Desenvolvimento de modelo auto-regressivo para previsão em pronto-atendimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leite, João Paulo Rezende [UNESP]
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/138981
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2016-05-18/000865192.pdf
Resumo: The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management
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