PREVISÕES DO PIB PER CAPITA MUNDIAL ABORDANDO VARIÁVEIS DA COVID-19 NO PÓS-PANDEMIA: UM COMPARATIVO ENTRE MODELOS DE MACHINE LEARNING

Publicado em 17/02/2025 - ISSN: 1809-7189

DOI
10.29327/xxxi_simpep.885522  
Título do Trabalho
PREVISÕES DO PIB PER CAPITA MUNDIAL ABORDANDO VARIÁVEIS DA COVID-19 NO PÓS-PANDEMIA: UM COMPARATIVO ENTRE MODELOS DE MACHINE LEARNING
Autores
  • Daniel Christian Henrique
  • Gabriel Dudena de Faria
  • JOÃO CARLOS PRATS RAMOS
Modalidade
RESUMO EXPANDIDO
Área temática
07.ENGENHARIA ECONÔMICA - 7.4 - Gestão de Riscos
Data de Publicação
17/02/2025
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
Português
Página do Trabalho
https://eventos.feb.unesp.br/anais/xxxi_simpep/885522-previsoes-do-pib-per-capita-mundial-abordando-variaveis-da-covid-19-no-pos-pandemia--um-comparativo-entre-modelos
ISSN
1809-7189
Título do Evento
XXXI SIMPEP
Cidade do Evento
Bauru
Título dos Anais do Evento
Anais - SIMPEP
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital
DOI

Como citar

HENRIQUE, Daniel Christian; FARIA, Gabriel Dudena de; RAMOS, JOÃO CARLOS PRATS. PREVISÕES DO PIB PER CAPITA MUNDIAL ABORDANDO VARIÁVEIS DA COVID-19 NO PÓS-PANDEMIA: UM COMPARATIVO ENTRE MODELOS DE MACHINE LEARNING.. In: Anais - SIMPEP. Anais...Bauru(SP) UNESP, 2024. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/xxxi_simpep/885522-PREVISOES-DO-PIB-PER-CAPITA-MUNDIAL-ABORDANDO-VARIAVEIS-DA-COVID-19-NO-POS-PANDEMIA--UM-COMPARATIVO-ENTRE-MODELOS. Acesso em: 04/04/2025

Trabalho

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