Metodologia sistemática para avaliar impactos de desastres e de epidemias na população atingida

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Lucas Lima Carneiro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/50782
Resumo: This work aims at developing a new methodology for assessing the impact of an event, such as epidemics and natural disasters, in a given set of places. The proposed method uses machine learning techniques and statistical tools to investigate effects of the event, in one or more variables. Three distinct analyses are performed where two are monovariate and one is multivariate. The Resultant Vectors Graph presents a new technique to visualize results from several control charts in only one diagram and it also allows comparison between data after the event had occurred and its historical limits; the statistical comparison, through paired t tests, allows to compare the change in behavior between possibly affected locations and its control locations; in turn, the multivariate analysis, through Fuzzy c-means clustering algorithm, observes the behavior change in possibly affected locations while investigating the relationship between studied variables. In addition, the methodology presents a way of using the Fuzzy c-means algorithm to determine the set of control locations. Lastly, the proposed methodology is tested in two case studies: the "Fundão dam failure in Mariana - MG" and the "Impact of COVID-19 pandemics in visits for monitoring child growth and development in Brazil".
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The Resultant Vectors Graph presents a new technique to visualize results from several control charts in only one diagram and it also allows comparison between data after the event had occurred and its historical limits; the statistical comparison, through paired t tests, allows to compare the change in behavior between possibly affected locations and its control locations; in turn, the multivariate analysis, through Fuzzy c-means clustering algorithm, observes the behavior change in possibly affected locations while investigating the relationship between studied variables. In addition, the methodology presents a way of using the Fuzzy c-means algorithm to determine the set of control locations. Lastly, the proposed methodology is tested in two case studies: the "Fundão dam failure in Mariana - MG" and the "Impact of COVID-19 pandemics in visits for monitoring child growth and development in Brazil".CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Minas GeraisAprendizado de máquinaGestão de desastresAnálise estatísticaEngenharia elétricaAprendizado do computadorCatástrofes naturaisEstatística - AnáliseMetodologia sistemática para avaliar impactos de desastres e de epidemias na população atingidainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLucas Lima Carneiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGhttp://lattes.cnpq.br/8876934070013336Walmir Matos Caminhashttp://lattes.cnpq.br/3987548764592597Ed Wilson Rodrigues VieiraFrederico Gadelha GuimarãesJorge Gustavo Velásquez MeléndezMário Neto BorgesEsta dissertação propõe uma metodologia para a análise do impacto de eventos, como desastres naturais, tecnológicos e epidemias, em um dado conjunto de localidades. O método proposto utiliza técnicas de aprendizado de máquina e ferramentas estatísticas para investigar os efeitos do evento, em uma ou mais variáveis. Propõe-se realizar três diferentes análises, onde duas são univariáveis e uma é multivariável. O Gráfico de Resultantes Vetoriais representa uma nova técnica para visualizar resultados de diversos diagramas de controle em uma única figura e permite comparar os dados após a ocorrência do evento com seus limites históricos; a comparação estatística, por testes t pareados, permite comparar a mudança de comportamento das localidades atingidas com um conjunto de localidades de controle; já a análise multivariável, por meio do algoritmo de agrupamento Fuzzy c-means, observa a mudança de comportamento das localidades atingidas ao investigar as relações entre as variáveis estudadas. Ademais, a metodologia apresenta uma forma de utilizar o algoritmo Fuzzy c-means para determinar as localidades de controle. Por fim, o método proposto é aplicado em dois estudos de caso: "Rompimento da barragem de Fundão em Mariana - MG" e "Impacto da pandemia da COVID-19 nos atendimentos para acompanhamento do crescimento e desenvolvimento de crianças no Brasil".BrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICAPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFMGORIGINALLucas Lima Carneiro - Dissertação de Mestrado - Versão Final.pdfapplication/pdf6061679https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/ce6a14bf-960a-4c56-8390-03d6d3054cea/downloadd1fe1eae8b5690f569f8d3e8ed5e0341MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2118https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/602285f5-9eaa-469b-be33-33a88873cc05/downloadcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD52falseAnonymousREAD1843/507822025-09-08 20:32:41.479open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/50782https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-08T23:32:41Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)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