Valores Epidemiológicos

Estadísticos

Confirmados

7,634,117

Negativos

11,640,226

Sospechosos

830,490

Epidemiológicos

Defunciones

334,341

Recuperados

6,875,533

Activos

3,190

Estimados

Positivos Estimados

7,963,055

Defunciones Estimados

357,529

Activos Estimados

3,418

Porcentajes

Hombres(%)

46.34

Mujeres(%)

53.66

Ambulatorios(%)

90.43

Hospitalizados(%)

9.57

Movilidad Social

Column

Morbilidad

Column

Mortalidad

Column

Letalidad

Tablas

Row

Morbilidad

Morbilidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social
Year-Month NORTE NORTE_OCCIDENTE CENTRO_NORTE CENTRO SUR CDMX CENTRO+CDMX
2020-03 3.41 3.68 1.63 2.37 2.17 16.89 5.17
2020-04 26.42 23.60 7.61 19.36 18.69 140.24 42.69
2020-05 68.47 65.67 37.63 60.78 68.10 348.61 116.33
2020-06 157.86 122.37 85.18 98.89 123.31 323.17 142.18
2020-07 217.32 155.17 133.92 112.01 153.36 347.14 157.39
2020-08 165.42 154.05 130.07 89.43 91.18 362.21 142.08
2020-09 130.71 123.40 106.85 64.06 70.21 361.76 121.52
2020-10 211.62 197.16 120.04 63.08 53.40 487.93 145.08
2020-11 202.05 206.97 129.96 97.79 51.39 783.19 230.08
2020-12 218.26 156.98 143.42 151.95 85.89 1618.92 435.09
2021-01 244.53 229.24 228.96 225.35 129.09 1770.47 523.57
2021-02 81.09 104.48 81.68 102.92 64.96 802.02 237.85
2021-03 62.21 79.57 52.32 71.24 51.43 566.81 166.89
2021-04 62.41 68.93 40.93 43.66 47.92 323.79 97.73
2021-05 55.71 63.17 25.93 22.84 61.90 182.67 53.69
2021-06 80.73 180.36 26.18 25.25 113.71 380.14 93.74
2021-07 215.95 481.20 249.58 161.10 295.61 1437.76 407.50
2021-08 353.35 363.07 398.15 230.24 363.18 1244.89 426.07
2021-09 174.49 128.63 189.04 157.18 173.16 527.06 228.57
2021-10 134.74 59.93 65.87 80.86 61.47 209.52 105.69
2021-11 143.12 49.45 35.16 45.76 19.73 136.33 63.24
2021-12 179.66 185.85 77.18 58.71 44.52 379.92 120.71
2022-01 1202.89 1450.12 1026.55 560.05 666.40 3883.53 1201.51
2022-02 129.28 210.66 163.16 149.58 148.88 648.79 245.93
2022-03 23.44 38.20 28.35 23.68 26.95 132.69 44.72
2022-04 7.64 15.25 11.04 7.15 10.49 61.24 17.59
2022-05 24.72 69.54 29.01 11.54 20.59 172.67 42.64
2022-06 245.34 425.15 151.26 139.67 191.00 1317.81 367.06
2022-07 598.61 638.67 440.54 425.11 342.29 2029.01 734.67
2022-08 146.99 163.65 120.85 101.07 66.48 374.20 153.78
2022-09 32.51 33.87 24.41 15.19 15.25 98.21 31.22
2022-10 12.67 9.96 7.36 5.32 6.36 44.35 12.85
2022-11 31.49 11.73 12.64 10.18 25.98 89.99 25.58
2022-12 71.58 62.94 55.55 57.09 70.83 473.14 137.39
2023-01 68.50 88.88 82.67 76.99 45.15 369.21 133.39
2023-02 62.19 47.95 45.19 51.47 17.08 272.41 94.11
2023-03 54.37 45.14 33.97 50.81 17.27 292.98 97.55
2023-04 38.19 30.81 16.99 20.73 17.10 107.26 37.43
2023-05 25.21 26.03 15.13 13.25 21.21 74.10 25.00
2023-06 5.81 5.80 5.15 2.87 8.69 19.71 6.12

Mortalidad

Mortalidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social
Year-Month NORTE NORTE_OCCIDENTE CENTRO_NORTE CENTRO SUR CDMX CENTRO+CDMX
2020-03 0.05 0.11 0.01 0.05 0.03 0.23 0.08
2020-04 4.77 2.92 0.55 3.08 2.03 15.11 5.40
2020-05 9.68 8.49 2.40 12.91 9.97 52.14 20.48
2020-06 15.13 16.52 7.87 15.36 15.10 41.66 20.43
2020-07 23.55 19.75 11.73 15.64 19.85 28.01 18.02
2020-08 17.26 18.57 15.06 11.76 13.08 22.55 13.84
2020-09 11.12 12.84 12.03 7.43 6.75 21.21 10.09
2020-10 15.92 12.79 10.94 6.41 4.72 21.91 9.41
2020-11 22.62 16.35 11.74 8.81 3.44 29.07 12.72
2020-12 22.62 14.00 15.47 17.78 5.02 59.39 25.81
2021-01 27.17 22.42 31.93 31.65 11.53 95.32 43.94
2021-02 13.22 15.55 19.26 18.73 9.41 56.53 26.03
2021-03 5.89 8.58 8.46 10.45 6.11 35.19 15.22
2021-04 4.75 5.59 4.79 5.69 4.04 17.50 7.97
2021-05 3.55 3.84 2.36 2.34 3.10 6.05 3.06
2021-06 2.96 4.73 1.19 1.03 3.91 3.37 1.48
2021-07 4.89 18.72 5.17 3.02 8.50 15.15 5.36
2021-08 14.55 25.19 21.23 11.93 19.00 31.55 15.72
2021-09 12.39 11.32 15.98 10.30 13.21 17.82 11.75
2021-10 7.47 5.46 7.75 5.26 5.56 7.49 5.69
2021-11 7.43 3.02 2.89 2.31 1.92 2.90 2.42
2021-12 8.92 2.87 2.14 1.60 0.80 2.01 1.68
2022-01 14.38 11.13 8.79 4.35 3.54 13.49 6.12
2022-02 10.48 9.07 9.35 5.36 5.15 13.69 6.97
2022-03 1.46 1.27 1.43 0.97 1.10 2.54 1.27
2022-04 0.31 0.22 0.21 0.18 0.14 0.46 0.23
2022-05 0.14 0.11 0.09 0.05 0.08 0.18 0.08
2022-06 0.41 0.54 0.20 0.10 0.22 1.09 0.29
2022-07 2.40 1.75 1.24 1.25 1.44 4.88 1.95
2022-08 1.42 1.27 1.13 0.86 0.75 2.78 1.23
2022-09 0.34 0.35 0.27 0.19 0.12 0.63 0.27
2022-10 0.11 0.08 0.07 0.04 0.05 0.21 0.07
2022-11 0.19 0.13 0.06 0.04 0.09 0.18 0.07
2022-12 0.68 0.35 0.34 0.22 0.39 1.49 0.47
2023-01 0.86 1.00 0.85 0.72 0.46 3.12 1.18
2023-02 0.44 0.52 0.55 0.42 0.15 1.02 0.53
2023-03 0.42 0.35 0.32 0.25 0.13 0.92 0.38
2023-04 0.25 0.18 0.20 0.19 0.14 0.63 0.27
2023-05 0.19 0.23 0.10 0.08 0.10 0.33 0.13
2023-06 0.03 0.04 0.03 0.01 0.04 0.03 0.01

