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  • 标题:Modeling of hospital admissions for respiratory diseases as a function of probability distribution functions
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  • 作者:Amaury de Souza ; Débora Aparecida da Silva Santos ; José Francisco de Oliveira-Júnior
  • 期刊名称:Research, Society and Development
  • 电子版ISSN:2525-3409
  • 出版年度:2020
  • 卷号:9
  • 期号:8
  • 页码:1-17
  • DOI:10.33448/rsd-v9i8.6501
  • 出版社:Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
  • 摘要:Objetivo: Analisar os ajustes das distribuições de densidade de probabilidade weibull, gama, normal e logística da série histórica de hospitalizações por doenças respiratórias (pneumonia infantil e adulto) de 2011 a 2015, em Campo Grande, MS. Métodos: Os parâmetros de forma e escala das distribuições foram determinados para verificar a qualidade do ajuste dos dados. Resultados: Quatro funções de densidade de probabilidade (Tabela 2) foram ajustadas e os testes R2, MAE, RSME, MAPE foram utilizados para verificar a melhor função de densidade para dados de hospitalização. Conclusão: O melhor ajuste foi a distribuição gama; a distribuição pode ser usada como uma distribuição alternativa que descreve adequadamente os dados de internações por doenças respiratórias em Campo Grande.
  • 其他摘要:Objective: To analyze the adjustments of the weibull, gamma, normal and logistic probability density distributions of the historical series of hospitalizations for respiratory diseases (childhood and adult pneumonia) from 2011 to 2015, in Campo Grande, MS. Methods: The shape and scale parameters of the distributions were determined to verify the quality of the data fit. Results: Four probability density functions (Table 2) were fitted and the R2, MAE, RSME, MAPE tests were used to verify the best density function for hospitalization data. Conclusion: The best fit was the Gamma distribution; the distribution can be used as an alternative distribution that adequately describes the data on hospital admissions for respiratory diseases in Campo Grande.
  • 关键词:Hospital admission; Pneumonia; Modeling; Probability; Child and adults.
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