{"id":6196,"date":"2020-04-13T17:08:19","date_gmt":"2020-04-13T20:08:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.midomenech.com.br\/?p=6196"},"modified":"2025-02-02T13:44:12","modified_gmt":"2025-02-02T16:44:12","slug":"aplicando-estatistica-no-caso-do-covid-19-no-brasil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.midomenech.com.br\/aplicando-estatistica-no-caso-do-covid-19-no-brasil\/","title":{"rendered":"Aplicando estat\u00edstica no caso do Covid-19 no Brasil"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00a0 No meio dessa pandemia de Covid-19 a Ci\u00eancia \u00e9 uma arma importante para avaliar e compreender o processo de dissemina\u00e7\u00e3o do v\u00edrus, o aumento do uso das UTIs e as mortes que ele traz.<\/p>

\u00a0 Compreendendo esses mecanismos \u00e9 poss\u00edvel fazer previs\u00f5es do comportamento, antecipando os poss\u00edveis resultados e conseguindo tamb\u00e9m avaliar se alguma a\u00e7\u00e3o adotada est\u00e1 ou n\u00e3o fazendo efeito, mudando o comportamento da din\u00e2mica \u201cnatural\u201d<\/p>

\u00a0 Trabalhamos com o hist\u00f3rico de casos de covid-19 no Brasil (fonte UOL) para mostrar como podemos fazer algumas infer\u00eancias com dados reais com aux\u00edlio da estat\u00edstica. A tabela com dados variando entre 27\/2\/2020 e 9\/4\/2020 est\u00e1 a seguir.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Explorando os dados graficamente<\/strong><\/p>

Observa-se um crescimento exponencial tanto de n\u00famero de infectados, quanto de mortes.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00a0 Podemos extrair uma informa\u00e7\u00e3o adicional plotando a propor\u00e7\u00e3o de mortes em rela\u00e7\u00e3o aos infectados. Ser\u00e1 que permanece constante? O gr\u00e1fico mostra que h\u00e1 um aumento claro da propor\u00e7\u00e3o de mortes entre o in\u00edcio do problema at\u00e9 o \u00faltimo dia da s\u00e9rie. De 17\/mar\u00e7o (1\u00aa morte) at\u00e9 9\/abril houve um aumento da porcentagem de mortes de 5%, saindo de 2% e chegando a 7%.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Trabalhando com modelos estat\u00edsticos<\/strong><\/p>

Ajuste da porcentagem de mortes ao longo do tempo<\/strong><\/p>

\u00a0 Como a rela\u00e7\u00e3o \u00e9 aproximadamente linear, se pode construir uma equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o simples para avaliar o aumento da porcentagem de mortes ao longo do tempo. A equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o simples tem a forma: y = a + b x. O ajuste pode ser feito no software Minitab (Estat\\Regress\u00e3o\\Gr\u00e1fico de linha ajustada). O resultado da figura mostra que a cada dia a porcentagem aumenta em 0,24% (= 0,00244*100). Em outras palavras, a cada 4 dias aproximadamente h\u00e1 um aumento m\u00e9dio de 1% na propor\u00e7\u00e3o de mortes. Essa rela\u00e7\u00e3o \u00e9 estatisticamente significativa e a qualidade do ajuste \u00e9 razo\u00e1vel (coeficiente de determina\u00e7\u00e3o R2 pr\u00f3ximo a 75%). Note que esta conclus\u00e3o \u00e9 valida para o per\u00edodo em que o estudo foi feito. A extrapola\u00e7\u00e3o deve ser feita somente nas proximidades do per\u00edodo considerado porque o fen\u00f4meno pode mudar.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ajuste do n\u00famero de casos infectados ao longo do tempo<\/strong><\/p>

