dc.contributor.advisor | Lopes, Luis Felipe Dias | |
dc.creator | Souza, Francisca Mendonça | |
dc.date.accessioned | 2023-01-10T15:33:49Z | |
dc.date.available | 2023-01-10T15:33:49Z | |
dc.date.issued | 2006-01-15 | |
dc.date.submitted | 2006 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/27548 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2006. | por |
dc.description.abstract | Since its foundation in 1970 the University Hospital of Santa Maria – HUSM is a
reference in public health for the central region of Rio Grande do Sul. Being part of
the Federal University of Santa Maria, the institution operates as a school hospital
aiming at the teaching development research and health assistance. The main
purpose of this research is to forecast the hospital occupation rate in sectors named:
General Hospital, Emergency Room of HUSM, using the Box & Jenkins methodology
and Intervention analysis, that will provide to future known of these variables at shortterm.
The data were collected at the HUSM statistical sector, with monthly
observations from January of 2000 to December of 2004. The model that better
explain the occupation rate in Emergency Room was an autoregressive integrated
moving average model with one difference, ARIMA(1,1,1) with one intervention of lag
36 of type abrupt temporary. Which give more explanation about the variable
analyzed. To the General Hospital a autoregressive integrated moving average
model with one difference, the variable was explained by ARIMA(1,1,2). Obtained the
forecasted values will serve as support for future researches in this area, as well as
the reached foresees will mainly become a way to evaluate the demand for beds at
HUSM in the following months serving as basis for a better hospital organization. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Demand forecasting | eng |
dc.subject | Box & Jenkins models | eng |
dc.subject | Intervention analysis | eng |
dc.subject | Times series analysis | eng |
dc.subject | Previsão de demanda | por |
dc.subject | Modelos Box & Jenkins | por |
dc.subject | Análise de intervenção | por |
dc.subject | Séries temporais | por |
dc.title | Modelos Box & Jenkins aplicados a previsão de demanda de leitos hospitalares | por |
dc.title.alternative | Box & Jenkins model applied to forecast the hospital beds demand | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | Desde a sua fundação em 1970 o Hospital Universitário de Santa Maria – HUSM é
uma referência em saúde pública para a região central do estado do Rio Grande do
Sul. Sendo parte da Universidade Federal de Santa Maria, a instituição atua como
Hospital Escola preocupando-se com o ensino e o desenvolvimento de pesquisas e
assistência a saúde. O objetivo desta pesquisa é prever a taxa de ocupação
hospitalar nos setores denominados Hospital Geral e Pronto Atendimento do HUSM,
utilizando a metodologia Box & Jenkins e a análise de intervenção que proverão o
conhecimento futuro destas variáveis a curto prazo. Os dados foram coletados no
setor de estatística do HUSM, com observações mensais de janeiro de 2000 a
dezembro de 2004. O modelo que melhor explica a taxa de ocupação no pronto
atendimento foi um modelo autoregressivo integrado de médias móveis com uma
diferença, ARIMA(1,1,1) com uma intervenção no período 36 do tipo abrupta
temporária, o qual forneceu melhores explicações sobre a variável analisada. O
hospital geral foi explicado por um modelo autoregressivo integrado de médias
móveis com uma diferença, ARIMA(1,1,2). Os valores previstos servirão como
suporte para pesquisas futuras nesta área, assim como as previsões encontradas
servirão como um forma de avaliação da demanda dos leitos no HUSM para os
próximos meses como base para uma melhor organização do hospital. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |