SIR Dados Artificiais

• Dados artificiais
  • Visualizando os dados
• O problema
• Obtendo \(y_s(\theta,k) = [S \; I \: R]\)
• Condições inicias - \(y_0\) e \(\theta_0\)
• Estimação de parâmetros
  • Minimização da função custo
  • Visualização
• Referências

SIR 🇬🇧 Reino Unido 1944-1964

• Dados Reais
  • Visualizando os dados
• Selecionando um ano específico para análise
• Os dados
• O problema
• Obtendo \(y_s(\theta,k) = [S \; I \: R]\)
• Condições inicias - \(y_0\) e \(\theta_0\)
• Estimação de parâmetros
  • Minimização da função custo
  • Visualização
  • Reamostrando os dados
  • Restimando os parâmetros
• Outros métodos de estimação
• Análise anual
  • Detecção dos períodos de contágio

SIR 🇬🇧 Reino Unido Modelos Espaciais

• Os dados
• Determinando os parâmetros - SIR
  • Para uma única cidade
  • Estimando para todas cidades
• Obtendo informações de Lat e Long
• Correlação dos modelos
  • Interpolando os modelos estimados
  • Criando os data frames para matrix de correlação
  • Correlação do parâmetro \(\beta\)
  • Correlação do parâmetro \(r\)
  • Correlação do modelo

SIR 🇧🇷 Parâmetros variantes

• Os Dados
  • Filtrando e limpando os dados
• Visualizando a evolução
• Análise de um modelo com \(\beta\) variável no tempo
  • Proposta de algoritmo para extração do \(\beta(t)\) a partir dos dados