ABSTRACT
Objetivo: mostrar uma análise do comportamento e da previsão da série referente aos casos confirmados de tuberculose (TB), notificados no sistema de informação de agravos de notificação no estado de Minas Gerais (MG). Métodos: análise de séries temporais e estudo do efeito da sazonalidade, tendência e intervenção. Os dados são mensais relativos ao número de casos confirmados de tuberculose, concernente aos anos de 2001 a 2019, que foram retirados do site DATASUS. Resultados: ajustou-se um modelo SARIMA(1,1,0)(1,0,0)12, o qual o mais adequado foi o que considerou as possíveis intervenções na série. Conclusão: não deve haver um aumento nem queda brusca no número de casos de TB em MG no ano de 2020.
Objective: to show an analysis of the behavior and forecast of the series referring to confirmed cases of tuberculosis (TB), notified in the information system for notification of diseases in the state of Minas Gerais (MG). Methods: analysis of time series and study of the effect of seasonality, trend and intervention. The data are monthly regarding the number of confirmed cases of tuberculosis, concerning the years 2001 to 2019, which were removed from the DATASUS website. Results: a model SARIMA(1,1,0)(1,0,0)12 was adjusted, the most appropriate being the one that considered the possible interventions in the series. Conclusion: there should not be an increase in the sharp drop in the number of TB cases in MG in 2020.
Subject(s)
Tuberculosis , Information Systems , DiseaseABSTRACT
ABSTRACT: Assessing sugarcane (Saccharum spp.) stalk growth helps to adequately manage the phenological stages of the crop. The aim of this study was to describe the height-growth curve of four sugarcane varieties (RB92579, RB93509, RB931530 and SP79-1011), in irrigated plant-cane and ratoon cane plantations, using the Logistic and Gompertz nonlinear models, while considering all deviations from assumptions. The model parameters were estimated based on the least squares method using the Gauss-Newton algorithm. To select the most suitable model, nonlinear measures, adjusted coefficient of determination (R2 adj), residual standard deviation (RSD), and corrected Akaike information criterion (AICc) were used. Based on the best models, stalk height growth rates and crop phenological stages were determined using critical points. All tests were performed in the free software environment for statistical computing and graphics, R. In general, the Logistic and Gompertz models without AR(1) better described the plant-cane and ratoon cane stalk height, respectively. All varieties showed early growth, and the RB92579 variety presented higher rates in both cycles.
RESUMO: A avaliação do crescimento dos colmos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ajuda a adequar o manejo com as fases fenológicas da cultura. Objetivou-se com este trabalho descrever a curva de crescimento da altura de quatro variedades de cana-de-açúcar (RB92579, RB93509, RB931530 e SP79-1011), nos cultivos de cana planta e cana soca irrigados, utilizando os modelos não lineares Logístico e Gompertz, e considerando eventuais desvios de pressupostos. A estimação dos parâmetros dos modelos foi feita com base no método dos mínimos quadrados utilizando o Algoritmo de Gauss-Newton. Para selecionar o modelo mais adequado foram utilizadas as medidas de não linearidade, o coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), o desvio padrão residual (DPR) e o critério de informação de Akaike corrigido (AICc). Com base nos melhores modelos foram determinadas as taxas de crescimento da altura dos colmos e as fases fenológicas da cultura por meio dos pontos críticos. Todas as análises foram realizadas no software estatístico R. No geral, os modelos Logístico e Gompertz sem AR(1) descreveram melhor a altura dos colmos em cana planta e cana soca, respectivamente. Todas as variedades apresentaram crescimento precoce, a variedade RB92579 apresentou maiores taxas em ambos os ciclos.