Previsão dos indicadores do COVID-19

A presente dissertação centra-se na modelação e previsão dos principais indicadores da doença Covid-19: número diário de novos casos, óbitos e internamentos. Pretende-se identificar e ajustar os modelos que melhor preveem as séries temporais em estudo. Para tal, apresentamos os principais métodos determinísticos e estocásticos de previsão de séries temporais univariadas: métodos de alisamento exponencial (Holt-Winters) e modelos autoregressivos e de médias móveis (ARMA). Para avaliar a qualidade preditiva dos métodos em estudo, usamos as medidas dos erros de previsão do Erro Quadrático Médio, Erro Absoluto Médio e Erro Percentual Absoluto Médio. Os resultados obtidos apontam para a escolha dos métodos mais simples e com menor esforço computacional para prever qualquer dos indicadores do Covid-19.