Letalidad

Letalidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social
Year-Month NORTE NORTE_OCCIDENTE CENTRO_NORTE CENTRO SUR CDMX CENTRO+CDMX
2020-03 1.54 2.88 0.68 1.97 1.44 1.35 1.58
2020-04 18.07 12.39 7.27 15.91 10.86 10.78 12.65
2020-05 14.14 12.93 6.38 21.24 14.63 14.96 17.60
2020-06 9.58 13.50 9.24 15.53 12.24 12.89 14.37
2020-07 10.84 12.73 8.76 13.96 12.94 8.07 11.45
2020-08 10.43 12.05 11.58 13.15 14.35 6.23 9.74
2020-09 8.50 10.40 11.26 11.59 9.61 5.86 8.30
2020-10 7.52 6.49 9.12 10.17 8.83 4.49 6.48
2020-11 11.20 7.90 9.04 9.00 6.70 3.71 5.53
2020-12 10.36 8.92 10.78 11.70 5.84 3.67 5.93
2021-01 11.11 9.78 13.94 14.05 8.93 5.38 8.39
2021-02 16.31 14.88 23.58 18.20 14.49 7.05 10.94
2021-03 9.47 10.79 16.18 14.66 11.88 6.21 9.12
2021-04 7.61 8.11 11.70 13.03 8.43 5.41 8.15
2021-05 6.38 6.08 9.11 10.26 5.01 3.31 5.69
2021-06 3.67 2.62 4.54 4.06 3.44 0.89 1.58
2021-07 2.27 3.89 2.07 1.87 2.87 1.05 1.31
2021-08 4.12 6.94 5.33 5.18 5.23 2.53 3.69
2021-09 7.10 8.80 8.45 6.55 7.63 3.38 5.14
2021-10 5.54 9.11 11.77 6.50 9.04 3.58 5.38
2021-11 5.19 6.10 8.23 5.04 9.75 2.13 3.83
2021-12 4.97 1.54 2.77 2.73 1.79 0.53 1.39
2022-01 1.20 0.77 0.86 0.78 0.53 0.35 0.51
2022-02 8.10 4.30 5.73 3.58 3.46 2.11 2.83
2022-03 6.22 3.32 5.03 4.09 4.07 1.91 2.84
2022-04 4.00 1.46 1.90 2.54 1.29 0.74 1.33
2022-05 0.58 0.15 0.32 0.43 0.40 0.11 0.18
2022-06 0.17 0.13 0.14 0.07 0.12 0.08 0.08
2022-07 0.40 0.27 0.28 0.30 0.42 0.24 0.27
2022-08 0.96 0.77 0.93 0.85 1.13 0.74 0.80
2022-09 1.05 1.04 1.11 1.25 0.80 0.64 0.88
2022-10 0.86 0.83 0.90 0.78 0.71 0.47 0.57
2022-11 0.60 1.10 0.48 0.38 0.33 0.21 0.26
2022-12 0.94 0.56 0.62 0.39 0.55 0.31 0.34
2023-01 1.26 1.12 1.03 0.93 1.01 0.84 0.89
2023-02 0.71 1.08 1.21 0.81 0.87 0.37 0.57
2023-03 0.77 0.78 0.93 0.49 0.74 0.32 0.39
2023-04 0.65 0.57 1.20 0.90 0.79 0.59 0.73
2023-05 0.76 0.90 0.66 0.61 0.49 0.44 0.51
2023-06 0.53 0.61 0.64 0.36 0.44 0.17 0.24

ANOVA

Column

Morbilidad

$ANOVA_Summary
             Df    Sum Sq   Mean Sq F value Pr(>F)  
Region        3 4.213e+10 1.404e+10    3.79 0.0109 *
Residuals   276 1.023e+12 3.705e+09                 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

$T_Test_Results
$T_Test_Results$NORTE_vs_CENTRO

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = -2.6849, df = 198, p-value = 0.007871
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -42470.529  -6501.229
sample estimates:
mean of x mean of y 
 24104.01  48589.89 


$T_Test_Results$NORTE_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = -0.51107, df = 118, p-value = 0.6103
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -18009.31  10620.53
sample estimates:
mean of x mean of y 
 24104.01  27798.40 


$T_Test_Results$NORTE_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = -3.045, df = 118, p-value = 0.00287
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -48425.88 -10260.29
sample estimates:
mean of x mean of y 
 24104.01  53447.10 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = 1.6749, df = 158, p-value = 0.09594
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -3727.097 45310.080
sample estimates:
mean of x mean of y 
 48589.89  27798.40 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = -0.36097, df = 158, p-value = 0.7186
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -31433.86  21719.44
sample estimates:
mean of x mean of y 
 48589.89  53447.10 


$T_Test_Results$SUR_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Casos[reg_long$Region == region1] and reg_long$Casos[reg_long$Region == region2]
t = -2.1024, df = 78, p-value = 0.03875
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -49936.68  -1360.72
sample estimates:
mean of x mean of y 
  27798.4   53447.1

Column

Mortalidad

$ANOVA_Summary
             Df    Sum Sq  Mean Sq F value Pr(>F)  
Region        3 7.024e+07 23411806   3.758 0.0113 *
Residuals   276 1.719e+09  6229229                 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

$T_Test_Results
$T_Test_Results$NORTE_vs_CENTRO

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = -2.8302, df = 198, p-value = 0.005131
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1892.5096  -338.2154
sample estimates:
mean of x mean of y 
 1128.013  2243.375 


$T_Test_Results$NORTE_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = -0.61005, df = 118, p-value = 0.543
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -746.303  394.778
sample estimates:
mean of x mean of y 
 1128.013  1303.775 


$T_Test_Results$NORTE_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = -1.0247, df = 118, p-value = 0.3076
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -944.599  300.374
sample estimates:
mean of x mean of y 
 1128.013  1450.125 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = 1.7238, df = 158, p-value = 0.08671
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -136.9934 2016.1934
sample estimates:
mean of x mean of y 
 2243.375  1303.775 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = 1.4302, df = 158, p-value = 0.1546
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -302.1857 1888.6857
sample estimates:
mean of x mean of y 
 2243.375  1450.125 


$T_Test_Results$SUR_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1] and reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2]
t = -0.37062, df = 78, p-value = 0.7119
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -932.4941  639.7941
sample estimates:
mean of x mean of y 
 1303.775  1450.125

Column

Letalidad

$ANOVA_Summary
             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
Region        3    168   55.99   2.282 0.0794 .
Residuals   276   6771   24.53                 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

$T_Test_Results
$T_Test_Results$NORTE_vs_CENTRO

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = -0.085541, df = 198, p-value = 0.9319
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.542437  1.414187
sample estimates:
mean of x mean of y 
 5.303375  5.367500 


$T_Test_Results$NORTE_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = 0.21709, df = 118, p-value = 0.8285
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.635574  2.038324
sample estimates:
mean of x mean of y 
 5.303375  5.102000 


$T_Test_Results$NORTE_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = 2.57, df = 118, p-value = 0.01142
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.5049974 3.8967526
sample estimates:
mean of x mean of y 
 5.303375  3.102500 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_SUR

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = 0.27361, df = 158, p-value = 0.7847
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.651076  2.182076
sample estimates:
mean of x mean of y 
   5.3675    5.1020 


$T_Test_Results$CENTRO_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = 2.4463, df = 158, p-value = 0.01553
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.4363009 4.0936991
sample estimates:
mean of x mean of y 
   5.3675    3.1025 


