1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Matemática e Estatística (IME)
3. TCC - Estatística

ORCID:	http://orcid.org/0000-0001-5559-8087
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Espalhamento da pandemia de Covid-19: Um estudo baseado na regressão logística binária múltipla e em redes neurais
Autor(es):	Kerr, Tiago Bernardes
Primeiro orientador:	Morais, José Fausto de
Primeiro membro da banca:	Silva, Maria Imaculada de Sousa
Segundo membro da banca:	Pereira, Leandro Alves
Resumo:	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.
Palavras-chave:	Covid-19 Regressão Logística Logistic Regression Redes Neurais Neural Network
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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
Data de defesa:	1-Abr-2022
Aparece nas coleções:	TCC - Estatística

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