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  • 标题:Modelo de Poisson e suas generalizações aplicadas a dados de dengue, Brasil
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  • 作者:Jucarlos Rufino de Freitas ; Marília Gabriela Ferreira de Miranda Oliveira ; Moacyr Cunha Filho
  • 期刊名称:Research, Society and Development
  • 电子版ISSN:2525-3409
  • 出版年度:2020
  • 卷号:9
  • 期号:10
  • 页码:1-18
  • DOI:10.33448/rsd-v9i10.8874
  • 出版社:Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
  • 摘要:Objetivo: analisar e comparar o comportamento semanal de casos de dengue nos cinco municípios mais populosos das mesorregiões Pernambucanas, a saber Caruaru, Palmares, Recife, Petrolina e Serra Talhada. Método: utilizaram-se os registros epidemiológicos semanais de dengue, no período de 2009 a 2018, disponibilizados através da Serviço de Informação ao Cidadão (SIC). Foram aplicados modelos de probabilidade, mais precisamente, os modelos Poisson e suas generalizações. Resultados: o modelo Binomial Negativo se sobressaiu em relação ao Modelo Quase-Poisson, reduzindo os parâmetros de dispersões com mais precisão devida à natureza dos dados superdispersos. Além disso, as análises indicaram que a precipitação e temperatura foram fatores significativos que afetou no número de casos em alguns municípios. Conclusão: a modelagem permitiu ser uma ferramenta útil para as autoridades locais planejarem tomadas de decisões e intervenção nos períodos mais propício de proliferação.
  • 关键词:DENV; Linear predictor; Dissemination; Modeling.
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