Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10988
Título: Modelos de séries temporais aplicados à violência doméstica
Autor(es): Santos, Cesar Augusto da Rocha Santiago
Orientador(es): Lizzi, Elisângela Aparecida da Silva
Palavras-chave: Violência familiar
Análise de séries temporais
Saúde pública
Family violence
Time-series analysis
Public health
Data do documento: 2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Referência: SANTOS, Cesar Augusto da Rocha Santiago. Modelos de séries temporais aplicados à violência doméstica. 2018. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2018.
Resumo: Considera-se como violência o uso intencional de força física ou do poder, real ou em ameaça, contra si próprio, contra outra pessoa, ou contra um grupo ou uma comunidade que resulte ou tenha possibilidade de resultar em lesão, morte, dano psicológico, deficiência de desenvolvimento ou privação. A violência doméstica é uma das formas de violência, dentre tantas outras. O objetivo deste trabalho é estudar o número de casos mensais notificados de violência doméstica, sexual e outras violências nas diretorias regionais de saúde de Londrina e Cornélio Procópio- PR. Os dados foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação, por meio do sistema TABNET do DATASUS, provindos diretamente dos dados de livre acesso do Ministério da Saúde, para os anos de 2009 até 2014. O desenho do estudo é do tipo epidemiológico ecológico com componente de série temporal. Os modelos e técnicas de séries temporais foram utilizados para avaliar a evolução temporal do número de casos notificados mensalmente, com intuito de modelar a ocorrência do fenômeno. Utilizou-se modelos da classe Box e Jenkins, especificamente modelos ARIMA (Auto Regressivo Integrado de Média Móvel) com o intuito de entender a evolução da variável aleatória do número de casos notificados de violência doméstica, sexual e outras violências ordenadas no tempo. Todos os modelos foram implementados computacionalmente no software R. Por meio destes métodos, os resultados obtidos mostram que os dados analisados, tiveram um bom ajuste com os seguintes modelos ARIMA (0,1,0) e o SARIMA(0,1,0)(1,0,0)12, pois retornaram o menor valor do critério de Akaike. Pode-se entender que os dados em questão sofrem influência da diferenciação da série, ou seja, função direta do operador de atraso da série nos dois casos. No SARIMA como há 1 parâmetro auto-regressivo no componente cíclico, quer dizer que o mês atual sofre influência do próprio mês no ano anterior. Modelos matemáticos e estatísticos aplicados são boas ferramentas de apoio à decisão, pois possibilitam caracterizar o problema, exibindo de comportamentos periódicos podendo dar subsídio à estratégias de políticas públicas e vigilância em saúde.
Abstract: Violence is the intentional use of physical force or power, real or threatened against itself, against another person, or against a group or community that results in or is likely to result in injury, death, psychological harm, deficiency of development or deprivation. Domestic violence is one form of violence, among many others. The goals of this research is to study the number of reported monthly cases of domestic violence, sexual violence and other violence in the regional health directorates of Londrina and Cornélio Procópio-PR. The data will be obtained from the DATASUS TABNET system, directly from the Ministry of Health's open access data, for the years 2009 to 2014. The study design is of the ecological epidemiological with time series component. The models and techniques of time series will be used to evaluate the temporal evolution of the number of cases reported monthly, in order to model the occurrence of the phenomenon. Box and Jenkins models were used, ARIMA models (Auto Integrated Regressive of Moving Average) in order to understand the evolution of the random variable number of reported cases of domestic violence, sexual and other violence ordered in time, all models were implemented in the R software. Using these methods, the results obtained show that the analyzed data had a good fit with the following models ARIMA (0,1,0) and SARIMA (0,1,0) (1, 0.0) 12, since they returned the lowest value of the Akaike criterion, so it can be understood that the data in question are influenced by the differentiation of the series, that is, direct function of the delay operator of the series in the two cases. In SARIMA as there is 1 auto-regressive parameter in the cyclic component, it means that the current month is influenced by the month itself in the previous year. Mathematical and statistical models applied are good decision support tools, since they make it possible to characterize the problem, exhibiting periodic behaviors and can give support to public policy strategies and health surveillance.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10988
Aparece nas coleções:CP - Licenciatura em Matemática

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CP_DAMAT_2018-1-02.pdf1,71 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.