MODELOS DE REGRESSÃO DO NÚMERO DE CASOS DE LEPTOSPIROSE NO RECIFE/PE, BRASIL

Ruben Vivaldi Silva Pessoa, Jucarlos Rufino de Freitas, Leika Irabele Tenório de Santana, Mickaelle Maria de Almeida Pereira, Moacyr Cunha Filho
2020 SOCIEDADE 5.0:EDUCAÇÃO,CIÊNCIA,TECNOLOGIA E AMOR   unpublished
RESUMO A Leptospirose é uma doença de caráter zoonótico que afeta os animais domésticos, silvestres e o homem relacionando-se, principalmente, a variáveis ambientais e socioeconômica. Desta forma, o presente estudo teve por objetivo investigar qual o modelo de regressão com melhor ajuste para os dados dos casos de leptospirose no município de Recife/PE, fazendo uso das técnicas ligadas para ajuste e seleção de modelos. Os dados presentes nesse estudo são decorrentes do total de casos mensais de
more » ... leptospirose em Recife/PE, sendo obtidos por meio do Sistema Nacional de Agravos de Notificação (SINAN) e dos dados de precipitação pluviométrica, através da Agência Pernambucana de Águas e Clima (APAC), para o período de janeiro de 2007 a dezembro de 2019. Os modelos regressão linear simples é um método que estabelece uma relação linear, descrevendo as interações entre duas variáveis dependente (resposta) e independente (entrada). Para obtenção de um bom modelo necessita-se estimar seus parâmetros, assim é realizado o método de mínimos quadrados, que buscar minimizar a soma dos quadrados dos erros. Para a seleção do melhor modelo foi utilizado o critério Akaike Information Criteria (AIC) e pôr fim a análise de resíduos e diagnostico foi utilizada para investigar a adequabilidade de um modelo de regressão com base nos resíduos. A análise apresentou uma forte correlação entre a precipitação acumulada mensal dos postos 30 e 265 com o número de casos de leptospirose em Recife/PE, sendo de aproximadamente 0.747 e de aproximadamente 0.679, para o posto 30 e 265, respectivamente. Através da análise de resíduos, verifica-se que os dados se ajustam bem ao modelo encontrado. As técnicas usadas propiciaram uma análise associativa entre as variáveis em estudo,
doi:10.31692/2526-7701.vcointerpdvagro.0247 fatcat:oryu36kswjdvhlot33yoworciu