shiny disponibilizado pelo RStudio. Esta ferramenta permite analisar e comparar a aplicação, por parte dos países da União Europeia, de medidas de mitigação ao longo do tempo, com o objetivo de controlar a propagação do vírus. Foram, também, comparados os resultados obtidos com os valores de referência (Stringency Index). Os dados usados foram disponibilizados pelo European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC), aos quais foi aplicada a Análise de Componentes Principais Hierárquica, agregando entre si as diferentes medidas de resposta. As atividades desenvolvidas durante o estágio permitiram utilizar e consolidar as competências adquiridas durante o ano curricular do Mestrado em Estatística Médica. A possibilidade de trabalhar com dados reais foi crítica para desenvolver competências necessárias para contornar alguns obstáculos, o que permitiu um amadurecimento de competências e, essencialmente, a aprendizagem de novas metodologias.
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