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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2078| Title: | Previsão de casos de dengue no estado de Minas Gerais via análise de clusters e modelo SARIMA. |
| Authors: | Secches, Matheus da Silva |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Silva, Spencer Barbosa da |
| metadata.dc.contributor.referee: | Silva, Spencer Barbosa da Silva, Victor Ferreira da Ribeiro, Marcelo Carlos |
| Keywords: | Dengue SARIMA |
| Issue Date: | 2019 |
| Citation: | SECCHES, Matheus da Silva, Previsão de casos de dengue no estado de Minas Gerais via análise de clusters e modelo SARIMA. 2019. 82 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019. |
| Abstract: | O objetivo desse trabalho é analisar clusters espaço-temporais em casos de pessoas que adquiriram dengue, independente se levou ao óbito, em todas as 853 cidades do estado de Minas Gerais em janeiro de 2008 até março de 2018. Espera-se com o resultado final, uma previsão dos casos de Abril de 2018 até Março de 2019 e na identificação de futuros clusters sobre casos de dengue próxima do valor real. A busca pelo resultado mais preciso seria de grande interesse para políticas de saúde pública, uma vez que, através da formação dos clusters, podemos estudar a frequência em que ocorre e qual região é mais significante, a fim de propor soluções na região encontrada e evitar que os números de pessoas com a doença cresça. |
| metadata.dc.description.abstracten: | The objective of this study is to analyze space-time clusters in cases of people who acquired dengue, regardless of whether they died, in all the 853 cities in the state of Minas Gerais in January 2008 until March 2018. The final result is expected , a prediction of the cases from April 2018 to March 2019 and the identification of future clusters on cases of dengue fever close to the real value. The search for a more precise result would be of great interest for public health policies, since, through the formation of clusters, we can study the frequency in which it occurs and which region is more significant in order to propose solutions in the region found and avoid that the numbers of people with the disease grow. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2078 |
| Appears in Collections: | Estatística |
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