1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. Departamento de Estatística - DES
  4. DES - Artigos publicados em periódicos
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Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMedeiros, Elias Silva de-
dc.creatorBicalho, Carolina Cristina-
dc.creatorSáfadi, Thelma-
dc.creatorLima, Kelly Pereira de-
dc.date.accessioned2019-07-24T17:47:37Z-
dc.date.available2019-07-24T17:47:37Z-
dc.date.issued2018-05-
dc.identifier.citationMEDEIROS, E. S. de et al. Modelo SARIMAX aplicado aos casos de notificações de dengue em Recife, PE. Matemática e Estatística em Foco, [S.l.], v. 6, n. 1, p. 1-11, maio 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.seer.ufu.br/index.php/matematicaeestatisticaemfoco/article/view/39306pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/35635-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia (UFU), Faculdade de Matemática (FAMAT)pt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Eletrônica Matemática e Estatística em Focopt_BR
dc.subjectDoenças infecciosaspt_BR
dc.subjectModelo SARIMAXpt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.titleModelo SARIMAX aplicado aos casos de notificações de dengue em Recife, PEpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoAs mudanças climáticas têm impactado de maneira negativa na saúde humana, e isto tem influenciado no aumento da incidência de doenças infecciosas transmitidas por mosquitos, em especial a dengue que pode causar sérios riscos a saúde humana, provocando doença febril aguda. Alguns trabalhos apontam uma forte associação entre a incidência da dengue e fatores climáticos, tais como, precipitação e umidade. Os modelos estatísticos baseados em análises de séries temporais têm sido amplamente utilizado para identificar fatores climáticos que estão relacionados com as notificações de casos de dengue, bem como, para previsões destas notificações. O objetivo deste estudo é realizar uma investigação da dinâmica climática que colabora com o crescimento de notificações da dengue na cidade de Recife. Assim, pretende-se analisar o comportamento temporal destas notificações, utilizando modelos temporais do tipo SARIMAX (Sazonal autorregressivo Integrado de Médias Móveis com Covariáveis).pt_BR
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