O ENADE é uma avaliação obrigatória composta pela média ponderada das notas de Formação Geral - FG e Componentes Específicos - CE que, em concluintes de todas as graduações, mede o desempenho em características como habilidades, conteúdos e competências profissionais acerca de seus cursos. Nesse sentido, neste trabalho, objetivou-se realizar um estudo com o propósito geral de realizar uma modelagem estatística em relação à nota do ENADE do curso de Matemática da Universidade de Pernambuco, identificando os padrões de variação da nota obtida pelo curso e, após isso, através da análise de regressão simples, predizer valores das futuras notas desses cursos no exame. Para isso, foi descrito através de um modelo matemático as relações existentes entre duas variáveis (notas e anos) mediante a utilização da análise de regressão linear simples, foram levados em conta a reta de regressão, o Coeficiente de Correlação de Pearson, o Coeficiente de Determinação e a Análise dos Resíduos. A partir dos resultados observados concluiu-se que as notas do ENADE tendem a decrescer ao longo dos anos, já que há uma relação linear negativa entre as variáveis, isso ocorre mesmo tendo todas as notas de CE e a nota de Garanhuns em FG com uma relação linear positiva.
A Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) abrange casos de Síndrome Gripal (SG) que evoluem com comprometimento da função respiratória o que, na maioria dos casos, leva à hospitalização. A pandemia provocada pela Corona Virus Disease (COVID-19) tornou-se o novo desafio mundial. Pacientes que apresentavam determinadas doenças crônicas tinham um prognóstico agravado quando eram apresentados ao novo Coronavírus. É imprescindível determinar os principais grupos de risco para qualquer doença, posto que facilita a tomada de decisão dos profissionais da saúde. Nesta pesquisa objetivou-se aplicar a modelagem preditiva via árvore de decisão (decision tree) para estimar a probabilidade do indivíduo que: tenha SRAG ser curado ou ir a óbito e tenha SRAG ser curado ou ir a óbito devido à contaminação e não contaminação por COVID-19, analisando por fim os resultados (casos registrados no Brasil). Essas informações ajudarão os profissionais da saúde a entender como cada comorbidade se comportou/a. Os principais resultados mostraram que o modelo proposto se ajusta bem, encontrando as seguintes porcentagens de sobrevivência: é melhor que o indivíduo que apresentou sintomas da SRAG tenha doença renal e asma do que não tenha comorbidade, pois a chance de cura é maior 7%; é melhor que o indivíduo que apresentou sintomas da SRAG devido à contaminação por COVID-19 tenha doença neurológica, cardiovascular e hematológica do que não tenha comorbidade, pois a chance de cura é maior 14% e por fim, o indivíduo que apresentou sintomas da SRAG, mas que não tenha sido contaminado por COVID-19 tem 75% chance de cura.
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