$T_Test_Results$SUR_vs_CDMX

    Two Sample t-test

data:  reg_long$Letal[reg_long$Region == region1] and reg_long$Letal[reg_long$Region == region2]
t = 2.0883, df = 78, p-value = 0.04003
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.09333001 3.90566999
sample estimates:
mean of x mean of y 
   5.1020    3.1025 
---
title: "COVID-19 en México: perspectiva de movilidad social"
author: "Emerald Branson Francis"
date: "2020-01-01 a 2023-06-27"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    theme: flatly
    vertical: scroll
    source_code: embed
---

```{r Modules, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
library(rmarkdown)
library(flexdashboard)
library(dplyr)
library(data.table)
library(tidyverse)
library(zoo)
library(plotly)
library(kableExtra)
library(gtsummary)
library(lubridate)
library(openxlsx)
```

```{r Primary Database, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov2020 <- fread("~/Documents/Covid Data/Crudos/COVID19MEXICO2020.csv",header = TRUE)
cov2021 <- fread("~/Documents/Covid Data/Crudos/COVID19MEXICO2021.csv",header = TRUE)
cov2022 <- fread("~/Documents/Covid Data/Crudos/COVID19MEXICO2022.csv",header = TRUE)
cov2023 <- fread("~/Documents/Covid Data/Crudos/COVID19MEXICO20230627.csv",header = TRUE)
covraw <- rbind(cov2020,cov2021,cov2022,cov2023)
```

```{r Data Processing, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov_processed <- covraw %>% 
  mutate(ORIGEN=replace(ORIGEN,ORIGEN==1,"USMER"), 
         ORIGEN=replace(ORIGEN,ORIGEN==2,"NO USMER"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==1,"CRUZ ROJA"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==2,"DIF"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==3,"ESTATAL"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==4,"IMSS"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==5,"IMSS-BIENESTAR"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==6,"ISSSTE"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==7,"MUNICIPAL"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==8,"PEMEX"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==9,"PRIVADA"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==10,"SEDENA"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==11,"SEMAR"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==12,"SSA"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==13,"UNIVERSITARIO"),
         SECTOR=replace(SECTOR,SECTOR==99,"NO ESPECIFICADO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==1,"AGUASCALIENTES"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==2,"BAJA CALIFORNIA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==3,"BAJA CALIFORNIA SUR"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==4,"CAMPECHE"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==5,"COAHUILA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==6,"COLIMA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==7,"CHIAPAS"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==8,"CHIHUAHUA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==9,"CIUDAD DE MÉXICO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==10,"DURANGO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==11,"GUANAJUATO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==12,"GUERRERO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==13,"HIDALGO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==14,"JALISCO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==15,"MÉXICO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==16,"MICHOACÁN"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==17,"MORELOS"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==18,"NAYARIT"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==19,"NUEVO LEÓN"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==20,"OAXACA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==21,"PUEBLA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==22,"QUERÉTARO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==23,"QUINTANO ROO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==24,"SAN LUIS POTOSÍ"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==25,"SINALOA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==26,"SONORA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==27,"TABASCO"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==28,"TAMAULIPAS"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==29,"TLAXCALA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==30,"VERACRUZ"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==31,"YUCATÁN"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==32,"ZACATECAS"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==36,"ESTADOS UNIDOS MEXICANOS"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==97,"NO APLICA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==98,"SE IGNORA"),
         ENTIDAD_UM=replace(ENTIDAD_UM,ENTIDAD_UM==99,"NO ESPECIFICADO"),
         SEXO=replace(SEXO,SEXO==1,"MUJER"),
         SEXO=replace(SEXO,SEXO==2,"HOMBRE"),
         SEXO=replace(SEXO,SEXO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==1,"AGUASCALIENTES"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==2,"BAJA CALIFORNIA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==3,"BAJA CALIFORNIA SUR"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==4,"CAMPECHE"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==5,"COAHUILA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==6,"COLIMA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==7,"CHIAPAS"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==8,"CHIHUAHUA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==9,"CIUDAD DE MÉXICO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==10,"DURANGO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==11,"GUANAJUATO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==12,"GUERRERO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==13,"HIDALGO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==14,"JALISCO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==15,"MÉXICO"),
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         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==17,"MORELOS"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==18,"NAYARIT"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==19,"NUEVO LEÓN"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==20,"OAXACA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==21,"PUEBLA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==22,"QUERÉTARO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==23,"QUINTANO ROO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==24,"SAN LUIS POTOSÍ"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==25,"SINALOA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==26,"SONORA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==27,"TABASCO"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==28,"TAMAULIPAS"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==29,"TLAXCALA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==30,"VERACRUZ"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==31,"YUCATÁN"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==32,"ZACATECAS"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==36,"ESTADOS UNIDOS MEXICANOS"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==97,"NO APLICA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==98,"SE IGNORA"),
         ENTIDAD_NAC=replace(ENTIDAD_NAC,ENTIDAD_NAC==99,"NO ESPECIFICADO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==1,"AGUASCALIENTES"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==2,"BAJA CALIFORNIA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==3,"BAJA CALIFORNIA SUR"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==4,"CAMPECHE"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==5,"COAHUILA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==6,"COLIMA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==7,"CHIAPAS"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==8,"CHIHUAHUA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==9,"CIUDAD DE MÉXICO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==10,"DURANGO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==11,"GUANAJUATO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==12,"GUERRERO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==13,"HIDALGO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==14,"JALISCO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==15,"MÉXICO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==16,"MICHOACÁN"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==17,"MORELOS"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==18,"NAYARIT"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==19,"NUEVO LEÓN"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==20,"OAXACA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==21,"PUEBLA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==22,"QUERÉTARO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==23,"QUINTANO ROO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==24,"SAN LUIS POTOSÍ"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==25,"SINALOA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==26,"SONORA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==27,"TABASCO"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==28,"TAMAULIPAS"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==29,"TLAXCALA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==30,"VERACRUZ"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==31,"YUCATÁN"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==32,"ZACATECAS"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==36,"ESTADOS UNIDOS MEXICANOS"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==97,"NO APLICA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==98,"SE IGNORA"),
