A Pandemia de COVID-19 nos munic´ıpios do Estado do Paran´a

uma investigac¸˜ao via An´alise de Agrupamento

Autores/as

Palabras clave:

Análise de agrupamento, Clusters, J48, Naive Bayes, Covid-19

Resumen

A presente pesquisa aborda o contexto epidemiológico da pandemia de COVID-19, focando o panorama específico do Brasil, com foco especial no Estado do Paraná, aproximadamente um ano após a implementação do primeiro confinamento. O objetivo geral desta pesquisa consiste em aplicar a técnica de análise de agrupamento conhecida como k-means para categorizar os municípios paranaenses com base em duas variáveis ​​principais: o número de casos confirmados eon ´úmero de ´obitos por COVID-19. Para alcan¸car esse prop´osito, foram utilizados dados fornecidos pela Secretaria de Saúde do Paraná, abrangendo o período de 1º de janeiro de 2021 a 15 de março de 2021. Os resultados obtidos revelaram a identificação ¸c˜ao de três clusters que se destacaram como ´otimos, evidenciando divergências nos padrões de incidência de casos e ´óbitos entre os municípios. Notavelmente, observou-se uma correlação entre a densidade populacional e a frequência de casos e ´óbitos, com ´áreas mais densamente povoadas tendendo a registrar números mais elevados. Além disso, a avaliação da precisão dos algoritmos J48 e Naive Bayes  na classificação dos clusters apresentou resultados satisfatórios. Consequentemente, conclui-se
que a técnica de agrupamento de empregados revelou-se eficaz na identificação de semelhanças nos padrões de propagação da COVID-19, oferecendo evidências relevantes para a formulação de Estratégias direcionadas e eficientes no enfrentamento da pandemia, especialmente nas regiões mais impactadas.

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Publicado

21-08-2024

Cómo citar

Debastiani Neto, J., Gabriela Wendpap, B., & Peterson Pereira, R. (2024). A Pandemia de COVID-19 nos munic´ıpios do Estado do Paran´a: uma investigac¸˜ao via An´alise de Agrupamento. Sigmae, 13(2), 158–166. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2357

Número

Sección

Applied Statistics