Covid-19
Pedro Ivo Camacho A. Salvador
12/03/2020
Site permanente para atualização dos dados para o Brasil
Juntando com o do WordBank
Resultados por Continentes.
## Response [https://opendata.ecdc.europa.eu/covid19/casedistribution/csv/]
## Date: 2020-10-05 04:48
## Status: 200
## Content-Type: application/octet-stream
## Size: 3.22 MB
## <ON DISK> C:\Users\profe\AppData\Local\Temp\Rtmp2BxRf9\file12345362268.csv
A primeira questão é que o número de casos em valor absoluto, pouco ou nada se refere ao verdadeiro poder destrutivo do contágio em cada país. Afinal, o número da população importa para termos uma ideia da importância relativa de cada pessoa para aquele país, e sua probabilidade de contágio.
Apenas em termos ilustrativos, os dois mapas abaixo representam em termos absolutos e termos relativos o imapcto da COVID19
Evolução da COVID19 pelo mundo
## Loading required package: sp## ### Welcome to rworldmap ##### For a short introduction type : vignette('rworldmap')## 134 codes from your data successfully matched countries in the map
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Agora em termos relativos
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## 76 codes from your data failed to match with a country code in the map
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A taxa de crescimento deve obedecer o mesmo padrão do exercício anterior. Qual o percentual da população que está de fato afetada por este virus.
São duas bases de dados. A primeira da ECDC fonte da União Europeia.
## 134 codes from your data successfully matched countries in the map
## 76 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 109 codes from the map weren't represented in your data
Fazendo uma contrapartida
Paper Covid
## [1] "Argentina vs Brasil" "790805" "20795"
## [4] "4906833" "145987"
## [,1] [,2]
## 2020-02-26 1 0
## 2020-03-01 1 0
## 2020-03-05 1 0
## 2020-03-06 5 0
## 2020-03-07 5 0
## 2020-03-09 12 0
## 2020-03-11 9 0
## 2020-03-12 18 0
## 2020-03-13 25 0
## 2020-03-14 21 0
## 2020-03-15 23 0
## 2020-03-16 79 0
## 2020-03-17 34 0
## 2020-03-18 57 1
## 2020-03-19 137 3
## 2020-03-20 193 2
## 2020-03-21 283 5
## 2020-03-22 224 7
## 2020-03-23 418 7
## 2020-03-24 345 9
## 2020-03-25 310 12
## 2020-03-26 232 11
## 2020-03-27 482 20
## 2020-03-28 502 15
## 2020-03-29 487 22
## 2020-03-30 352 22
## 2020-03-31 323 23
## 2020-04-01 1138 42
## 2020-04-02 1119 40
## 2020-04-03 1074 58
## 2020-04-04 1146 60
## 2020-04-05 1222 73
## 2020-04-06 852 54
## 2020-04-07 926 67
## 2020-04-08 1661 114
## 2020-04-09 2210 133
## 2020-04-10 1930 141
## 2020-04-11 1781 115
## 2020-04-12 1089 68
## 2020-04-13 1442 99
## 2020-04-14 1261 105
## 2020-04-15 1832 204
## 2020-04-16 3058 204
## 2020-04-17 2105 188
## 2020-04-18 3257 217
## 2020-04-19 2917 206
## 2020-04-20 2055 115
## 2020-04-21 1927 113
## 2020-04-22 2498 166
## 2020-04-23 2678 165
## 2020-04-24 3735 407
## 2020-04-25 3503 357
## 2020-04-26 5514 346
## 2020-04-27 3379 189
## 2020-04-28 4613 338
## 2020-04-29 5385 474
## 2020-04-30 6276 449
## 2020-05-01 7218 435
## 2020-05-02 6209 428
## 2020-05-03 4970 421
## 2020-05-04 4588 275
## 2020-05-05 6633 296
## 2020-05-06 6935 600
## 2020-05-07 10503 615
## 2020-05-08 9888 610
## 2020-05-09 10222 751
## 2020-05-10 10611 730
## 2020-05-11 6760 496
## 2020-05-12 5632 396
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## 2020-05-14 11385 749
