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Com as primeiras manifestações do vírus SARS-CoV-2 em dezembro de 2019 e seu alastramento pelo globo, diversos estudos que buscam prever futuros cenários de transmissão e das mortes causadas por ele têm surgido no meio científico. Pesquisas baseadas na avaliação da série temporal em diversos países têm mostrado precisão em determinar estes cenários baseando-se em modelos como de NAÏVE, Holt-Winters e ARIMA. Neste trabalho, buscou-se identificar os períodos de instabilidade de coeficientes da série temporal do COVID-19 no Brasil, utilizando para isso o método dos mínimos quadrados recursivos para encontrar os erros de predição e, para a detecção dos outliers, o método da floresta de isolamento. Os resultados obtidos indicaram de forma satisfatória o que era esperado para a quantidade de dias analisados, sendo possível identificar no gráfico, através dos outliers e das datas onde aparecem, períodos em que houve aumento ou diminuição abrupta do número diário de mortes pelo vírus no país e quais eventos reais poderiam estar associados à estas variações.

COVID-19, SARS-CoV-2, Mínimos Quadrados Recursivos, Identificação de Sistemas, Detecção de Outliers