Desenvolvimento de Modelos de Regressão Logística para Classificação Binária de Covid-19 e Previsão Estatística de Óbitos
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v13i4.45446Palavras-chave:
Análise preditiva; Classificação binária; Perfil de risco; Razão de chances; Regressão logística.Resumo
O presente estudo tem como objetivo pesquisar estatisticamente os dados de Covid-19 para determinar o perfil de maior vulnerabilidade à doença, desenvolvendo modelos de regressão logística como estratégia metodológica. Adicionalmente a isso, utiliza-se testes de hipóteses, razão de chances e técnicas de predição estatística para investigar as condições de maior agravo aos sintomas e estimar os números de óbitos e recuperações em diferentes localidades. De acordo com os resultados obtidos pelos modelos multivariados, de categorias dicotômicas mutuamente exclusivas, definiu-se que as condições sexo masculino com pré-existência de Doença Hepática, Doença Neurológica ou Pneumopatia representam os pacientes com maior risco. Além disso, desenvolveu-se um modelo de regressão logística com variável independente numérica para previsão das chances de pertencimento à classe óbito, determinando, assim, os casos recuperados e de falecimento. O modelo obteve resultados positivos com acurácia significativa em diferentes municípios e encontra-se disponível no perfil do GitHub dos autores.
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