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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-5559-8087
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neurais
Author: Kerr, Tiago Bernardes
First Advisor: Morais, José Fausto de
First member of the Committee: Silva, Maria Imaculada de Sousa
Second member of the Committee: Pereira, Leandro Alves
Summary: 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.
Keywords: Covid-19
Regressão Logística
Logistic Regression
Redes Neurais
Neural Network
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: KERR, 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34875
Date of defense: 1-Apr-2022
Appears in Collections:TCC - Estatística

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