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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Santos, Wilson Calmon Almeida dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Wilson Calmon Almeida dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Souza, Marcio Watanabe Alves de | - |
Autor(es): dc.contributor | Baltar, Valéria Troncoso | - |
Autor(es): dc.creator | Araujo, Pedro Filipe Teixeira de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:25:03Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:25:03Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/28407 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/749853 | - |
Descrição: dc.description | A notificação de um caso confirmado de COVID-19 tende a ocorrer em uma data (data da notificação) posterior à data de início dos sintomas (ou sinais) — a diferença entre as datas é chamada de atraso na notificação. Estratégias de correção para lidar com os atrasos na notificação de algum tipo de evento têm sido propostas na literatura — tradicionalmente em ciências atuariais e, também, em epidemiologia. É comum dispor dados de eventos que são notificados com atraso em um arranjo conhecido como triângulo de run-off, no qual as linhas representam as datas de ocorrência dos eventos e as colunas correspondem aos atrasos. Neste trabalho, convenientemente utilizaremos uma reorganização dos dados do triângulo de run-off em um vetor obtido pelo empilhamento das linhas. Apresentaremos, então, um método de correção dos atrasos nas notificações que é baseado na imputação de dados em séries temporais univariadas. Para tal, consideramos o Modelo Estrutural dentro do arcabouço da Modelagem em Espaço de Estados, onde o tratamento de missing values (dados ou valores faltantes, ausentes) tende a ser simplificado. Destacamos que a correção dos atrasos nas notificações dos casos de COVID-19 nos permite ter um melhor acompanhamento da real evolução da pandemia uma vez que a data na qual um indivíduo é infectado deve estar mais próxima da data de início dos sintomas do que da data de notificação. | - |
Descrição: dc.description | 79 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Imputação de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelos em espaço de estados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Atrasos na notificação | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Casos por início dos sintomas | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sintoma | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística hospitalar | - |
Título: dc.title | Imputação de dados em séries temporais: uma proposta de correção para o atraso nas notificações dos casos de COVID-19 por data de início dos sintomas via Modelo Estrutural | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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