CCET - TCC - Estatística
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Navegando CCET - TCC - Estatística por Autor "0000-0002-2975-4637"
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TCC Implementação computacional de interpolação espacial de dados climáticos nas Ilhas Britânicas: uma abordagem interativa com Shiny(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-05) Oliveira, Jocikleyton Ferreira de; Pinho, André Luís Santos de; 0000-0002-2975-4637; http://lattes.cnpq.br/7753762932186347; https://lattes.cnpq.br/2588076877937203; Vivacqua, Carla Almeida; http://lattes.cnpq.br/4339735174795014; Opazo, Miguel Angel Uribe; 0000-0001-8937-4815; http://lattes.cnpq.br/4179444121729414Este estudo se concentra no desenvolvimento de um aplicativo Shiny interativo e na interpolação espacial de dados de temperatura nas Ilhas Britânicas. O objetivo principal é oferecer aos usuários uma ferramenta que permita explorar uma variedade de combinações de modelos e erros, bem como compreender como a interpolação espacial contribui para representações mais esclarecedoras. Na seção de Desenvolvimento do Aplicativo Shiny, um aplicativo interativo foi construído usando a linguagem R e o pacote Shiny. Esse aplicativo permite que os usuários escolham diferentes modelos e métricas de erro para visualizar as previsões resultantes em um formato acessível e interativo. O processo envolveu a leitura e preparação dos dados, seguidos pela criação de uma interface de usuário intuitiva e elementos interativos, como menus suspensos e recursos de zoom, pan e tooltip nas visualizações. A seção de Interpolação Espacial desempenha um papel crucial neste estudo. Ela envolve a preparação dos dados da grade, o ajuste do modelo de variograma para estimar correlações espaciais e a aplicação da técnica de krigagem ordinária para estimar valores de temperatura em locais onde dados observados estavam ausentes. Mapas interpolados e contínuos das previsões de temperatura foram gerados e visualizados usando a biblioteca ggplot2. Portanto, este trabalho combina o desenvolvimento de um aplicativo Shiny interativo com técnicas avançadas de interpolação espacial para oferecer uma ferramenta poderosa na análise e visualização de dados climáticos nas Ilhas Britânicas. Os recursos interativos facilitam a exploração de informações complexas, enquanto a interpolação espacial fornece representações precisas das combinações de modelos e métricas em toda a região.TCC Previsão do consumo de antidepressivos no estado do Rio Grande do Norte: uma abordagem de séries temporais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-09-29) Araújo, Daniel Silva Gomes de; Siroky, Andressa Nunes; http://lattes.cnpq.br/4572878633164464; http://lattes.cnpq.br/2356582587476343; Pinho, André Luís Santos de; 0000-0002-2975-4637; http://lattes.cnpq.br/7753762932186347; Fernández, Luz Milena Zea; 0000-0001-8335-9446; http://lattes.cnpq.br/0576675498537949A sociedade atual sofre com diversos transtornos do trato psíquico. Dentre eles, destaca-se a depressão, que é configurado como um transtorno crônico e recorrente associado à incapacidade funcional. Como tratamento para tal transtorno, utiliza-se com frequência os antidepressivos da classe dos inibidores seletivos da recaptação da serotonina (ISRSs) e da classe dos inibidores seletivos da recaptação da serotonina e da noradrenalina (ISRSNs). A Fluoxetina e a Venlafaxina são dois antidepressivos de cada classe, respectivamente, que estão há mais tempo em comercialização no mercado, sendo de fundamental importância para a indústria farmacêutica e para o Mistério da Saúde do Brasil a previsão de consumo destes medicamentos. Desta forma, o objetivo do presente trabalho é analisar, por meio de uma abordagem de séries temporais, os dados referentes ao consumo de Fluoxetina e Venlafaxina no estado do Rio Grande do Norte entre os anos de 2014 e 2020, bem como realizar a previsão de consumo para o ano de 2021. Os dados brutos do trabalho serão retirados da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). Realiza-se o ajuste dos modelos de suavização exponencial e ARIMA para cada série de consumo com subsequente comparação entre previsões fornecidas pelos ajustes. Por meio dos resultados obtidos, observamos que o modelo da classe ARIMA apresentou melhores resultados em relação aos modelos de suavização exponencial, e indicam a necessidade de trabalhos futuros que considerem os eventos periódicos externos que influenciam o comportamento das séries de consumo, visando a obtenção de melhores previsões.