Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Barros, Talita Viviane Siqueira de |
| Orientador(a): |
Vivacqua, Carla Almeida |
| 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: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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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: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28541
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Resumo: |
A dengue é uma doença infecciosa transmitida pelo mosquito Aedes aegypti. Este vetor transmite também a chikungunya, zika e febre amarela. Em 2019, a Organização Mundial de Saúde (OMS) estabeleceu o combate à dengue como uma das dez prioridades para esse ano. Estima-se que quase metade da população mundial está em risco de infecção pela dengue. Frente ao exposto, este trabalho tem o intuito de analisar dados de casos notificados de dengue entre os anos de 2000 e 2016, obtidos junto ao Centro de Controle de Zoonoses (CCZ) da cidade de Natal/RN, via séries temporais. Em Natal-RN desde 2000 ocorrem surtos de dengue, implicando na existência de possíveis observações atípicas (denotadas neste trabalho por outliers) na série histórica. Além disso, em 2015 ocorreu um surto de zika e por possuir sintomas semelhantes, casos podem ter sido notificados como dengue. Assim, busca-se uma modelagem que considera a informação de possíveis mudanças de comportamento e existência de outliers através da análise de intervenção. Foram utilizados também os métodos de suavização exponencial simples, de Holt e de Holt Winters, bem como o modelo ARIMAX com variáveis exógenas climáticas. Modelos são comparados utilizando a raiz do erro médio quadrático (rEMQ) e do erro absoluto médio (EAM) de previsões para as 37 primeiras semanas de 2017. O modelo GARCH foi utilizado para estimar a volatilidade da série. |
