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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSilva, Spencer Barbosa dapt_BR
dc.contributor.advisorDuarte, Anderson Ribeiropt_BR
dc.contributor.authorMagalhães, Thiago Atanazio-
dc.date.accessioned2021-09-10T09:52:21Z-
dc.date.available2021-09-10T09:52:21Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationMAGALHÃES, Thiago Atanazio. Identificação de clusters espaço-temporais de casos de COVID-19 no estado de Minas Gerais. 2021. 69 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3384-
dc.description.abstractO objetivo deste estudo é identificar clusters espaço-temporais dos casos confirmados de COVID-19 e os óbitos decorrentes da infecção na população do estado de Minas Gerais. Os resultados obtidos podem ser importantes balizadores de políticas de saúde pública, uma vez que a análise de clusters tem como objetivo identificar regiões em que a ocorrência de casos do fenômeno em estudo é significativa. Isso torna possível que as tomadas de decisões sejam mais assertivas para cada região, de acordo com suas especificidades.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
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dc.subjectAmostragem - Estatísticapt_BR
dc.subjectAmostragem por Conglomeradospt_BR
dc.subjectCluster - sistema de computadorpt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectMinas Geraispt_BR
dc.titleIdentificação de clusters espaço-temporais de casos de COVID-19 no estado de Minas Gerais.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Spencer Barbosa dapt_BR
dc.contributor.refereeDuarte, Anderson Ribeiropt_BR
dc.contributor.refereeMoura, Flávio dos Reispt_BR
dc.contributor.refereePereira, Tiago Martinspt_BR
dc.description.abstractenThis study aims to identify Spatio-temporal clusters of confirmed cases of COVID-19 and deaths resulting from the infection in the population of the Minas Gerais state. The results obtained here can be relevant references for public health policies. Once cluster analysis aims to identify regions whose occurrences of the phenomenon under study are significant. This makes it possible for decision-making to be more assertive for each area, according to its specificity’s.pt_BR
dc.contributor.authorID15.2.4013pt_BR
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