Neste projeto apresentamos uma análise dos casos de infectados pelo vírus Sars‑CoV‑2 (novo coronavírus) reportados diariamente em diferentes países, nos estados e em algumas cidades brasileiras. A análise baseia‑se no ajuste, por meio de técnicas de seleção de modelos e detecção de pontos de mudança, de uma função de regressão utilizando splines.
TL;DR
- Ajustamos modelos com splines e detectamos possíveis pontos de mudança na tendência de novos casos.
- O projeto teve destaque em divulgação da imprensa especializada (Jornal da USP) e o vídeo de divulgação recebeu premiação da PRPG‑USP.
Introdução
O objetivo é estudar a tendência temporal de novos casos e identificar mudanças na dinâmica da transmissão que possam representar efeitos de intervenções, sazonalidade ou mudanças de teste/report.
Projeto desenvolvido em conjunto com Alex Rodrigo e Florencia Leonardi. Detalhes e material do projeto podem ser encontrados no repositório e na página do projeto.
Metodologia
A análise combina: - Modelagem de séries temporais por regressão com splines para capturar tendências suaves; - Métodos de seleção de modelos para escolher a complexidade das splines; - Algoritmos de detecção de pontos de mudança para localizar instantes com variação significativa na tendência.
Resultados e divulgação na imprensa
Se você quiser ver os resultados sobre a identificação dos pontos de mudança na curva de tendência da covid‑19, a metodologia utilizada e os resultados completos, leia o preprint disponível no arXiv: https://arxiv.org/abs/2006.02649.
O projeto recebeu atenção da imprensa: foi publicada uma matéria no Jornal da USP que descreve o projeto, a metodologia e os resultados em linguagem acessível ao público geral.
Leia a matéria completa no Jornal da USP: Jornal da USP — Método identifica e prevê mudanças na curva de casos de covid‑19
O vídeo de divulgação do projeto foi premiado pela Pró‑Reitoria de Pós‑Graduação da USP e pode ser acessado abaixo.
Conclusão
Análises baseadas em splines e detecção de pontos de mudança permitem identificar alterações importantes na tendência de novos casos, úteis para interpretação epidemiológica e avaliação de políticas públicas. As estimativas são atualizadas regularmente pelo GPECA e servem como ferramenta complementar para monitoramento.
Referências / Links úteis
- Página do projeto (GPECA/IME): http://www.ime.usp.br/~gpeca/covid-19
- Matéria no Jornal da USP — Método identifica e prevê mudanças na curva de casos de covid‑19
- Preprint / artigo disponível no arXiv — https://arxiv.org/abs/2006.02649 (PDF: https://arxiv.org/pdf/2006.02649)
Nota: Data de publicação: 2020-06-04. Última atualização: 2025-12-21.
Citação
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author = {Rodrigo dos S. Sousa; Magno T. F. Severino; Florencia G.
Leonardi, Alex},
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date = {2020-06-04},
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