Publicação: Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neurais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS
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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.
Abstract
Palavras-chave
Covid-19, Regressão Logística, Logistic Regression, Redes Neurais, Neural Network
Citação
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.
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