| Autor: |
Thiago Moreira Pinto, Salomão Braga Santos, Camila Santana Dias, Carlos Henrique Rodrigues De Moura, Bruno Marques Viegas, Emanuel Negrão Macêdo, Diego Cardoso Estumano |
| Rok vydání: |
2022 |
| Zdroj: |
Conjecturas. 22:750-764 |
| ISSN: |
1657-5830 |
| DOI: |
10.53660/conj-527-814 |
| Popis: |
Neste artigo foi selecionada a técnica bayesiana de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC) para estimativa dos parâmetros das equações diferenciais dos modelos compartimentais SQUIDER e SEIR, buscando compreender a propagação da Covid-19 no estado do Pará. Foi elaborado um algoritmo em Matlab reproduzindo a técnica de MCMC que utiliza processos estocásticos e simula um passeio aleatório, onde temos os possíveis valores dos parâmetros amostrados aleatoriamente. Os parâmetros estimados neste trabalho para os modelos SQUIDER e SEIR foram comparados aos dados reais e aplicadas as métricas de Akaike Information Criterion (AIC) e Bayesian Information Criteria (BIC) para definir o modelo que melhor representa o fenômeno de propagação da Covid-19 no estado do Pará. Como resultados foram obtidos histogramas que indicam uma convergência de parâmetros no modelo SQUIDER, o que não aconteceu com o modelo SEIR. Pela aplicação do AIC e BIC foi demonstrado que o modelo SQUIDER é o modelo que melhor representeou a propagação da Covid-19 no estado do Pará e possui um potencial de ser utilizado como modelo preditivo. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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