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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Feira de Santana-UEFS | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Amaral, Magali Teresopolis Reis | - |
Autor(es): dc.creator | Conceição, Katiane Silva | - |
Autor(es): dc.creator | de ANDRADE, Marinho Gomes | - |
Autor(es): dc.creator | Padovani, Carlos Roberto [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:47:57Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:47:57Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.28951/rbb.v38i2.481 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/206724 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/206724 | - |
Descrição: dc.description | The present paper consists of using the Chapman-Richard generalized growth model to functionally relate the number of people infected by COVID-19 with the number of days. The objective of this work is to estimate the instant that the number of infected people stops growing using the dataset of the accumulated amount of infected. For this propose, one conducted a comparative study of the performances of three models of Richard in eight Brazilian States. In the methodological context, the Gauss Newton procedure was used to estimate the parameters. In addition, selection criteria of the models were used to select the one that best fits the dataset. The methodology used allowed consistent estimates of the number of people infected by COVID-19 as a function of time and, consequently, it was possible to conclude that the projections provided by the growth curves point to a scenario of general contamination acceleration. Besides, the models predict that the epidemic is close to reaching its peak in Amazonas, Ceará, Maranhão, Pernambuco, and São Paulo States. | - |
Descrição: dc.description | Universidade Estadual de Feira de Santana-UEFS Departamento de Ciências Exatas | - |
Descrição: dc.description | Universidade de São Paulo-USP Instituto de Ciências Matemáticas e Computação Departamento de Matemática Aplicada e Estatística, Caixa Postal 668 | - |
Descrição: dc.description | Universidade Estadual Paulista-UNESP Instituto de Biociências Departamento de Bioestatística | - |
Descrição: dc.description | Universidade Estadual Paulista-UNESP Instituto de Biociências Departamento de Bioestatística | - |
Formato: dc.format | 125-146 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Revista Brasileira de Biometria | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Corona virus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gauss Newton method | - |
Palavras-chave: dc.subject | Generalized Richard model | - |
Palavras-chave: dc.subject | Growth curves | - |
Título: dc.title | Generalized growth curve model for COVID-19 in Brazilian states | - |
Título: dc.title | Modelo de curva de crescimento generalizado para COVID-19 nos estados brasileiros | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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