Análisis y pronóstico de la evolución del número de muertes de COVID-19 en el estado de Pernambuco y Ceará utilizando modelos de regresión

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.4551

Palabras clave:

Coronavirus; Pronóstico; Modelado epidémico; Pandemia.

Resumen

El propósito se definió para ajustar diferentes modelos no lineales en el análisis a los datos de muerte por COVID-19 en Pernambuco y Ceará y extrapolar los números de muertes a través de pronósticos. En este informe, analizamos los datos de epidemia oficiales disponibles por el Ministerio de Salud de Brasil (MS), en referencia al período del 25/03/2020 a 11/05/2020 para Pernambuco - PE y en el período del 26/03/2020 a 11/05/2020 para Ceará, de las cifras de muertes, confirmó COVID-19. Para la comparación entre los modelos, se utilizaron el coeficiente de determinación ajustado (), los cuadrados medios residuales (RMS) y el criterio de información de Akaike (AIC). Todos los modelos tuvieron buenos ajustes, con valores de aproximadamente el 99%. La verificación de los supuestos de los residuos se llevó a cabo mediante análisis gráficos y se cumplieron los supuestos. Los números de muertes acumuladas en el período del 12/05/2020 a 10/10/2020 se calcularon para Pernambuco y 12/05/2020 a 11/10/2020 para Ceará, además de la extrapolación de la tasa de crecimiento absoluta (AGR) para los respectivos intervalos. Los análisis indicaron que los puntos de inflexión de todos los modelos ocurrieron dentro de los 200 días posteriores al inicio de la pandemia. Sin embargo, aún no es posible hacer proyecciones confiables de cuándo se minimizará el número de muertes confirmadas. Independientemente de la posible incertidumbre de la predicción de los modelos, nuestras observaciones indican que los próximos días pueden ser críticos para determinar el crecimiento futuro de los casos de muerte.

Biografía del autor/a

André Luiz Pinto dos Santos, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Bacharel em Estatística - UEPB

Mestre em Biometria e Estatística Aplicada - UFRPE

Doutor em Biometria e Estatística Aplicada - UFRPE

Pós-Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada - PPGIA

Tiago Alessandro Espínola Ferreira, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui graduação em Bacharelado em Física - Departamento de Física (1995), mestrado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1998), doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2006). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Rural de Pernambuco. É um dos fundadores do Programa de Pós-graduação em Informática Aplicada da UFRPE, onde encontra-se com coordenador. Também é membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Física, com ênfase em Inteligência Artificial, computação Quântica e computação científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão, sistemas híbridos, algoritmos de busca, aprendizagem de máquina, séries temporais, redes neurais artificiais e econofísca. Bolsista de Produtividade CNPq.

Frank Gomes-Silva, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui graduação em Matemática [2002] e Especialização em Ensino de Matemática [2004]. É Mestre em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco [2008] e Doutor em Matemática Computacional pela Universidade Federal de Pernambuco [2013]. Atualmente é Professor Adjunto IV do Departamento de Estatística e Informática e do Programa de Mestrado e Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística atuando nos temas de Distribuições de Probabilidade, modelos de crescimento, ordem estocástica. É lider do grupo de pesquisa MODELAGEM ESTOCÁSTICA, SIMULAÇÃO E APLICAÇÃO registrado no CNPq e tem trabalhado como revisor de periódicos como Journal of Data Science, Anais da Academia Brasileira de Ciências, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, dentre outros.

Guilherme Rocha Moreira, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2003). Especialização em Gestão de Políticas Públicas (2017) pela UFRPE. Mestrado (2004) e Doutorado (2010) em Zootecnia pela UFMG. Atualmente é professor Adjunto IV do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE. Atua nas seguintes áreas: sistemas silvipastoris, forragicultura, nutrição de ruminantes, análise de alimentos, degradabilidade ruminal via técnicas "in vitro" de produção de gases e técnicas "in situ" e planejamento e análise de experimentos e modelos de regressão aplicados a agropecuária.

Citas

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Publicado

27/05/2020

Cómo citar

SANTOS, A. L. P. dos; FIGUEIREDO, M. P. S. de; FERREIRA, T. A. E.; GOMES-SILVA, F.; MOREIRA, G. R.; SILVA, J. E.; FREITAS, J. R. de. Análisis y pronóstico de la evolución del número de muertes de COVID-19 en el estado de Pernambuco y Ceará utilizando modelos de regresión. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 7, p. e602974551, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i7.4551. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/4551. Acesso em: 23 nov. 2024.

Número

Vol. 9 Núm. 7

Sección

Ciencias de la salud

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