## 2020-05-15 13944 844
## 2020-05-16 15305 824
## 2020-05-17 14919 816
## 2020-05-18 7938 485
## 2020-05-19 13140 674
## 2020-05-20 17408 1179
## 2020-05-21 19951 888
## 2020-05-22 18508 1188
## 2020-05-23 20803 1001
## 2020-05-24 16508 965
## 2020-05-25 15813 653
## 2020-05-26 11687 807
## 2020-05-27 16324 1039
## 2020-05-28 20599 1086
## 2020-05-29 26417 1156
## 2020-05-30 26928 1124
## 2020-05-31 33274 956
## 2020-06-01 16409 480
## 2020-06-02 11598 623
## 2020-06-03 28936 1262
## 2020-06-04 28633 1349
## 2020-06-05 30916 1473
## 2020-06-06 30830 1005
## 2020-06-07 27075 904
## 2020-06-08 18921 525
## 2020-06-09 15654 679
## 2020-06-10 32091 1272
## 2020-06-11 32913 1274
## 2020-06-12 30412 1239
## 2020-06-13 25982 909
## 2020-06-14 21704 892
## 2020-06-15 17110 612
## 2020-06-16 20647 627
## 2020-06-17 34918 1282
## 2020-06-18 32188 1269
## 2020-06-19 22765 1238
## 2020-06-20 54771 1206
## 2020-06-21 34666 1022
## 2020-06-22 17459 641
## 2020-06-23 21432 654
## 2020-06-24 39436 1374
## 2020-06-25 42725 1185
## 2020-06-26 39483 1141
## 2020-06-27 46860 990
## 2020-06-28 38693 1109
## 2020-06-29 30476 552
## 2020-06-30 24052 692
## 2020-07-01 33846 1280
## 2020-07-02 46712 1038
## 2020-07-03 48105 1252
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## 2020-07-05 37923 1091
## 2020-07-06 26051 602
## 2020-07-07 20229 620
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## 2020-07-09 44571 1223
## 2020-07-10 42619 1220
## 2020-07-11 45048 1214
## 2020-07-12 39023 1071
## 2020-07-13 24831 631
## 2020-07-14 20286 733
## 2020-07-15 41857 1300
## 2020-07-16 39924 1233
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## 2020-07-19 28532 921
## 2020-07-20 23529 716
## 2020-07-21 20257 632
## 2020-07-22 41008 1367
## 2020-07-23 67860 1284
## 2020-07-24 59961 1311
## 2020-07-25 55891 1156
## 2020-07-26 51147 1211
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## 2020-08-29 43412 855
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## 2020-09-03 46934 1184
## 2020-09-04 43773 834
## 2020-09-05 51194 907
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## 2020-09-10 35816 1075
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## 2020-09-24 33281 869
## 2020-09-25 32817 831
## 2020-09-26 31911 729
## 2020-09-27 28378 869
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## 2020-09-30 32058 863
## 2020-10-01 33413 1031
## 2020-10-02 36157 728
## 2020-10-03 33431 708
## 2020-10-04 26310 599## [,1] [,2]
## 2020-03-04 1 0
## 2020-03-06 1 0
## 2020-03-07 6 0
## 2020-03-08 1 1
## 2020-03-09 3 0
## 2020-03-11 7 0
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## 2020-03-14 3 1
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## 2020-03-20 31 1
## 2020-03-21 30 0
## 2020-03-22 67 1
## 2020-03-23 41 0
## 2020-03-24 35 0
## 2020-03-25 86 2
## 2020-03-26 115 2
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## 2020-03-28 101 5
