Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal

Bibliographic Details
Main Author: Cardoso, Arthur Oliveira
Publication Date: 2024
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFU
Download full: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42236
Summary: Traffic accidents are a serious global public health issue, resulting from a combination of behavioral factors, deficiencies in vehicle safety, and poor urban conditions. They represent one of the main causes of injuries and fatalities, driven by the continuous increase in the number of vehicles, changes in lifestyles, and observed risk behaviors in the general population. For this reason, this study investigates the monthly time series of traffic accident mortality in Brazil, aiming to identify a model capable of making predictions for this variable. Time series techniques were employed, using the Box-Jenkins approach, with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) models. The criteria adopted to make an analytical decision about the most appropriate model included the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). Additionally, to increase the accuracy of the analysis, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the Root Mean Square Error (RMSE) were also calculated. The chosen model was SARIMA(2,1,1)(3,1,1)12, which presented the lowest value for these criteria.
id UFU_b0f7a01a6629e5cac821c46fc55af5f3
oai_identifier_str oai:repositorio.ufu.br:123456789/42236
network_acronym_str UFU
network_name_str Repositório Institucional da UFU
repository_id_str
spelling Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporalSARIMASéries temporaisAICBICAcidentes de trânsitoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICATraffic accidents are a serious global public health issue, resulting from a combination of behavioral factors, deficiencies in vehicle safety, and poor urban conditions. They represent one of the main causes of injuries and fatalities, driven by the continuous increase in the number of vehicles, changes in lifestyles, and observed risk behaviors in the general population. For this reason, this study investigates the monthly time series of traffic accident mortality in Brazil, aiming to identify a model capable of making predictions for this variable. Time series techniques were employed, using the Box-Jenkins approach, with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) models. The criteria adopted to make an analytical decision about the most appropriate model included the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). Additionally, to increase the accuracy of the analysis, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the Root Mean Square Error (RMSE) were also calculated. The chosen model was SARIMA(2,1,1)(3,1,1)12, which presented the lowest value for these criteria.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Os acidentes de trânsito são uma questão grave de saúde pública em escala global, decorren- tes de uma combinação de fatores comportamentais, deficiências na segurança dos veículos e condições urbanas precárias. Eles representam uma das principais causas de lesões e fatali- dades, impulsionados pelo aumento contínuo do número de veículos, mudanças nos estilos de vida e comportamentos de risco observados na população em geral. Por essa razão, este estudo investiga a série temporal mensal de mortalidade por acidentes de trânsito no Brasil, com o objetivo de identificar um modelo capaz de realizar previsões para essa variável, utilizou-se técnicas de séries temporais, através da abordagem de Box e Jenkins, com modelos autorre- gressivos sazonais do tipo SARIMA. Os critérios adotados para tomar uma decisão analítica sobre o modelo mais apropriado incluíram o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Cri- tério Bayesiano de Schwarz (BIC). Além disso, para aumentar a precisão da análise, também foram calculadas a Média Aritmética dos Desvios Absolutos em Porcentagem (MAPE) e a Raiz Quadrada da Média Aritmética dos Quadrados dos Desvios (RMSE). O modelo escolhido foi o SARIMA(2,1,1)(3,1,1)12, que apresentou o menor valor para esses critérios.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEstatísticaBiase, Nádia Giarettahttp://lattes.cnpq.br/5113310672600001Silva, Pedro Franklin Cardosohttp://lattes.cnpq.br/2774946715740027Silva, Maria Imaculada de Sousahttp://lattes.cnpq.br/5214152217965576Cardoso, Arthur Oliveira2024-08-19T17:26:08Z2024-08-19T17:26:08Z2024-04-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCARDOSO, Arthur Oliveira. Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal. 2024. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42236porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-08-20T06:18:57Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/42236Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-08-20T06:18:57Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
dc.title.none.fl_str_mv Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
title Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
spellingShingle Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
Cardoso, Arthur Oliveira
SARIMA
Séries temporais
AIC
BIC
Acidentes de trânsito
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
title_short Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
title_full Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
title_fullStr Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
title_full_unstemmed Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
title_sort Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal
author Cardoso, Arthur Oliveira
author_facet Cardoso, Arthur Oliveira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Biase, Nádia Giaretta
http://lattes.cnpq.br/5113310672600001
Silva, Pedro Franklin Cardoso
http://lattes.cnpq.br/2774946715740027
Silva, Maria Imaculada de Sousa
http://lattes.cnpq.br/5214152217965576
dc.contributor.author.fl_str_mv Cardoso, Arthur Oliveira
dc.subject.por.fl_str_mv SARIMA
Séries temporais
AIC
BIC
Acidentes de trânsito
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
topic SARIMA
Séries temporais
AIC
BIC
Acidentes de trânsito
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
description Traffic accidents are a serious global public health issue, resulting from a combination of behavioral factors, deficiencies in vehicle safety, and poor urban conditions. They represent one of the main causes of injuries and fatalities, driven by the continuous increase in the number of vehicles, changes in lifestyles, and observed risk behaviors in the general population. For this reason, this study investigates the monthly time series of traffic accident mortality in Brazil, aiming to identify a model capable of making predictions for this variable. Time series techniques were employed, using the Box-Jenkins approach, with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) models. The criteria adopted to make an analytical decision about the most appropriate model included the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). Additionally, to increase the accuracy of the analysis, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the Root Mean Square Error (RMSE) were also calculated. The chosen model was SARIMA(2,1,1)(3,1,1)12, which presented the lowest value for these criteria.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-08-19T17:26:08Z
2024-08-19T17:26:08Z
2024-04-19
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv CARDOSO, Arthur Oliveira. Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal. 2024. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42236
identifier_str_mv CARDOSO, Arthur Oliveira. Mortalidade por acidentes de trânsito no brasil: uma análise de série temporal. 2024. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
url https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42236
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Estatística
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Estatística
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFU
instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron:UFU
instname_str Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron_str UFU
institution UFU
reponame_str Repositório Institucional da UFU
collection Repositório Institucional da UFU
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
repository.mail.fl_str_mv diinf@dirbi.ufu.br
_version_ 1827773071360000000