Modelagem dinâmica para previsão dos casos novos de COVID-19 no Estado do Paraná

  • Sheila R. Oro Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Liliane Hellmann Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Tereza R. Mafioleti Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Camila N. B. Di Domênico Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Guilherme L. Campos Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Keywords: Séeries temporais, Modelos autorregressivos de defasagens distribuídas, Coronavírus, Número reprodutivo efetivo

Abstract

Desde o mês de março de 2020 o Paraná tem registrado casos de uma doença infecciosa causada pelo novo coronavírus SARS-COV-2, a COVID-19. A velocidade da propagação da doença não é constante, o que requer frequente revisão dos cálculos das estimativas para o número futuro de infectados. Neste sentido, o uso de métodos estatísticos pode auxiliar na avaliação da evolução e nas projeções da propagação da doença. Este estudo, objetivou realizar a modelagem e previsão do número de casos novos diários de COVID-19, no Estado do Paraná, por meio dos modelos autorregressivos de defasagens distribuídas, considerando o atraso na divulgação dos casos novos, dos casos em investigação e a taxa de transmissão. Os resultados indicaram que o modelo ajustado é capaz de prever o número de casos novos diário da doença, com boa precisão para 14 dias.

Published
2020-12-08
Section
Articles