## 2020-03-29 55 2
## 2020-03-30 75 1
## 2020-03-31 146 4
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## 2020-04-04 132 3
## 2020-04-05 186 6
## 2020-04-06 103 3
## 2020-04-07 74 7
## 2020-04-08 87 7
## 2020-04-09 80 5
## 2020-04-10 99 14
## 2020-04-11 81 3
## 2020-04-12 162 7
## 2020-04-13 66 6
## 2020-04-14 69 3
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## 2020-04-19 170 10
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## 2020-04-22 112 9
## 2020-04-23 144 8
## 2020-04-24 147 6
## 2020-04-26 344 18
## 2020-04-28 223 11
## 2020-04-29 124 10
## 2020-04-30 158 7
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## 2020-05-03 149 12
## 2020-05-04 102 9
## 2020-05-05 104 14
## 2020-05-06 133 4
## 2020-05-07 188 9
## 2020-05-08 163 9
## 2020-05-09 240 11
## 2020-05-10 165 7
## 2020-05-11 13 0
## 2020-05-12 245 5
## 2020-05-13 529 14
## 2020-05-14 316 10
## 2020-05-15 255 24
## 2020-05-16 345 3
## 2020-05-17 326 7
## 2020-05-19 566 16
## 2020-05-20 438 11
## 2020-05-21 474 10
## 2020-05-22 648 13
## 2020-05-23 718 17
## 2020-05-24 704 12
## 2020-05-25 723 7
## 2020-05-26 552 15
## 2020-05-27 600 17
## 2020-05-28 705 16
## 2020-05-29 769 8
## 2020-05-30 717 12
## 2020-05-31 795 8
## 2020-06-01 637 11
## 2020-06-02 564 17
## 2020-06-03 904 13
## 2020-06-04 949 14
## 2020-06-06 1769 44
## 2020-06-07 983 16
## 2020-06-08 774 16
## 2020-06-09 826 29
## 2020-06-10 1141 24
## 2020-06-11 1239 18
## 2020-06-12 1373 30
## 2020-06-13 1391 20
## 2020-06-14 1531 30
## 2020-06-15 1282 18
## 2020-06-16 1208 21
## 2020-06-17 1374 24
## 2020-06-18 1393 35
## 2020-06-20 4018 50
## 2020-06-21 1634 13
## 2020-06-22 1581 19
## 2020-06-23 2146 32
## 2020-06-25 4920 36
## 2020-06-26 2606 39
## 2020-06-28 5287 40
## 2020-06-30 4524 63
## 2020-07-01 2262 27
## 2020-07-02 2667 44
## 2020-07-03 2744 34
## 2020-07-04 2845 52
## 2020-07-06 2590 37
## 2020-07-07 2439 33
## 2020-07-08 2632 79
## 2020-07-09 2979 52
## 2020-07-10 3604 53
## 2020-07-11 3663 42
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## 2020-07-13 3449 8
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## 2020-07-15 3099 23
## 2020-07-16 3645 124
## 2020-07-17 4250 62
## 2020-07-18 3623 21
## 2020-07-19 4518 71
## 2020-07-20 3223 42
## 2020-07-21 4231 127
## 2020-07-22 4019 0
## 2020-07-23 5344 133
## 2020-07-24 5782 111
## 2020-07-25 6127 105
## 2020-07-26 5493 125
## 2020-07-27 9006 92
## 2020-07-29 4890 126
## 2020-07-30 5939 118
## 2020-07-31 5641 111
## 2020-08-01 6377 155
## 2020-08-02 5929 92
## 2020-08-03 5241 54
## 2020-08-04 5376 55
## 2020-08-05 4824 196
## 2020-08-06 6792 146
## 2020-08-07 7147 126
## 2020-08-08 7513 156
## 2020-08-09 7482 159
## 2020-08-10 6134 106
## 2020-08-11 4688 78
## 2020-08-12 7369 151
## 2020-08-13 7043 303
## 2020-08-14 7663 158
## 2020-08-15 7498 182
## 2020-08-16 6365 137
## 2020-08-17 6663 92
## 2020-08-18 5469 93
## 2020-08-19 4557 127
## 2020-08-20 6840 237
## 2020-08-21 6693 292
## 2020-08-22 8225 161
## 2020-08-23 8159 228
## 2020-08-24 7759 53
## 2020-08-25 5352 231
## 2020-08-26 8713 323
## 