Reportes anteriores: https://github.com/clbustos/analisis_covid19_chile
Recuerde leer la encuesta diaria realidad nacional de la SOCHIMI.
Nota metodológica: Con el quiebre de stock para los reactivos de los test PCR en el sistema privado , se vuelve aun más complicado confiar en los aumentos o decrementos en casos. Por tanto, se debe evaluar en función de todos los indicadores el estado de la pandemia en el país.
La serie de casos se hace hace partir de los 25 casos, excepto para Aysén - donde solo hay 8 casos al día de hoy, para facilitar la comparación desde un punto de un punto de partida común.
Si vemos la serie total, podemos ver que la tasa de incremento diario prácticamente se ha mantenido constante en las últimas dos semanas. Si observamos las curvas por zonas geográficas del país, podemos observar lo siguiente:
Con respecto a la tasa de casos totales del día vs del dia anterior, se pueden ver procesos descendentes en Tarapacá, Antofagasta y Atacama, aunque con fuertes oscilaciones diarias. Se observan incrementos en Coquimbo, Valparaíso, Metropolitana, O’Higgins, Maule y en la serie total, así como ascensos menores en Ñuble, Biobío, Los Ríos y Los Lagos. Magallanes se observa en claro descenso.
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. Se confirma la desaceleración de las regiones del Norte (Atacama, Tarapacá, Magallanes y Aysén), en tanto que todas las otras regiones se muestran aceleradas. La Región Metropolitana prácticamente ha mantenido una tasa cercana al 7% de aumento diario durante las últimas dos semanas.
Se puede observar el explosivo aumento de casos en los últimos tres días, que supera ampliamente la tendencia ascendente de los días previos.
Usando escala logarítmica en el eje Y, se puede observar un fenómeno bastante particular, que es el aumento y disminución periódica de la varianza de los datos contra la tendencia central. Las últimas tres mediciones tienen una varianza mucho menor que las previas.
Si observamos la evolución en el resto de las regiones, podemos distinguir tres tipos de patrones. Debo aclarar que la clasificación cambia de acuerdo a la mayor cantidad de información disponible. Por ejemplo, un aparente descenso puede terminar simplemente siendo una fluctuación menor sobre una tendecia ascendente.
Usando la tasa de casos nuevos diarios vs los del día anterior, con ventana de 7 días, se puede apreciar el aceleramiento progresivo de Valparaíso, la disminución y posterior aumento de la Metropolitana ( y de la serie total, por tanto), así como la estabilización de tasa en Biobío y Araucanía. En Ñuble se observa una fuerte aceleración en los últimos días.
Para la predicción total se recorta la serie a partir de lo 50 casos.
Si observamos la predicción realizada hace 7 días, se puede ver que pese al brusco ascenso de las últimas tres mediciones, los intervalos de confianza para el modelo cuadrático y tendencia+ AR(1) fueron correctos. El modelo T+AR(4) fue muy optimista, ya que tiende a considerar más días para hacer sus estimaciones y sobrestima la estabilidad del proceso.
| casos | li | ls | |
|---|---|---|---|
| Observado | 39542 | NA | NA |
| General: Cuadrático + AR(2) | 33286 | 29183 | 42694 |
| Casos nuevos : Tendencia + AR(1) | 35411 | 30317 | 46822 |
| Casos nuevos: Tendencia + AR(4) | 33601 | 32569 | 34634 |
En una semana más los modelos predicen entre 53842 y 56293 casos.
## Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will
## replace the existing scale.
| dia | casos | li | ls | |
|---|---|---|---|---|
| 63 | 74 | 42062 | 40931 | 44112 |
| 64 | 75 | 44473 | 42217 | 48634 |
| 65 | 76 | 46896 | 43313 | 53989 |
| 66 | 77 | 49253 | 44358 | 59308 |
| 67 | 78 | 51621 | 45335 | 65050 |
| 68 | 79 | 53952 | 46285 | 70766 |
| 69 | 80 | 56293 | 47208 | 76706 |
| dia | casos | li | ls | |
|---|---|---|---|---|
| 63 | 74 | 41769 | 40670 | 43942 |
| 64 | 75 | 43854 | 41598 | 48620 |
| 65 | 76 | 45868 | 42455 | 53357 |
| 66 | 77 | 47854 | 43284 | 58114 |
| 67 | 78 | 49836 | 44105 | 62897 |
| 68 | 79 | 51829 | 44928 | 67722 |
| 69 | 80 | 53842 | 45759 | 72603 |
Otro modelo posible de análisis es usar la suma de las predicciones parciales por región. No he calculado los intervalos de confianza, porque para que sean adecuados debería considerar la covarianza entre las series de las distintas regiones.
