Aplicação de modelos de previsão de séries temporais para o número de mortes por coronavírus no Brasil.

Abstract

Modelos de previsão de dados são ferramentas de suma utilidade para inúmeras áreas de estudo, sendo uma delas a gestão pública de saúde. No ano de 2020 houve o início da pandemia causada pelo coronavírus(Covid-19), em que sociedade entrou em estado de emergência e concentrou recursos para combater essa triste realidade que continua a assombrando até hoje. Técnicas estatísticas de modo de previsão também foram utilizadas amplamente para acompanhar o andamento da doença, como a sua disseminação e o comportamento dos dados relacionados as mortes causadas pela doença. O modelo mais utilizado e divulgado pelos veículos midiáticos foi o modelo de previsão baseado em Médias Móveis, que é um entre os diversos modelos estatísticos que podemos utilizar para modelar estes dados. Este trabalho realizará a modelagem dos dados de mortes causadas pelo coronavírus utilizando o método de Holt-Winters e também o de Médias Móveis , onde será analisado o resultado e a eficiência de cada um, segundo as métricas estatísticas, qual se mostra mais eficiente. A conclusão foi que o Modelo de Holt-Winters, segundo a métrica de comparação dos Diferença Mínima dos Quadrados(DMQ), se demonstrou mais eficiente em relação ao de Médias Móveis.