Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
PINTO, Thiago Moreira
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| Orientador(a): |
ESTUMANO, Diego Cardoso
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Processos
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/15102
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Resumo: |
Neste estudo foi selecionada a técnica bayesiana de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC) para estimativa dos parâmetros das equações diferenciais dos modelos compartimentais SQUIDER1 e SEIR2 , buscando refletir a propagação da Covid-19 no estado do Pará. Foi elaborado um algoritmo em Matlab reproduzindo a técnica de MCMC que utiliza processos estocásticos e simula um passeio aleatório, onde temos os possíveis valores do parâmetro amostrados aleatoriamente. Ao fazer uma amostragem proporcional à probabilidade dos valores, alcançou-se uma distribuição de probabilidade que se aproximou dos dados para conseguir ajustar os parâmetros do modelo e convergiu para a distribuição estacionária de interesse. Os parâmetros estimados neste trabalho para os modelos SQUIDER e SEIR foram comparados aos dados reais e aplicadas as métricas de Akaike Information Criterion (AIC) corrigido e Bayesian Information Criteria (BIC) para melhor definir o modelo que melhor representa o fenômeno de propagação da Covid-19 no estado do Pará. Como resultados foram obtidos histogramas que indicam uma convergência de parâmetros no modelo SQUIDER, o que não aconteceu com o modelo SEIR. Pela aplicação do AIC e BIC foi demonstrado que o modelo SQUIDER é o modelo que melhor representeou a propagação da Covid-19 no estado do Pará e possui um potencial de ser utilizado como modelo preditivo. |
