| Summary: | A modelagem matemática de problemas epidemiológicos, via sistemas de equações diferenciais compartimentais, aliada aos avanços computacionais, são cada vez mais aplicados em processos de tomada de decisão, prevenção e controle de doenças. Os objetivos deste trabalho foram estudar e executar simulações numéricas do modelo epidemiológico compartimental SIR (suscetíveis, infectados e removidos), via método de Euler; levantar dados reais da Covid-19 no Brasil; estimar os parâmetros do modelo e plotar gráficos capazes de auxiliar na compreensão da dinâmica da pandemia no país. A linguagem de programação adotada foi Python. Os resultados evidenciaram a importância de um ajuste adequado para o parâmetro de transmissão da doença e permitiram realizar previsões futuras.
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