Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neurais
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34875 |
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Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neuraisCovid-19Regressão LogísticaLogistic RegressionRedes NeuraisNeural NetworkCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASPesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O estudo pretendeu discutir três estimativas do espalhamento da pandemia Covid-19, que é a quantidade de pessoas que serão contaminadas a partir de uma pessoa contaminada pelo vírus. Uma dessas estimativas será binarizada, onde o valor maior igual a 1 indica o espalhamento da doença (SIT = 1) e o valor menor que 1, indica o não espalhamento da doença (SIT = 0). Um modelo de Regressão Linear Binária Múltipla e um modelo de Rede Neural foram levados a efeito, considerando a variável SIT, sobre as variáveis preditoras. Uma amostra contendo 52 municípios brasileiros selecionados aleatoriamente foram utilizadas para elaboração das estatísticas. A estimação do espalhamento no trabalho apresentou resultados coerentes, sendo uma boa alternativa para mensurar o espalhamento em uma pandemia que ainda não terminou. O estudo exploratório sugeriu que as variáveis não estavam discriminando a SIT. O modelo logístico e o modelo neural apresentaram resultados semelhantes, com uma leve vantagem ao modelo de rede neural (porém no mesmo grau de assertividade). O modelo logístico só identificou significância de variável TAL, já o modelo neural identificou que todas as variáveis estavam colaborando para explicar o desfecho espalhamento.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEstatísticaMorais, José Fausto dehttp://lattes.cnpq.br/0995148091466813Silva, Maria Imaculada de Sousahttp://lattes.cnpq.br/5214152217965576Pereira, Leandro Alveshttp://lattes.cnpq.br/0760487233492775Kerr, Tiago Bernardes2022-04-19T20:09:37Z2022-04-19T20:09:37Z2022-04-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfKERR, Tiago Bernardes. Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neurais. 2022. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34875porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2022-04-20T06:14:15Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/34875Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2022-04-20T06:14:15Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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