         ENTIDAD_RES=replace(ENTIDAD_RES,ENTIDAD_RES==99,"NO ESPECIFICADO"),
         TIPO_PACIENTE=replace(TIPO_PACIENTE,TIPO_PACIENTE==1,"AMBULATORIO"),
         TIPO_PACIENTE=replace(TIPO_PACIENTE,TIPO_PACIENTE==2,"HOSPITALIZADO"),
         TIPO_PACIENTE=replace(TIPO_PACIENTE,TIPO_PACIENTE==99,"NO ESPECIFICADO"),
         INTUBADO=replace(INTUBADO,INTUBADO==1,"SI"),
         INTUBADO=replace(INTUBADO,INTUBADO==2,"NO"),
         INTUBADO=replace(INTUBADO,INTUBADO==97,"NO APLICA"),
         INTUBADO=replace(INTUBADO,INTUBADO==98,"SE IGNORA"),
         INTUBADO=replace(INTUBADO,INTUBADO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         NEUMONIA=replace(NEUMONIA,NEUMONIA==1,"SI"),
         NEUMONIA=replace(NEUMONIA,NEUMONIA==2,"NO"),
         NEUMONIA=replace(NEUMONIA,NEUMONIA==97,"NO APLICA"),
         NEUMONIA=replace(NEUMONIA,NEUMONIA==98,"SE IGNORA"),
         NEUMONIA=replace(NEUMONIA,NEUMONIA==99,"NO ESPECIFICADO"),
         NACIONALIDAD=replace(NACIONALIDAD,NACIONALIDAD==1,"MEXICANA"),
         NACIONALIDAD=replace(NACIONALIDAD,NACIONALIDAD==2,"EXTRANJERA"),
         NACIONALIDAD=replace(NACIONALIDAD,NACIONALIDAD==99,"NO ESPECIFICADO"),
         EMBARAZO=replace(EMBARAZO,EMBARAZO==1,"SI"),
         EMBARAZO=replace(EMBARAZO,EMBARAZO==2,"NO"),
         EMBARAZO=replace(EMBARAZO,EMBARAZO==97,"NO APLICA"),
         EMBARAZO=replace(EMBARAZO,EMBARAZO==98,"SE IGNORA"),
         EMBARAZO=replace(EMBARAZO,EMBARAZO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         HABLA_LENGUA_INDIG=replace(HABLA_LENGUA_INDIG,HABLA_LENGUA_INDIG==1,"SI"),
         HABLA_LENGUA_INDIG=replace(HABLA_LENGUA_INDIG,HABLA_LENGUA_INDIG==2,"NO"),
         HABLA_LENGUA_INDIG=replace(HABLA_LENGUA_INDIG,HABLA_LENGUA_INDIG==97,"NO APLICA"),
         HABLA_LENGUA_INDIG=replace(HABLA_LENGUA_INDIG,HABLA_LENGUA_INDIG==98,"SE IGNORA"),
         HABLA_LENGUA_INDIG=replace(HABLA_LENGUA_INDIG,HABLA_LENGUA_INDIG==99,"NO ESPECIFICADO"),
         INDIGENA=replace(INDIGENA,INDIGENA==1,"SI"),
         INDIGENA=replace(INDIGENA,INDIGENA==2,"NO"),
         INDIGENA=replace(INDIGENA,INDIGENA==97,"NO APLICA"),
         INDIGENA=replace(INDIGENA,INDIGENA==98,"SE IGNORA"),
         INDIGENA=replace(INDIGENA,INDIGENA==99,"NO ESPECIFICADO"),
         DIABETES=replace(DIABETES,DIABETES==1,"SI"),
         DIABETES=replace(DIABETES,DIABETES==2,"NO"),
         DIABETES=replace(DIABETES,DIABETES==97,"NO APLICA"),
         DIABETES=replace(DIABETES,DIABETES==98,"SE IGNORA"),
         DIABETES=replace(DIABETES,DIABETES==99,"NO ESPECIFICADO"),
         EPOC=replace(EPOC,EPOC==1,"SI"),
         EPOC=replace(EPOC,EPOC==2,"NO"),
         EPOC=replace(EPOC,EPOC==97,"NO APLICA"),
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         EPOC=replace(EPOC,EPOC==99,"NO ESPECIFICADO"),
         ASMA=replace(ASMA,ASMA==1,"SI"),
         ASMA=replace(ASMA,ASMA==2,"NO"),
         ASMA=replace(ASMA,ASMA==97,"NO APLICA"),
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         INMUSUPR=replace(INMUSUPR,INMUSUPR==2,"NO"),
         INMUSUPR=replace(INMUSUPR,INMUSUPR==97,"NO APLICA"),
         INMUSUPR=replace(INMUSUPR,INMUSUPR==98,"SE IGNORA"),
         INMUSUPR=replace(INMUSUPR,INMUSUPR==99,"NO ESPECIFICADO"),
         HIPERTENSION=replace(HIPERTENSION,HIPERTENSION==1,"SI"),
         HIPERTENSION=replace(HIPERTENSION,HIPERTENSION==2,"NO"),
         HIPERTENSION=replace(HIPERTENSION,HIPERTENSION==97,"NO APLICA"),
         HIPERTENSION=replace(HIPERTENSION,HIPERTENSION==98,"SE IGNORA"),
         HIPERTENSION=replace(HIPERTENSION,HIPERTENSION==99,"NO ESPECIFICADO"),
         OTRA_COM=replace(OTRA_COM,OTRA_COM==1,"SI"),
         OTRA_COM=replace(OTRA_COM,OTRA_COM==2,"NO"),
         OTRA_COM=replace(OTRA_COM,OTRA_COM==97,"NO APLICA"),
         OTRA_COM=replace(OTRA_COM,OTRA_COM==98,"SE IGNORA"),
         OTRA_COM=replace(OTRA_COM,OTRA_COM==99,"NO ESPECIFICADO"),
         CARDIOVASCULAR=replace(CARDIOVASCULAR,CARDIOVASCULAR==1,"SI"),
         CARDIOVASCULAR=replace(CARDIOVASCULAR,CARDIOVASCULAR==2,"NO"),
         CARDIOVASCULAR=replace(CARDIOVASCULAR,CARDIOVASCULAR==97,"NO APLICA"),
         CARDIOVASCULAR=replace(CARDIOVASCULAR,CARDIOVASCULAR==98,"SE IGNORA"),
         CARDIOVASCULAR=replace(CARDIOVASCULAR,CARDIOVASCULAR==99,"NO ESPECIFICADO"),
         OBESIDAD=replace(OBESIDAD,OBESIDAD==1,"SI"),
         OBESIDAD=replace(OBESIDAD,OBESIDAD==2,"NO"),
         OBESIDAD=replace(OBESIDAD,OBESIDAD==97,"NO APLICA"),
         OBESIDAD=replace(OBESIDAD,OBESIDAD==98,"SE IGNORA"),
         OBESIDAD=replace(OBESIDAD,OBESIDAD==99,"NO ESPECIFICADO"),
         RENAL_CRONICA=replace(RENAL_CRONICA,RENAL_CRONICA==1,"SI"),
         RENAL_CRONICA=replace(RENAL_CRONICA,RENAL_CRONICA==2,"NO"),
         RENAL_CRONICA=replace(RENAL_CRONICA,RENAL_CRONICA==97,"NO APLICA"),
         RENAL_CRONICA=replace(RENAL_CRONICA,RENAL_CRONICA==98,"SE IGNORA"),
         RENAL_CRONICA=replace(RENAL_CRONICA,RENAL_CRONICA==99,"NO ESPECIFICADO"),
         TABAQUISMO=replace(TABAQUISMO,TABAQUISMO==1,"SI"),
         TABAQUISMO=replace(TABAQUISMO,TABAQUISMO==2,"NO"),
         TABAQUISMO=replace(TABAQUISMO,TABAQUISMO==97,"NO APLICA"),
         TABAQUISMO=replace(TABAQUISMO,TABAQUISMO==98,"SE IGNORA"),
         TABAQUISMO=replace(TABAQUISMO,TABAQUISMO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         OTRO_CASO=replace(OTRO_CASO,OTRO_CASO==1,"SI"),
         OTRO_CASO=replace(OTRO_CASO,OTRO_CASO==2,"NO"),
         OTRO_CASO=replace(OTRO_CASO,OTRO_CASO==97,"NO APLICA"),
         OTRO_CASO=replace(OTRO_CASO,OTRO_CASO==98,"SE IGNORA"),
         OTRO_CASO=replace(OTRO_CASO,OTRO_CASO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         TOMA_MUESTRA_LAB=replace(TOMA_MUESTRA_LAB,TOMA_MUESTRA_LAB==1,"SI"),
         TOMA_MUESTRA_LAB=replace(TOMA_MUESTRA_LAB,TOMA_MUESTRA_LAB==2,"NO"),
         TOMA_MUESTRA_LAB=replace(TOMA_MUESTRA_LAB,TOMA_MUESTRA_LAB==97,"NO APLICA"),
         TOMA_MUESTRA_LAB=replace(TOMA_MUESTRA_LAB,TOMA_MUESTRA_LAB==98,"SE IGNORA"),
         TOMA_MUESTRA_LAB=replace(TOMA_MUESTRA_LAB,TOMA_MUESTRA_LAB==99,"NO ESPECIFICADO"),
         RESULTADO_LAB=replace(RESULTADO_LAB,RESULTADO_LAB==1,"POSITIVO"),
         RESULTADO_LAB=replace(RESULTADO_LAB,RESULTADO_LAB==2,"NO POSITIVO"),
         RESULTADO_LAB=replace(RESULTADO_LAB,RESULTADO_LAB==3,"PENDIENTE"),
         RESULTADO_LAB=replace(RESULTADO_LAB,RESULTADO_LAB==4,"NO ADECUADO"),
         RESULTADO_LAB=replace(RESULTADO_LAB,RESULTADO_LAB==97,"NO APLICA"),
         TOMA_MUESTRA_ANTIGENO=replace(TOMA_MUESTRA_ANTIGENO,TOMA_MUESTRA_ANTIGENO==1,"SI"),
         TOMA_MUESTRA_ANTIGENO=replace(TOMA_MUESTRA_ANTIGENO,TOMA_MUESTRA_ANTIGENO==2,"NO"),
         TOMA_MUESTRA_ANTIGENO=replace(TOMA_MUESTRA_ANTIGENO,TOMA_MUESTRA_ANTIGENO==97,"NO APLICA"),
         TOMA_MUESTRA_ANTIGENO=replace(TOMA_MUESTRA_ANTIGENO,TOMA_MUESTRA_ANTIGENO==98,"SE IGNORA"),
         TOMA_MUESTRA_ANTIGENO=replace(TOMA_MUESTRA_ANTIGENO,TOMA_MUESTRA_ANTIGENO==99,"NO ESPECIFICADO"),
         RESULTADO_ANTIGENO=replace(RESULTADO_ANTIGENO,RESULTADO_ANTIGENO==1,"POSITIVO"),
         RESULTADO_ANTIGENO=replace(RESULTADO_ANTIGENO,RESULTADO_ANTIGENO==2,"NEGATIVO"),
         RESULTADO_ANTIGENO=replace(RESULTADO_ANTIGENO,RESULTADO_ANTIGENO==97,"NO APLICA"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==1,"CLINICA"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==2,"COMITE"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==3,"PRUEBA"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==4,"INVALIDO"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==5,"NO REALIZADO"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==6,"SOSPECHOSO"),
         CLASIFICACION_FINAL=replace(CLASIFICACION_FINAL,CLASIFICACION_FINAL==7,"NEGATIVO"),
         MIGRANTE=replace(MIGRANTE,MIGRANTE==99,"NO ESPECIFICADO"),
         PAIS_NACIONALIDAD=replace(PAIS_NACIONALIDAD,PAIS_NACIONALIDAD=="México","MEXICANA"),
         PAIS_ORIGEN=replace(PAIS_ORIGEN,PAIS_ORIGEN==97,"NO APLICA"),
         UCI=replace(UCI,UCI==1,"SI"),
         UCI=replace(UCI,UCI==2,"NO"),
         UCI=replace(UCI,UCI==97,"NO APLICA"),
         UCI=replace(UCI,UCI==99,"NO ESPECIFICADO"))
```

```{r Remove Data Frames, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
rm(cov2020,cov2021,cov2022,cov2023,covraw)
```

