Notas: Cambié la definición de las zonas geográficas, porque me tiraron chistes en /r/chile. Ta bien. Las curvas de predicción volverán mañana, 7 de Mayo.
La serie de casos se hace hace partir de los 25 casos, excepto para Aysén - donde no hay casos nuevos en los últimos días, para facilitar la comparación desde un punto de un punto de partida común.
Si vemos la serie total, podemos ver que se encuentra acelerada en los últimos 4 días. Si observamos las curvas por zonas geográficas del país, podemos observar lo siguiente:
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
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Con respecto a la serie de casos totales de día vs el anterior,todas las series muestran desaceleraciones para los últimos 2/3 días.
Una forma de visualizar rápidamente el cambio es calcular la tasa de incremento diario usando regresión sobre los logs de los casos de la semana pasada vs la actual. Una tasa de 1 indica que tenemos los mismos casos de un día a otro, que es el caso de Aysén. Si se traza una línea en la diagonal, cualquier región que quede sobre esta línea está más acelerada en la última semana que en la anterior. Debido a las aceleraciones observadas durante la última semana, 8 regiones se muestra más aceleradas que la semana anterior. Atacama sigue siendo la región que muestra una mayor tasa de crecimiento, esto debido a que tiene todavía pocos casos y cualquier incremento genera cambios importantes.
Se mantiene la tendencia ascendente de la Región Metropolitana y la serie total.
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
Usando la escala a logarítmica, se puede comparar mejor los patrones de las regiones con menos casos. Se puede ver como los casos nuevos muestran un claro patrón exponencial para la Metropolitana y la total.
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
Si observamos la evolución en el resto de las regiones, podemos distinguir los siguientes tipos de patrones:
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
Usando la tasa de casos nuevos diarios vs los del día anterior, con ventana de 7 días, se puede apreciar las oscilaciones de la tasa de casos nuevos para Valparaíso, que en promedio supera al 1. La Metropolitana de forma consistente en las últimas 2 semanas ha presentado un crecimiento de casos nuevos, al igual que la serie total. Biobío muestra un aumento reciente en la tasa, que estaba en franco descenso. Araucanía de manera consistente muestra un descenso en sus tasas de casos nuevos, en tanto que Ñuble tiene muy pocos casos nuevos.
En el caso del Maule y Tarapacá, se observan fuertes oscilaciones en las tasas, con una tendencia al alza en Tarapacá.
El total de ventiladores ocupados muestra nuevamente un máximo en la serie, llegando a 1189.
| fecha | total | disponibles | ocupados |
|---|---|---|---|
| 2020-04-30 | 1708 | 608 | 1100 |
| 2020-05-01 | 1710 | 612 | 1098 |
| 2020-05-02 | 1825 | 709 | 1116 |
| 2020-05-03 | 1825 | 674 | 1151 |
| 2020-05-04 | 1825 | 654 | 1174 |
| 2020-05-05 | 1825 | 640 | 1185 |
| 2020-05-06 | 1825 | 636 | 1189 |
Si analizamos la serie total de pacientes en UCI para Covid-19, se observa también un máximo con 486 casos.
| fecha | total |
|---|---|
| 2020-04-30 | 419 |
| 2020-05-01 | 428 |
| 2020-05-02 | 425 |
| 2020-05-03 | 449 |
| 2020-05-04 | 464 |
| 2020-05-05 | 470 |
| 2020-05-06 | 486 |
Al analizar la serie por regiones, el fuerte incremento en camas UCI se puede atribuir nuevamente a la Región Metropolitana.
En las otras regiones, se observa un incremento muy importante del número de camas UCI en Antofagasta, llegando a superar incluso las de Araucanía, que van en constante descenso. Magallantes sigue con su aumento en tendencia constante, pero muy lentamente.
Si observamos la serie de decesos por día, desde los 3 casos, se observa que la curva total muestra un crecimiento estable, en tanto que la curva de la Metropolitana se muestra estabilizada tras un periodo de una semana de aceleración.
Si analizamos la tasa de decesos diarios, podemos observar un descenso a cerca de 8 por día.
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
Es sabido que diversas distribuciones de datos en los cuales se mezclan distintas subpoblaciones siguen la ley de Benford. Esta señala que los primeros dígitos de cada número presentan una distribución previsible. Existen extensiones como la distribución de segundo orden, que señalan que la diferencia entre los valores ordenados de la serie también sigue la ley de Benford. Se discute si la sumatoria de todas las cifras que comienzan con 1, 2… siguen una distribución uniforme o una Benford
Si revisamos los datos de casos, vemos que para los dígitos se cumple la ley de Benford, pero hay un exceso de 1 en desmedro de las otras cifras para la distribución de segundo orden, y la distribución de la sumatoria tiene exceso de valores entre 7 y 9.
Para la serie de decesos, existe un exceso de cifras con 1. No hay suficientes casos para revisar la distribución de segundo orden. Al igual que la serie de casos, la distribución de la sumaria tiene exceso de 7, 8 y 9.
Fuentes de información: Principalmente, se utilizó el reporte diario del MINSAL, usando Wayback machine para recopilar la información ya no disponible. También se ocupa la nueva serie disponible en el Github del Ministerio de Ciencias.