dc.creator.ID |
XAVIER, M. R. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1310231592323128 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SOUSA, Jorge Alves de. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
SOUSA, J. A. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1ID |
SOUSA, JORGE ALVES |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1ID |
SOUSA, JORGE ALVES DE |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/0226886239142027 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
VIEIRA, Alecxandro Alves. |
|
dc.contributor.referee1ID |
VIEIRA, A. A. |
pt_BR |
dc.contributor.referee1ID |
VIEIRA, ALECXANDRO ALVES |
pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1887165837865869 |
pt_BR |
dc.contributor.referee2 |
LOPES, Anselmo Ribeiro. |
|
dc.contributor.referee2ID |
LOPES, A. R. |
pt_BR |
dc.contributor.referee2ID |
LOPES, Anselmo Ribeiro |
pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes |
http://lattes.cnpq.br/4322372114854211 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Este trabalho tem como objetivo descrever aspectos conceituais e sistematizar indicações
metodológicas da análise de séries temporais, assim como sua aplicação para antever futuros
cenários com respeito à evolução do número de casos da doença Tuberculose na Paraíba,
evidenciando alguns fatores capazes de modificar a distribuição, ou comportamento, desta
doença no estado. Antever o futuro é uma primeira e óbvia aplicação da análise de séries
temporais. De fato, essa análise propicia a previsão dos valores futuros da série. Contudo, a
incerteza sobre estimativas futuras é tanto maior quanto mais se distancia do presente, e
intercorrências inesperadas são mais ou menos frequentes nas atividades humanas, o que
implica risco adicional de erro não previsto. Destaca-se que o modelo Box-Jenkins foi
adequado para estimar e prever os dados futuros de casos de tuberculose na Paraíba, e este
modelo, obteve boa precisão, pois possui resíduos normalizados e não autocorrelacionados.
Isso causou um aspecto de sequência no gráfico dos dados previstos e um valor considerável
de intervalo de confiança. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Educação e Saúde - CES |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Matemática Aplicada |
pt_BR |
dc.title |
Séries temporais: uma análise dos casos de tuberculose na Paraíba. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2021-10-05 |
|
dc.description.abstract |
This term paper aims to describe conceptual aspects and systematize methodological
indications of time series analysis, as well as its application in order to predict future
scenarios related to the evolution of the number of cases of Tuberculosis in Paraíba, by
highlighting some factors that can change the distribution or behavior of this disease in the
State. Predicting the future time is a first and clear application of time series analysis. In fact,
this analysis provides a prediction of the future values of the series. However, uncertainty
about future estimates is greater the further one gets from the present, and unexpected
intercurrences are more or less common in human activities, which imply additional risk of
unanticipated error. It is noteworthy that the Box-Jenkins model was essential to estimate and
predict the future data of tuberculosis cases in State of Paraíba. It resulted in a sequence
aspect to the graph from the predicted data, in addition to a considerable value of confidence
interval. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/24667 |
|
dc.date.accessioned |
2022-04-20T11:01:57Z |
|
dc.date.available |
2022-04-20 |
|
dc.date.available |
2022-04-20T11:01:57Z |
|
dc.type |
Trabalho de Conclusão de Curso |
pt_BR |
dc.subject |
Tuberculose |
pt_BR |
dc.subject |
Tuberculose - Paraíba - cenário futuro |
pt_BR |
dc.subject |
Modelo Box-Jenkins |
pt_BR |
dc.subject |
Séries temporais - análise |
pt_BR |
dc.subject |
Tuberculosis |
pt_BR |
dc.subject |
Tuberculosis - Paraíba - scenario future |
pt_BR |
dc.subject |
Box-Jenkins model |
pt_BR |
dc.subject |
Time series - analysis |
pt_BR |
dc.subject |
Tuberculosis - Paraíba - escenario futuro |
pt_BR |
dc.subject |
Análisis de series temporales |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
XAVIER, Micaely Rodrigues. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Time series: an analysis of tuberculosis cases in Paraíba. |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Serie temporal: un análisis de los casos de tuberculosis en Paraíba. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
XAVIER, Micaely Rodrigues. Séries temporais: uma análise dos casos de tuberculose na Paraíba. 2021. 42 fl. (Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso de Licenciatura em Matemática, Centro de Educação e Saúde, Universidade Federal de Campina Grande, Cuité – Paraíba – Brasil, 2021. |
pt_BR |
dc.description.resumen |
Este trabajo tiene como objetivo describir aspectos conceptuales y sistematizar indicaciones
metodologías de análisis de series de tiempo, así como su aplicación para predecir futuros
escenarios sobre la evolución del número de casos de enfermedad tuberculosa en Paraíba,
evidenciando algunos factores capaces de modificar la distribución, o el comportamiento, de esta
enfermedad en el estado. Anticipar el futuro es una primera y obvia aplicación del análisis de series.
tormentas De hecho, este análisis proporciona la predicción de los valores futuros de la serie. sin embargo, el
la incertidumbre sobre las estimaciones futuras es mayor cuanto más lejos del presente, y
complicaciones inesperadas son más o menos frecuentes en las actividades humanas, que
implica un riesgo adicional de error no previsto. Es de destacar que el modelo de Box-Jenkins fue
adecuado para estimar y predecir datos futuros sobre casos de tuberculosis en Paraíba, y esto
modelo, obtuvo una buena precisión, ya que tiene residuos normalizados y no autocorrelacionados.
Esto provocó una aparición de secuencia en el gráfico de datos predicho y un valor considerable
de intervalo de confianza. |
pt_BR |