# Valores Epidemiológicos {data-navmenu="Valores"}

```{r Database valores, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov_valores <- cov_processed %>% 
  select(CLASIFICACION_FINAL,TIPO_PACIENTE,
         FECHA_SINTOMAS,FECHA_DEF,
         ENTIDAD_UM,MUNICIPIO_RES,FECHA_ACTUALIZACION) %>% 
  as.data.frame()
Fecha_Activos <- ymd(max(cov_valores$FECHA_ACTUALIZACION)) - 14
Fecha_Max <- max(cov_processed$FECHA_ACTUALIZACION)
```

## Estadísticos

### Confirmados
```{r Positivos Valor, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Confirmados <- function(dataset){
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA") %>%
    nrow()     ## Exitoso - 17/05/2022
  return(confirm)
}
Confirmados <- Confirmados(cov_valores)
Confirmados_Num <- format(Confirmados,
                          big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Confirmados_Num, 
         icon = "fa-plus", 
         color = "#EF553B")
```

### Negativos
```{r Negativos Valor, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Negativos <- function(dataset){
  negativo <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "NEGATIVO") %>%
    nrow()
  return(negativo)   ## Exitoso - 17/05/2022
}
Negativos <- Negativos(cov_valores)
Negativos_Num <- format(Negativos,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Negativos_Num,
         icon = "fa-minus",
         color = "#B6E880")
```

### Sospechosos
```{r Sospechosos Valor, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Sospechosos <- function(dataset){
  sospech <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "INVALIDO"
           | CLASIFICACION_FINAL == "NO REALIZADO"
           | CLASIFICACION_FINAL == "SOSPECHOSO") %>%
    nrow()
  return(sospech)   ## Exitoso - 17/05/2022
}
Sospechosos <- Sospechosos(cov_valores)
Sospechosos_Num <- format(Sospechosos,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Sospechosos_Num,
         icon = "fa-question",
         color = "#FECB52")
```

## Epidemiológicos

### Defunciones
```{r Defunciones Valor, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Defunciones <- function(dataset){   ## No importa hospitalizado o Ambu
  confirm <- dataset %>% 
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  defunc <- confirm %>%
    filter(FECHA_DEF!= "9999-99-99") %>%
    nrow()
  return(defunc)          ## (Exitoso 29/06/22)
}
Defunciones <- Defunciones(cov_valores)
Defunciones_Num <- format(Defunciones,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Defunciones_Num,
         icon = "fa-ribbon",
         color = "#222A2A")
```

### Recuperados
```{r Recuperados, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Recuperados <- function(dataset){
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  ambulat <- confirm %>% 
    filter(TIPO_PACIENTE == "AMBULATORIO")
  sin_defunc <- ambulat %>% 
    filter(FECHA_DEF == "9999-99-99")
  defunc <- ambulat %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99")
  activos <- defunc %>% 
    filter(FECHA_SINTOMAS > Fecha_Activos)
  ambulat <- nrow(ambulat)
  activos <- nrow(activos)
  defunc <- nrow(defunc)
  sin_defunc <- nrow(sin_defunc)
  recup <- ((sin_defunc)-(activos+defunc))
  return(recup)   ## Exitoso - 29/06/2022 (con desviacion de 6 casos)
}
Recuperados <- Recuperados(cov_valores)    ## Revisar bien este codigo
Recuperados_Num <- format(Recuperados,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Recuperados_Num,
         icon = "fa-walking",
         color = "#00CC96")
```

### Activos
```{r Activos, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Activos <- function(dataset){
  confirm <- dataset %>% 
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  activos <- confirm %>% 
    filter(FECHA_SINTOMAS > Fecha_Activos) %>% 
    nrow()
  return(activos)   ### Finally Exitoso - 14/09/2022
}
Activos <- Activos(cov_valores)
Activos_Num <- format(Activos,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Activos_Num,
         icon = "fa-bed",
         color = "#636EFA")
```

## Estimados

### Positivos Estimados
```{r Positivos Estimados, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Indice_Positiv = (Confirmados)/(Confirmados+Negativos)  ### Less Codes
Positivos_Estimados <- round((Confirmados) + (Sospechosos  * Indice_Positiv),
                   digits = 0)  ### Exitoso - 29/06/22
Positivos_Estimados_Num <- format(Positivos_Estimados,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Positivos_Estimados_Num,
         icon = "fa-plus-circle",
         color = "#FFA15A")
```

### Defunciones Estimados
```{r Defunciones Estimados, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Indice_de_Defunc <- Defunciones/(Defunciones+Negativos)
Defunciones_Estimados <- round(Defunciones + 
                      (Sospechosos*Indice_de_Defunc),
                    digits = 0)   ## Exitoso = 29/06/22
Defunciones_Estimados_Num <- format(Defunciones_Estimados,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Defunciones_Estimados_Num,
         icon = "fa-times-circle",
         color = "#565656")
```

### Activos Estimados
```{r Activos Estimados, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Indice_de_Activos <- Activos/(Activos+Negativos)
Activos_Estimados <- round(Activos + 
                             (Sospechosos * Indice_de_Activos),
                           digits = 0)  ## Exitoso 29/06/22
Activos_Estimados_Num <- format(Activos_Estimados,big.mark = ",",scientific = FALSE)
valueBox(Activos_Estimados_Num,
         icon = "fa-procedures",
         color = "#19D3F3")
```

## Porcentajes
```{r Database Género, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov_sexo <- cov_processed %>% 
  select(SEXO,CLASIFICACION_FINAL) %>% 
  as.data.frame()
```

### Hombres(%)
```{r Hombre, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Hombres <- function(dataset){     ## Exitoso con ayuda
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  sexo <- confirm %>%
    filter(SEXO == "HOMBRE") %>% 
    nrow()
  tot <- nrow(confirm)
  percent <- round((sexo/tot)*100,2)
  return(percent)
}
Hombres <- Hombres(cov_sexo)
valueBox(Hombres, 
         icon = "fa-male",
         color = "#3366CC")
```

### Mujeres(%)
```{r Mujeres, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Mujeres <- function(dataset){     ## Exitoso con ayuda
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  sexo <- confirm %>%
    filter(SEXO == "MUJER") %>% 
    nrow()
  tot <- nrow(confirm)
  percent <- round((sexo/tot)*100,2)
  return(percent)
}
Mujeres <- Mujeres(cov_sexo)
valueBox(Mujeres, 
         icon = "fa-female",
         color = "#DD4477")
```

```{r Database Atención Médica, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov_hosp <- cov_processed %>% 
  select(TIPO_PACIENTE,CLASIFICACION_FINAL) %>% 
  as.data.frame()
```

### Ambulatorios(%)
```{r Ambulatorios, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Ambu <- function(dataset){     ## Exitoso con ayuda
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  ambu <- confirm %>%
    filter(TIPO_PACIENTE == "AMBULATORIO") %>% 
    nrow()
  tot <- nrow(confirm)
  percent <- round((ambu/tot)*100,2)
  return(percent)
}
Ambu <- Ambu(cov_hosp)
valueBox(Ambu, 
         icon = "fa-home",
         color = "#109618")
```

