Modelo de regressão spline, com efeitos mistos e erros autorregressivos de médias móveis, aplicado aos dados da Covid-19 nos estados do Sul e Sudeste do Brasil

Marcos Antonio Alves Pereira

ORCID iD Universidade Federal do Cariri (UFCA) Brasil

Cibele Maria Russo Novelli

ORCID iD Universidade de São Paulo (USP) Brasil

Mileno Tavares Cavalcante

ORCID iD Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) Brasil

Resumo

Este trabalho tem como objetivo apresentar um método para ajustar dados longitudinais de casos confirmados e acumulados de Covid-19, proporcionalmente ao número de habitantes dos estados das regiões Sul e Sudeste do Brasil, considerando o tempo como variável explicativa. Com o modelo proposto, é possível fazer previsões de novos casos da doença como forma de oferecer suporte para gestores públicos e privados na elaboração e planejamento de estratégias para prevenir ou atenuar impactos sociais e econômicos de doenças de propagação viral coma a Covid-19 e outras doenças com propagação similar. Considerou-se modelos de regressão spline com efeitos mistos, úteis para ajuste de dados correlacionados que não possuam relação linear, e modelos autorregressivos e de médias móveis (ARMA) para os resíduos, uma vez que estes apresentaram essa característica, além de serem estacionários. Utilizou-se o modelo de regressão spline cúbica com efeitos mistos para calcular as taxas de crescimento e para predição de observações futuras do número acumulado de infectados pela Covid-19 nos sete estados estudados. Os resultados obtidos demonstraram boa concordância entre os dados ajustados com o modelo e os dados observados para todos os estados analisados. As previsões para os estados de São Paulo, Espírito Santo e Minas Gerais apresentaram os menores valores absolutos dos desvios relativos entre valores preditos e observados.

Palavras-chave


autorregressivos de médias móveis; covid-19 no Brasil; dados longitudinais; efeitos mistos; regressão spline


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DOI: http://dx.doi.org/10.18265/2447-9187a2022id7712

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