2020-08-27 8771 259
## 2020-08-28 10550 283
## 2020-08-29 10104 185
## 2020-08-30 11730 176
## 2020-08-31 9217 96
## 2020-09-01 7187 97
## 2020-09-02 9309 232
## 2020-09-03 10504 241
## 2020-09-04 10933 184
## 2020-09-05 12026 313
## 2020-09-06 10684 217
## 2020-09-07 9924 122
## 2020-09-08 6986 105
## 2020-09-09 9215 267
## 2020-09-10 12027 278
## 2020-09-11 12259 256
## 2020-09-12 11905 281
## 2020-09-13 11505 212
## 2020-09-14 10778 101
## 2020-09-15 9056 105
## 2020-09-16 9908 298
## 2020-09-17 11893 200
## 2020-09-18 11674 319
## 2020-09-19 12701 262
## 2020-09-20 11945 214
## 2020-09-21 9276 204
## 2020-09-22 17213 573
## 2020-09-23 12027 470
## 2020-09-24 12638 424
## 2020-09-25 13467 390
## 2020-09-26 12956 442
## 2020-09-27 11249 335
## 2020-09-28 8841 206
## 2020-09-29 11807 364
## 2020-09-30 13477 406
## 2020-10-01 14392 418
## 2020-10-02 14001 3351
## 2020-10-03 14687 311
## 2020-10-04 11129 196## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoo
## [,1] [,2]
## 2020-10-03 44.43632 0.9410701
## 2020-10-04 34.97112 0.7961878
Colocando no modelo
Resultados
Para os países com o pior nível.
## [1] "United States" "India" "Brazil"
## [4] "Russian Federation" "Colombia" "Peru"
## [7] "Argentina" "Mexico" "South Africa"
## [10] "France"
Para o Brasil temos a seguinte configuração
## [1] "United States" "India" "Brazil" "Russia"
## [5] "Colombia" "Peru" "Argentina" "Mexico"
## [9] "South Africa" "France"## [1] "United States" "Brazil" "India" "Mexico"
## [5] "United Kingdom" "Italy" "Peru" "France"
## [9] "Iran" "Colombia"
Para o Ceará temos a seguinte configuração
library(readxl)
ceara <- read_excel("COVID-19_CEARA.xlsx")
SIR <- function(time, state, parameters) {
par <- as.list(c(state, parameters))
with(par, {
dS <- -beta/N * I * S
dI <- beta/N * I * S - gamma * I
dR <- gamma * I
list(c(dS, dI, dR))
})
}
Infected <- as.numeric(ceara$Confirmados)
Day <- 1:(length(Infected))
N <- ceara$Pop
old <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(Day, Infected, type ="b")
plot(Day, Infected, log = "y")## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): 11 y values <= 0 omitted from
## logarithmic plotabline(lm(log10(Infected+exp(1)) ~ Day))
title(paste("Casos Confirmados no Ceará"), outer = TRUE, line = -2)
Analisando o comportamento desde o primeiro contágio
Atualizando o modelo de contágio e mortes
Plotando a letalidade média
Agora analisando a partir dos primeiros 100 contágios
Simulando efeitos de quarentena no Brasil
## [1] "United States" "India" "Brazil" "Russia"
## [5] "Colombia" "Peru" "Argentina" "Mexico"
## [9] "South Africa" "France"
Analisando por Estados
Mapas
Situação Nacional e agora a situação dos Estados
Casos
Casos
Mortes
Casos
Quarentena por estados, simulando os resultado para cada ente-federativo. Simulando os resultados para pico de contágio e etc.
#Análise Econométrica
Pela abordagem proposta por não funcionou
Política e Bolsonaro
Se for citar este estudo utilize a seguinte referência. Salvador (2020)
Salvador, Pedro Ivo Camacho Alves. 2020. “Análise Quantitativa Da Covid19.” rPUBS 1: 1. https://rpubs.com/pedrosalvador/584906.