### Hospitalizados(%)
```{r Hospitalizados, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Hosp <- function(dataset){     ## Exitoso con ayuda
  confirm <- dataset %>%
    filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
           | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
           | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA")
  hosp <- confirm %>%
    filter(TIPO_PACIENTE == "HOSPITALIZADO") %>% 
    nrow()
  tot <- nrow(confirm)
  percent <- round((hosp/tot)*100,2)
  return(percent)
}
Hosp <- Hosp(cov_hosp)
valueBox(Hosp, 
         icon = "fa-hospital",
         color = "#B82E2E")
```


```{r Mexican Population, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
Mex_Pop <- read.xlsx("~/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/Documents/CovidData/Mex_Pop_2020_INEGI.xlsx", startRow = 1)

Population <- function(dataset){
  Data <- as.data.frame(t(dataset))                 # Transpose the data frame
  colnames(Data) <- Data[1, ]                       # Set the first row as column names
  Data <- Data[-1, ]                                # Remove the first row (original column names)
  Data <- Data %>%                                  # Reclassify row names as a column
    tibble::rownames_to_column(var = "ENTIDAD_UM")
  Data[, -1] <- apply(Data[, -1], 1, as.numeric)    # as.numeric
  Data <- Data[, -c(1)]                             # remove first column in a data frame
  return(Data)
}

Population <- Population(Mex_Pop)

#### Calculate Population by Regions
Population$NORTE <- 
    (Population$`BAJA CALIFORNIA` + 
    Population$CHIHUAHUA + 
    Population$SONORA + 
    Population$COAHUILA + 
    Population$`NUEVO LEÓN` + 
    Population$TAMAULIPAS)

Population$NORTE_OCCIDENTE <- 
    (Population$`BAJA CALIFORNIA SUR` + 
    Population$SINALOA + 
    Population$NAYARIT + 
    Population$DURANGO + 
    Population$ZACATECAS)
  
Population$CENTRO_NORTE <- 
    (Population$JALISCO +
    Population$AGUASCALIENTES +
    Population$COLIMA +
    Population$MICHOACÁN +
    Population$`SAN LUIS POTOSÍ`)
  
Population$CENTRO <-
    (Population$QUERÉTERO +
    Population$GUANAJUATO +
    Population$HIDALGO +
    Population$MÉXICO +
    Population$MORELOS +
    Population$TLAXCALA +
    Population$PUEBLA)

Population$SUR <-
    (Population$GUERRERO +
    Population$OAXACA +
    Population$CHIAPAS +
    Population$VERACRUZ +
    Population$TABASCO +
    Population$CAMPECHE +
    Population$`QUINTANO ROO` +
    Population$YUCATÁN)

Population$CENTRO_CDMX <-
  (Population$QUERÉTERO + 
     Population$GUANAJUATO + 
     Population$HIDALGO +
     Population$MÉXICO +
     Population$MORELOS +
     Population$TLAXCALA +
     Population$PUEBLA +
     Population$`CIUDAD DE MÉXICO`)
```

```{r Morbidity Database, message=FALSE, warning=FALSE, include=FALSE, paged.print=FALSE}
cov_morbilidad <- cov_processed %>% 
  select(CLASIFICACION_FINAL,TIPO_PACIENTE,FECHA_SINTOMAS,FECHA_DEF,
         ENTIDAD_UM,MUNICIPIO_RES,FECHA_ACTUALIZACION) %>% 
  filter(CLASIFICACION_FINAL == "CLINICA"
         | CLASIFICACION_FINAL == "COMITE"
         | CLASIFICACION_FINAL == "PRUEBA") %>% 
  as.data.frame()
```

# Movilidad Social

Column 
-------------------------------------
## Morbilidad

```{r Morbilidad por COVID, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Morbilidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                             "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                             "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  reg_calculado <- reg_agregado
  reg_calculado$Morbilidad_NORTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_NORTE / 
             Population$NORTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_NORTE_OCCIDENTE / 
             Population$NORTE_OCCIDENTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO_NORTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO_NORTE / 
             Population$CENTRO_NORTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO <- 
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO / 
             Population$CENTRO * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_SUR <- 
    round((reg_calculado$Casos_SUR /
             Population$SUR * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CDMX <- 
    round((reg_calculado$Casos_CDMX /
            Population$`CIUDAD DE MÉXICO` * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO_CDMX <-
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO_CDMX /
             Population$CENTRO_CDMX * 100000),2)
  
  empty_plot <- plot_ly(x = NULL, y = NULL, type = 'scatter',mode = 'none')
  
  morb_plot <- empty_plot %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`, 
              y = ~Morbilidad_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_NORTE_OCCIDENTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE_OCCIDENTE') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_CENTRO_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO_NORTE') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_CENTRO, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_SUR, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'SUR') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CIUDAD DE MÉXICO') %>%
    add_trace(data = reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Morbilidad_CENTRO_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO y CDMX') %>%
    layout(title = "Morbilidad de COVID-19 en México según las regiones de la Movilidad Social",
           xaxis = list(title = "Selecciona el periodo para examinar más y doble clic para regresar"),
           yaxis = list(title = "Morbilidad por 100,000 habitantes"),
           legend = list(x = 0.80, y = 0.90, traceorder = 'normal', 
                         bgcolor = 'rgba(255, 255, 255, 0.5)', 
                         bordercolor = 'rgba(0, 0, 0, 0.5)', 
                         borderwidth = 2))
  
  morb_plot                 ### Exitoso finalmente 03/mayo/2024
  
}
Morbilidad_Regiones(cov_morbilidad)       ### Exitoso
```

Column 
-------------------------------------
## Mortalidad

```{r Mortalidad Regiones, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Mortalidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_NORTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_NORTE / 
             Population$NORTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_NORTE_OCCIDENTE / 
             Population$NORTE_OCCIDENTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO_NORTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO_NORTE / 
             Population$CENTRO_NORTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO / 
             Population$CENTRO * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_SUR <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_SUR /
             Population$SUR * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CDMX <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CDMX /
            Population$`CIUDAD DE MÉXICO` * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO_CDMX <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO_CDMX /
             Population$CENTRO_CDMX * 100000),2)
  
  empty_plot <- plot_ly(x = NULL, y = NULL, type = 'scatter',mode = 'none')

  mort_plot <- empty_plot %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`, 
              y = ~Mortalidad_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_NORTE_OCCIDENTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE_OCCIDENTE') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_CENTRO_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO_NORTE') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_CENTRO, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_SUR, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'SUR') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CIUDAD DE MÉXICO') %>%
    add_trace(data = mort_reg_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Mortalidad_CENTRO_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO y CDMX') %>%
    layout(title = "Mortalidad de COVID-19 en México según las regiones de la Movilidad Social",
           xaxis = list(title = "Selecciona el periodo para examinar más y doble clic para regresar"),
           yaxis = list(title = "Mortalidad por 100,000 habitantes"),
           legend = list(x = 0.80, y = 0.90, traceorder = 'normal', 
                         bgcolor = 'rgba(255, 255, 255, 0.5)', 
                         bordercolor = 'rgba(0, 0, 0, 0.5)', 
                         borderwidth = 2))
  mort_plot                 ### Exitoso finalmente 03/mayo/2024

}
Mortalidad_Regiones(cov_morbilidad)    
```

Column 
-------------------------------------
## Letalidad

```{r Letalidad Regiones, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Letalidad_Regiones <- function(dataset){
  def_reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_conteo = n())
  def_reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_occid_conteo = n())
  def_reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_norte_conteo = n())
  def_reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_conteo = n())
  def_reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_sur_conteo = n())
  def_reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_cdmx_conteo = n())
  def_reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(def_reg_norte,def_reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                           "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                           "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  reg_calculado <- reg_agregado
  letal_merged <- merge(mort_reg_calculado,reg_calculado,
                           by = "Month-Year",
                           all.x = TRUE)
  letal_calculado <- letal_merged
  letal_calculado$Letal_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE/
             letal_merged$Casos_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE_OCCIDENTE/
             letal_merged$Casos_NORTE_OCCIDENTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_NORTE/
             letal_merged$Casos_CENTRO_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO/
             letal_merged$Casos_CENTRO * 100),2)
  letal_calculado$Letal_SUR <- 
    round((letal_merged$Defunc_SUR/
             letal_merged$Casos_SUR * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CDMX/
             letal_merged$Casos_CDMX * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_CDMX/
             letal_merged$Casos_CENTRO_CDMX * 100),2)
  
  empty_plot <- plot_ly(x = NULL, y = NULL, type = 'scatter',mode = 'none')

  letal_plot <- empty_plot %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`, 
              y = ~Letal_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_NORTE_OCCIDENTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'NORTE_OCCIDENTE') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_CENTRO_NORTE, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO_NORTE') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_CENTRO, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_SUR, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'SUR') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CIUDAD DE MÉXICO') %>%
    add_trace(data = letal_calculado, x = ~`Month-Year`,
              y = ~Letal_CENTRO_CDMX, type = 'scatter',
              mode = 'lines+markers', name = 'CENTRO y CDMX') %>%
    layout(title = "Letalidad de COVID-19 en México según las regiones de la Movilidad Social",
           xaxis = list(title = "Selecciona el periodo para examinar más y doble clic para regresar"),
           yaxis = list(title = "Letalidad por 100,000 habitantes"),
           legend = list(x = 0.80, y = 0.90, traceorder = 'normal', 
                         bgcolor = 'rgba(255, 255, 255, 0.5)', 
                         bordercolor = 'rgba(0, 0, 0, 0.5)', 
                         borderwidth = 2))
  letal_plot                 ### Exitoso 07/mayo/2024
  
}

Letalidad_Regiones(cov_morbilidad)
  
