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Ciência-IUL
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Descrição Detalhada da Publicação
Título Revista
AIMS Mathematics
Ano (publicação definitiva)
2024
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
In this paper, we consider a compartmental model to fit the real data of confirmed active cases with COVID-19 in Portugal, from March 2, 2020 until September 10, 2021 in the Primary Care Cluster in Aveiro region, ACES BV, reported to the Public Health Unit. The model includes a deterministic component based on ordinary differential equations and a stochastic component based on bootstrap methods in regression. The main goal of this work is to take into account the variability underlying the data set and analyse the estimation accuracy of the model using a residual bootstrapped approach in order to compute confidence intervals for the prediction of COVID-19 confirmed active cases. All numerical simulations are performed in R environment ( version. 4.0.5). The proposed algorithm can be used, after a suitable adaptation, in other communicable diseases and outbreaks.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
COVID-19,Bootstrap confidence interval,SAIRP model,Centre of Portugal region
Classificação Fields of Science and Technology
- Matemáticas - Ciências Naturais
Registos de financiamentos
| Referência de financiamento | Entidade Financiadora |
|---|---|
| UIDB/04106/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| UIDB/00006/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
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Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.
