Análise e previsão da evolução do número de óbitos por COVID-19 do estado de Pernambuco e Ceará utilizando modelos de regressão

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Coronavírus; Previsão; Modelagem Epidêmica; Pandemia.

Resumo

Objetivou-se ajustar diferentes modelos não lineares na análise a dados de óbitos por COVID-19 nos estado de Pernambuco e Ceará e fazer extrapolações do número de óbitos por meio de previsões. Neste relatório, analisou-se os dados oficiais epidêmicos disponibilizados pelo Ministério da saúde do Brasil (MS), referindo-se ao período 25/03/2020 a 11/05/2020 para o estado de pernambuco - PE e no estado do Ceará no período de 26/03/2020 a 11/05/2020 do número de óbitos confirmados por COVID-19. Para a comparação entre os modelos empregaram-se o coeficiente de determinação ajustado (), quadrado médio dos resíduos (QMR) e critério de informação de Akaike (AIC). Todos os modelos tiveram bons ajustes, com valores de aproximadamente 99%. A verificação dos pressupostos dos resíduos foi realizada por meio de análises gráficas, e os pressupostos foram atendidos. Calculou-se o número acumulado de mortes no período de 12/05/2020 a 10/10/2020  para o estado de Pernambuco e 12/05/2020 a 11/10/2020 para o estado do Ceará, além da extrapolação da taxa de crescimento absoluto (TCA) para os respectivos intervalos. As análises indicaram que os pontos de inflexões de todos os modelos ocorreram  dentro do período de 200 dias após o início da pandemia. Entretanto, não é possível ainda fazer projeções seguras de quando os números de casos confirmados de óbitos minimizarão. Independentemente da possível incerteza da previsão dos modelos, as observações indicam que os próximos dias podem ser críticos para determinar o crescimento futuro dos casos de óbitos.

Biografia do Autor

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.

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Publicado

27/05/2020

Como 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. Análise e previsão da evolução do número de óbitos por COVID-19 do estado de Pernambuco e Ceará utilizando modelos de regressão. 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.

Edição

v. 9 n. 7

Seção

Ciências da Saúde

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