\u00a0 Como o comportamento dos casos infectados e do n\u00famero de mortes segue uma tend\u00eancia exponencial, devemos usar um modelo apropriado. A transforma\u00e7\u00e3o Box-Cox do Minitab (Estat\\Cartas de Controle\\Transforma\u00e7\u00f5es de Box-Cox) nos ajuda neste trabalho. O software sugere as seguintes transforma\u00e7\u00f5es para linearizar a rela\u00e7\u00e3o de infectados e de mortes ao longo do tempo:<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Para linearizar n\u00famero de infectados \u00e0 use transforma\u00e7\u00e3o (infectados0,10<\/sup>)<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Para linearizar n\u00famero de mortes \u00e0 use transforma\u00e7\u00e3o (mortes0,30<\/sup>)<\/p>

\u00a0 Com isso veja que as duas s\u00e9ries transformadas tem um comportamento bem retil\u00edneo. Agora fica bem mais f\u00e1cil ajustar um modelo usando novamente regress\u00e3o simples.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Os gr\u00e1ficos obtidos est\u00e3o a seguir. O \u00fanico problema das equa\u00e7\u00f5es obtidas \u00e9 que n\u00e3o est\u00e3o na escala original, mas numa outra transformada.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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As equa\u00e7\u00f5es podem ser representadas abaixo:<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0(Infectados acumulados)0,10<\/sup> = 0,915 + 0,0428 x Tempo<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0(Mortes acumuladas)0,30<\/sup> = -4,439 + 0,2789 x Tempo<\/p>

\u00a0 Como expressar agora as equa\u00e7\u00f5es em fun\u00e7\u00e3o de n\u00famero de infectados e de mortes? Temos que voltar na escala original (\u201cdestransformar\u201d os dados). Para isso podemos aplicar logaritmo nos dois membros de cada equa\u00e7\u00e3o. Lembrando das propriedades de logaritmo:<\/p>

Log(xa<\/sup>) = a\u00a0log(x)<\/p>

Nos casos das equa\u00e7\u00f5es acima (usaremos logaritmo neperiano):<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a00,10 Ln(Infectados acumulados) = Ln(0,915 + 0,0428 x Tempo)<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Ln(Infectados acumulados) = Ln(0,915 + 0,0428 x Tempo)\/0,10<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Infectados acumulados = exp(Ln(0,915 + 0,0428 x Tempo) x 10)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0(1)<\/p>

Da mesma forma:<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Mortes acumuladas = exp(Ln(-4,439 + 0,2789 x Tempo)\/0,3)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0(2)<\/p>

\u00a0 Os gr\u00e1ficos com valores observados e ajustados pelas equa\u00e7\u00f5es (1) e (2) est\u00e3o nas figuras. A equa\u00e7\u00e3o prev\u00ea muito bem as mortes. No fim do per\u00edodo h\u00e1 um ponto em que a previs\u00e3o \u00e9 bastante menor do que a realidade (100 mortes a menos). Com a equa\u00e7\u00e3o (2) se pode confirmar que em aproximadamente 1 semana, o n\u00famero de mortes se duplicar\u00e1.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para o n\u00famero de infectados faremos uma nova equa\u00e7\u00e3o. Usaremos os dados a partir do 30\/mar\u00e7o, data na qual se percebe mudan\u00e7a na tend\u00eancia da curva.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Com esses novos dados se chega na equa\u00e7\u00e3o:<\/p>

\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Infectados acumulados = exp(Ln(-137,2+6,250 x Tempo)\/0,5)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0(3)<\/p>

\u00a0 A equa\u00e7\u00e3o n\u00e3o representa bem o in\u00edcio do fen\u00f4meno, mas representa bem melhor a parte final dos dados. Com esta equa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m se prev\u00ea que em aproximadamente se duplicar\u00e3o os casos de infectados em 1 semana.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Com essas equa\u00e7\u00f5es temos as seguintes previs\u00f5es at\u00e9 fim de abril.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00a0 Esperamos que as ideias apresentadas possam ser \u00fateis para aplicar em fen\u00f4menos do seu dia a dia. Caso tenha d\u00favidas ou queira manifestar sua opini\u00e3o sobre o artigo, deixe seu coment\u00e1rio abaixo.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Carlos Domenech<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Master Black Belt, Consultor, CEO da MI Domenech<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Leia Mais<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\"Fazendo<\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\n\t\t\t\tFazendo funcionar o Pensamento Estat\u00edstico – Parte 2\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t