```

# Tablas

## Row {.tabset .tabset-fade}

### Morbilidad {data-height=800}
```{r Tabla de Morbilidad, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Tabla_Morbilidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                             "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                             "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  reg_calculado <- reg_agregado
  reg_calculado$Morbilidad_NORTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_NORTE / 
             Population$NORTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_NORTE_OCCIDENTE / 
             Population$NORTE_OCCIDENTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO_NORTE <- 
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO_NORTE / 
             Population$CENTRO_NORTE * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO <- 
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO / 
             Population$CENTRO * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_SUR <- 
    round((reg_calculado$Casos_SUR /
             Population$SUR * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CDMX <- 
    round((reg_calculado$Casos_CDMX /
            Population$`CIUDAD DE MÉXICO` * 100000),2)
  reg_calculado$Morbilidad_CENTRO_CDMX <-
    round((reg_calculado$Casos_CENTRO_CDMX /
             Population$CENTRO_CDMX * 100000),2)
  
  reg_calculado_selected <- reg_calculado %>%
  select("Month-Year", "Morbilidad_NORTE",                    
             "Morbilidad_NORTE_OCCIDENTE",                    
             "Morbilidad_CENTRO_NORTE", "Morbilidad_CENTRO", "Morbilidad_SUR",
             "Morbilidad_CDMX", "Morbilidad_CENTRO_CDMX")
  
  reg_calculado_renamed <- reg_calculado_selected
  names(reg_calculado_renamed) <- c("Year-Month", "NORTE", "NORTE_OCCIDENTE", 
         "CENTRO_NORTE", "CENTRO", "SUR", "CDMX", "CENTRO+CDMX")

  kable(reg_calculado_renamed, "html",
        caption = "Morbilidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover",                         
                                      "condensed", "responsive"))
}
  
Tabla_Morbilidad_Regiones(cov_morbilidad)   
```

### Mortalidad {data-height=800}

```{r Tabla de Mortalidad, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Tabla_Mortalidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_NORTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_NORTE / 
             Population$NORTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_NORTE_OCCIDENTE / 
             Population$NORTE_OCCIDENTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO_NORTE <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO_NORTE / 
             Population$CENTRO_NORTE * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO / 
             Population$CENTRO * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_SUR <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_SUR /
             Population$SUR * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CDMX <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CDMX /
            Population$`CIUDAD DE MÉXICO` * 100000),2)
  mort_reg_calculado$Mortalidad_CENTRO_CDMX <- 
    round((mort_reg_calculado$Defunc_CENTRO_CDMX /
             Population$CENTRO_CDMX * 100000),2)

  mort_reg_calculado_selected <- mort_reg_calculado %>%
  select("Month-Year", "Mortalidad_NORTE",                    
             "Mortalidad_NORTE_OCCIDENTE",                    
             "Mortalidad_CENTRO_NORTE", "Mortalidad_CENTRO", "Mortalidad_SUR",
             "Mortalidad_CDMX", "Mortalidad_CENTRO_CDMX")
  
  mort_reg_calculado_renamed <- mort_reg_calculado_selected
  names(mort_reg_calculado_renamed) <- 
    c("Year-Month", "NORTE", "NORTE_OCCIDENTE",
      "CENTRO_NORTE", "CENTRO", "SUR", "CDMX", "CENTRO+CDMX")
  
  kable(mort_reg_calculado_renamed, "html",
      caption = "Mortalidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))
}

Tabla_Mortalidad_Regiones(cov_morbilidad)
```

### Letalidad {data-height=800}

```{r Tabla de Letalidad, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
Tabla_Letalidad_Regiones <- function(dataset){
  def_reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_conteo = n())
  def_reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_occid_conteo = n())
  def_reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_norte_conteo = n())
  def_reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_conteo = n())
  def_reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_sur_conteo = n())
  def_reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_cdmx_conteo = n())
  def_reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(def_reg_norte,def_reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                           "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                           "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  reg_calculado <- reg_agregado
  letal_merged <- merge(mort_reg_calculado,reg_calculado,
                           by = "Month-Year",
                           all.x = TRUE)
  letal_calculado <- letal_merged
  letal_calculado$Letal_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE/
             letal_merged$Casos_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE_OCCIDENTE/
             letal_merged$Casos_NORTE_OCCIDENTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_NORTE/
             letal_merged$Casos_CENTRO_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO/
             letal_merged$Casos_CENTRO * 100),2)
  letal_calculado$Letal_SUR <- 
    round((letal_merged$Defunc_SUR/
             letal_merged$Casos_SUR * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CDMX/
             letal_merged$Casos_CDMX * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_CDMX/
             letal_merged$Casos_CENTRO_CDMX * 100),2)

  letal_calculado_selected <- letal_calculado %>%
    select("Month-Year", "Letal_NORTE",                    
           "Letal_NORTE_OCCIDENTE",                    
           "Letal_CENTRO_NORTE", "Letal_CENTRO", "Letal_SUR",
           "Letal_CDMX", "Letal_CENTRO_CDMX")
  
  letal_calculado_renamed <- letal_calculado_selected
  names(letal_calculado_renamed) <- 
    c("Year-Month", "NORTE", "NORTE_OCCIDENTE",
      "CENTRO_NORTE", "CENTRO", "SUR", "CDMX", "CENTRO+CDMX")
  
  kable(letal_calculado_renamed, "html",
        caption = "Letalidad de COVID-19 en México por Regiones de Movilidad Social") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover",                         
                                      "condensed", "responsive"))
}

Tabla_Letalidad_Regiones(cov_morbilidad)
```


# ANOVA

Column 
-------------------------------------
### Morbilidad {data-height=2000}

```{r ANOVA Morbilidad, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
ANOVA_T_Test_Morbilidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                             "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                             "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  
  # Add a column for total cases
  reg_agregado$Total_Casos <- rowSums(select(reg_agregado, starts_with("Casos")))
  
  # Reshape data for ANOVA
  reg_long <- reg_agregado %>%
    pivot_longer(cols = starts_with("Casos"),
                 names_to = "Region", 
                 values_to = "Casos") %>%
    separate(Region, into = c("variable", "Region"), sep = "_", remove = FALSE)
  
  # ANOVA
  anova_result <- aov(Casos ~ Region, data = reg_long)
  anova_summary <- summary(anova_result)
  
  # List to store t-test results
  t_test_results <- list()
  
  # Perform t-test between each pair of regions
  regions <- unique(reg_long$Region)
  for (i in 1:(length(regions)-1)) {
    for (j in (i+1):length(regions)) {
      region1 <- regions[i]
      region2 <- regions[j]
      
      t_test_result <- t.test(reg_long$Casos[reg_long$Region == region1],
                              reg_long$Casos[reg_long$Region == region2],
                              var.equal = TRUE)  # Assuming equal variances
      
      # Store t-test result
      t_test_results[[paste(region1, region2, sep = "_vs_")]] <- t_test_result
    }
  }
  
  # Return relevant results
  return(list(ANOVA_Summary = anova_summary,
              T_Test_Results = t_test_results))
}

### Exitoso     (07/05/2024)

ANOVA_T_Test_Morbilidad_Regiones(cov_morbilidad)
```

Column 
-------------------------------------
### Mortalidad {data-height=2000}

```{r ANOVA Mortalidad, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
ANOVA_T_Test_Mortalidad_Regiones <- function(dataset){
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  
  # Add a column for total cases
  mort_reg_calculado$Total_Defuncs <- rowSums(select(mort_reg_calculado, starts_with("Defunc")))
  
  # Reshape data for ANOVA
  reg_long <- mort_reg_calculado %>%
    pivot_longer(cols = starts_with("Defunc"),
                 names_to = "Region", 
                 values_to = "Defunc") %>%
    separate(Region, into = c("variable", "Region"), sep = "_", remove = FALSE)
  
  # ANOVA
  anova_result <- aov(Defunc ~ Region, data = reg_long)
  anova_summary <- summary(anova_result)
  
  # List to store t-test results
  t_test_results <- list()
  
  # Perform t-test between each pair of regions
  regions <- unique(reg_long$Region)
  for (i in 1:(length(regions)-1)) {
    for (j in (i+1):length(regions)) {
      region1 <- regions[i]
      region2 <- regions[j]
      
      t_test_result <- t.test(reg_long$Defunc[reg_long$Region == region1],
                              reg_long$Defunc[reg_long$Region == region2],
                              var.equal = TRUE)  # Assuming equal variances
      
      # Store t-test result
      t_test_results[[paste(region1, region2, sep = "_vs_")]] <- t_test_result
    }
  }
  
  # Return relevant results
  return(list(ANOVA_Summary = anova_summary,
              T_Test_Results = t_test_results))
}

ANOVA_T_Test_Mortalidad_Regiones(cov_morbilidad)
```

