Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira, Milena Heidecher de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18072022-170814/
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Resumo: |
Modelos matemáticos são utilizados com frequência em estudos epidemiológicos a fim de prever cenários e a partir disso tomar providências para frear a propagação de determinadas doenças. Sendo assim, uma das grandes dificuldades enfrentadas vem a ser a escolha do modelo que melhor representa o fenômeno estudado. O objetivo deste trabalho foi realizar uma comparação qualitativa entre três diferentes modelos matemáticos compartimentais (SIR, SEIR e SEIIHURD) utilizando dados de COVID-19 do município de São Paulo, com a intenção de ressaltar as diferenças, vantagens e desvantagens de cada modelo de acordo com as condições estabelecidas. O interesse principal foi analisar previsões, ajuste aos dados e os erros cometidos para concluir quais modelos se adequaram a doença analisada no ambiente escolhido durante o período inicial da pandemia, compreendido entre os dias 25 de fevereiro de 2020 e 5 de outubro de 2020. De acordo com os três modelos analisados foi possível observar que o modelo SEIIHURD se adequou melhor aos dados na maioria das comparações feitas, enquanto o modelo SEIR se destacou em relação às previsões realizadas. |
