Resumo Os investimentos em educação realizados pelo Governo Federal entre os anos de 2004 e 2014 chegaram a expressivos valores de 94,2 bilhões de reais, dos quais quase 7 bilhões de reais foram para as obras em instituições federais de ensino superior. Cabe ressaltar que, nesse setor, existe com frequência a ocorrência de aditivos de prazo e de custo, considerados grandes problemas na execução dessas obras. Do montante investido, cerca de 637 milhões representaram aditivos de custo, o que demostra o problema a ser enfrentado nessa área. Os dados deste trabalho englobam 2.178 obras divididas nas cinco regiões do país. Técnicas estatísticas, como a Análise de Variância de Kruskall-Wallis e o Teste U de Mann-Whitney, foram utilizadas para a análise e a inferência dos dados. Os principais fatores que levaram à celebração de aditivos foram as inclusões e/ou modificações de projetos e os acréscimos de serviços. Constatou-se que 69,05% das obras do setor não cumpriram o prazo e que 61,89% não terminam com o custo previsto. Nesse sentido, o estudo contribui para a avaliação das obras do setor público educacional em âmbito nacional, permitindo que as informações geradas sirvam para uma gestão mais eficiente nesse subsetor da construção.
Tuberculosis (TB) remains the world's deadliest infectious disease and is a serious public health problem. Control for this disease still presents several difficulties, requiring strategies for the execution of immediate combat and intervention actions. Given that changes through the decision-making process are guided by current information and future prognoses, it is critical that a country's public health managers rely on accurate predictions that can detect the evolving incidence phenomena. of TB. Thus, this study aims to analyze the accuracy of predictions of three univariate models based on time series of diagnosed TB cases in Brazil, from January 2001 to June 2018, in order to establish which model presents better performance. For the second half of 2018. From this, data were collected from the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS), which were submitted to the methods of Simple Exponential Smoothing (SES), Holt-Winters Exponential Smoothing (HWES) and the Integrated Autoregressive Moving Average (ARIMA) model. In the performance analysis and model selection, six criteria based on precision errors were established: Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percent Error (MAPE) and Theil's U statistic (U1 and U2). According to the results obtained, the HWES (0.2, 0.1, 0.1) presented a high performance in relation to the error metrics, consisting of the best model compared to the other two methodologies compared here.
RESUMO O presente artigo apresenta o estudo inicial sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará,desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 06/04/2020.O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 06/05/2020. Os resultados mostram que o modelo é confiável para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 761 infectados em 18/04/2020.
RESUMO O presente artigo apresenta o segundo estudo sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará, desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 28/05/2020, através de mapas. O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 28/05/2020 e a projeção de pico da epidemia no estado do Pará como um todo, com análises mais detalhadas em dez municípios incluindo a capital Belém. Os resultados mostram que o modelo possui confiabilidade acima de 90% para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 33.304 infectados em 28/05/2020.
Nowadays, the market for natural gas production and its use as a source of energy supply has been growing substantially in Brazil. However, the use of tools that assist the industry in the management of production can be essential for the strategic decision-making process. In this intuit, this work aims to evaluate the formulation of Holt Winter's additive and multiplicative time series to forecast Brazilian natural gas production. A comparison between the models and their forecast play a vital role for policymakers in the strategic plan, and the models estimated production values for the year 2018 based on the information contained in the interval between 2010 and 2017. Therefore, It was verified that the multiplicative method had a good performance so that we can conclude this formulation is ideal for such an application since all the predicted results by this model showed greater accuracy within the 95% confidence interval.
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