Column 
-------------------------------------
### Letalidad {data-height=2000}

```{r Letalidad ANOVA, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, paged.print=FALSE}
ANOVA_T_Test_Letalidad_Regiones <- function(dataset){
  def_reg_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_conteo = n())
  def_reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_norte_occid_conteo = n())
  def_reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_norte_conteo = n())
  def_reg_centro <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_conteo = n())
  def_reg_sur <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_sur_conteo = n())
  def_reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99" 
           & ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_cdmx_conteo = n())
  def_reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(FECHA_DEF!="9999-99-99"
           & ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_DEF) %>% 
    arrange(FECHA_DEF) %>% 
    summarise(def_centro_cdmx_conteo = n())
  def_reg_merged <- merge(def_reg_norte,def_reg_norte_occid,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_norte,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_sur,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged <- merge(def_reg_merged,def_reg_centro_cdmx,
                          by = "FECHA_DEF", all.x = TRUE)
  def_reg_merged$Date <- as.Date(def_reg_merged$FECHA_DEF) 
  def_reg_merged[is.na(def_reg_merged)] <- 0
  def_reg_merged$Fecha <- format(def_reg_merged$Date, "%Y-%m")
  def_reg_merged <- def_reg_merged %>%
    select(Fecha, everything())
  def_reg_removido <- def_reg_merged %>% 
    select(-FECHA_DEF, -Date)
  def_reg_agregado <- aggregate(. ~ Fecha, data = def_reg_removido, sum)
  names(def_reg_agregado) <- 
    c("Month-Year",
      "Defunc_NORTE","Defunc_NORTE_OCCIDENTE",
      "Defunc_CENTRO_NORTE","Defunc_CENTRO",                 
      "Defunc_SUR","Defunc_CDMX","Defunc_CENTRO_CDMX")
  mort_reg_calculado <- def_reg_agregado
  mort_reg_calculado <- slice(mort_reg_calculado, -1)
  reg_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA" 
           | ENTIDAD_UM == "CHIHUAHUA"
           | ENTIDAD_UM == "SONORA"
           | ENTIDAD_UM == "COAHUILA"
           | ENTIDAD_UM == "NUEVO LEÓN"
           | ENTIDAD_UM == "TAMAULIPAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_conteo = n())
  reg_norte_occid <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "BAJA CALIFORNIA SUR" 
           | ENTIDAD_UM == "SINALOA"
           | ENTIDAD_UM == "NAYARIT"
           | ENTIDAD_UM == "DURANGO"
           | ENTIDAD_UM == "ZACATECAS") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(norte_occid_conteo = n())
  reg_centro_norte <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "JALISCO" 
           | ENTIDAD_UM == "AGUASCALIENTES"
           | ENTIDAD_UM == "COLIMA"
           | ENTIDAD_UM == "MICHOACÁN"
           | ENTIDAD_UM == "SAN LUIS POTOSÍ") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_norte_conteo = n())
  reg_centro <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_conteo = n())
  reg_sur <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "GUERRERO" 
           | ENTIDAD_UM == "OAXACA"
           | ENTIDAD_UM == "CHIAPAS"
           | ENTIDAD_UM == "VERACRUZ"
           | ENTIDAD_UM == "TABASCO"
           | ENTIDAD_UM == "CAMPECHE"
           | ENTIDAD_UM == "YUCATÁN"
           | ENTIDAD_UM == "QUINTANO ROO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(sur_conteo = n())
  reg_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(cdmx_conteo = n())
  reg_centro_cdmx <- dataset %>% 
    filter(ENTIDAD_UM == "QUERÉTERO"
           | ENTIDAD_UM == "GUANAJUATO"
           | ENTIDAD_UM == "HIDALGO"
           | ENTIDAD_UM == "MÉXICO"
           | ENTIDAD_UM == "MORELOS"
           | ENTIDAD_UM == "TLAXCALA"
           | ENTIDAD_UM == "PUEBLA"
           | ENTIDAD_UM == "CIUDAD DE MÉXICO") %>% 
    group_by(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    arrange(FECHA_SINTOMAS) %>% 
    summarise(centro_cdmx_conteo = n())
  reg_merged <- merge(reg_norte,reg_norte_occid,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_norte,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_sur,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged <- merge(reg_merged,reg_centro_cdmx,
                      by = "FECHA_SINTOMAS",
                      all.x = TRUE)
  reg_merged$Date <- format(reg_merged$FECHA_SINTOMAS, "%Y-%m")
  reg_agregado <- aggregate(. ~ Date, data = reg_merged, sum) %>% 
    subset(select = -FECHA_SINTOMAS)
  names(reg_agregado) <- c("Month-Year","Casos_NORTE","Casos_NORTE_OCCIDENTE",
                           "Casos_CENTRO_NORTE","Casos_CENTRO",
                           "Casos_SUR","Casos_CDMX","Casos_CENTRO_CDMX")
  reg_calculado <- reg_agregado
  letal_merged <- merge(mort_reg_calculado,reg_calculado,
                           by = "Month-Year",
                           all.x = TRUE)
  letal_calculado <- letal_merged
  letal_calculado$Letal_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE/
             letal_merged$Casos_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_NORTE_OCCIDENTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_NORTE_OCCIDENTE/
             letal_merged$Casos_NORTE_OCCIDENTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_NORTE <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_NORTE/
             letal_merged$Casos_CENTRO_NORTE * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO/
             letal_merged$Casos_CENTRO * 100),2)
  letal_calculado$Letal_SUR <- 
    round((letal_merged$Defunc_SUR/
             letal_merged$Casos_SUR * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CDMX/
             letal_merged$Casos_CDMX * 100),2)
  letal_calculado$Letal_CENTRO_CDMX <- 
    round((letal_merged$Defunc_CENTRO_CDMX/
             letal_merged$Casos_CENTRO_CDMX * 100),2)

  letal_calculado_selected <- letal_calculado %>%
    select("Month-Year", "Letal_NORTE",                    
           "Letal_NORTE_OCCIDENTE",                    
           "Letal_CENTRO_NORTE", "Letal_CENTRO", "Letal_SUR",
           "Letal_CDMX", "Letal_CENTRO_CDMX")
  
  # Add a column for total cases
  letal_calculado_selected$Total_Letales <- rowSums(select(letal_calculado_selected, starts_with("Letal")))
  
  # Reshape data for ANOVA
  reg_long <- letal_calculado_selected %>%
    pivot_longer(cols = starts_with("Letal"),
                 names_to = "Region", 
                 values_to = "Letal") %>%
    separate(Region, into = c("variable", "Region"), sep = "_", remove = FALSE)
  
  # ANOVA
  anova_result <- aov(Letal ~ Region, data = reg_long)
  anova_summary <- summary(anova_result)
  
  # List to store t-test results
  t_test_results <- list()
  
  # Perform t-test between each pair of regions
  regions <- unique(reg_long$Region)
  for (i in 1:(length(regions)-1)) {
    for (j in (i+1):length(regions)) {
      region1 <- regions[i]
      region2 <- regions[j]
      
      t_test_result <- t.test(reg_long$Letal[reg_long$Region == region1],
                              reg_long$Letal[reg_long$Region == region2],
                              var.equal = TRUE)  # Assuming equal variances
      
      # Store t-test result
      t_test_results[[paste(region1, region2, sep = "_vs_")]] <- t_test_result
    }
  }
  
  # Return relevant results
  return(list(ANOVA_Summary = anova_summary,
              T_Test_Results = t_test_results))
}

ANOVA_T_Test_Letalidad_Regiones(cov_morbilidad)
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