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

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSantos, Wilson Calmon Almeida dos-
Autor(es): dc.contributorSantos, Wilson Calmon Almeida dos-
Autor(es): dc.contributorSouza, Marcio Watanabe Alves de-
Autor(es): dc.contributorBaltar, Valéria Troncoso-
Autor(es): dc.creatorAraujo, Pedro Filipe Teixeira de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:25:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:25:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-03-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-03-29-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/28407-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/749853-
Descrição: dc.descriptionA 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.description79 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectImputação de dados-
Palavras-chave: dc.subjectModelos em espaço de estados-
Palavras-chave: dc.subjectAtrasos na notificação-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19-
Palavras-chave: dc.subjectCasos por início dos sintomas-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19-
Palavras-chave: dc.subjectSintoma-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística hospitalar-
Título: dc.titleImputação 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.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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