El modelo cuadrático tiende a ser más optimista, con 50806 casos en una semana. Los modelos de tendencia AR(1) y AR(4) presentan predicciones más cercanas, con 62009 y 62108 casos. respecticamente
| dia | fecha | tipo | casos | |
|---|---|---|---|---|
| 74 | 74 | 2020-05-15 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 42033 |
| 75 | 75 | 2020-05-16 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 44705 |
| 76 | 76 | 2020-05-17 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 47599 |
| 77 | 77 | 2020-05-18 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 50746 |
| 78 | 78 | 2020-05-19 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 54175 |
| 79 | 79 | 2020-05-20 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 57917 |
| 80 | 80 | 2020-05-21 | Casos nuevo: Tendencia + AR(1) | 62009 |
| 81 | 74 | 2020-05-15 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 42152 |
| 82 | 75 | 2020-05-16 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 44832 |
| 83 | 76 | 2020-05-17 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 47728 |
| 84 | 77 | 2020-05-18 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 50883 |
| 85 | 78 | 2020-05-19 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 54296 |
| 86 | 79 | 2020-05-20 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 58026 |
| 87 | 80 | 2020-05-21 | Casos nuevo: Tendencia + AR(4) | 62108 |
| 88 | 74 | 2020-05-15 | General: Cuadrático + AR(2) | 41064 |
| 89 | 75 | 2020-05-16 | General: Cuadrático + AR(2) | 42616 |
| 90 | 76 | 2020-05-17 | General: Cuadrático + AR(2) | 44196 |
| 91 | 77 | 2020-05-18 | General: Cuadrático + AR(2) | 45805 |
| 92 | 78 | 2020-05-19 | General: Cuadrático + AR(2) | 47443 |
| 93 | 79 | 2020-05-20 | General: Cuadrático + AR(2) | 49110 |
| 94 | 80 | 2020-05-21 | General: Cuadrático + AR(2) | 50806 |
El total de ventiladores ocupados muestra una máxima, con 1493. Resulta de interés el salto del día 14 a 15, de casi 100 ventiladores ocupados.
| fecha | total | disponibles | ocupados |
|---|---|---|---|
| 2020-05-09 | 1825 | 549 | 1276 |
| 2020-05-10 | 1825 | 550 | 1275 |
| 2020-05-11 | 1912 | 606 | 1306 |
| 2020-05-12 | 1912 | 582 | 1330 |
| 2020-05-13 | 1912 | 553 | 1359 |
| 2020-05-14 | 1912 | 515 | 1397 |
| 2020-05-15 | 1912 | 419 | 1493 |
Si analizamos la serie total de pacientes en UCI para Covid-19, se observa también un máximo con 711 casos.
| fecha | total |
|---|---|
| 2020-05-09 | 544 |
| 2020-05-10 | 565 |
| 2020-05-11 | 574 |
| 2020-05-12 | 604 |
| 2020-05-13 | 642 |
| 2020-05-14 | 663 |
| 2020-05-15 | 711 |
Al analizar la serie por regiones, el fuerte incremento en camas UCI se puede atribuir, como ha sido la tónica durante los últimos 15 días, a la Región Metropolitana.
En las otras regiones, destaca que hace 11 días el máximo número de camas UCI corresponde a Antofagasta.
Si observamos la serie de decesos por día, desde los 4 casos (se excluye Tarapacá, que al día de hoy tiene 3), se observa un incremento importante en los últimos 3 días.
Si analizamos la tasa de decesos diarios, podemos ver un incremento muy importante en los últimos dos días, superando los 20 decesos diarios.
Simplificaremos el modelo de decesos basados en casos, utilizando directamente el número de decesos contra el de casos. Se puede apreciar, como ha sido la tónica en estos días, que el número de decesos del día de hoy se asocia de manera significativa a la cantidad de casos hace 12 días. Se debe hacer notar que el nivel de precisión del modelo varía bastante de acuerdo al número de casos predicho.
| Estimate | Std. Error | t value | Pr(>|t|) | |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 1.638 | 0.541 | 3.027 | 0.004 |
| L(chile.decesos.ts) | 0.086 | 0.159 | 0.544 | 0.589 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)0 | -0.003 | 0.002 | -1.271 | 0.211 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)1 | 0.005 | 0.003 | 1.854 | 0.071 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)2 | 0 | 0.003 | -0.056 | 0.955 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)3 | 0.001 | 0.003 | 0.386 | 0.701 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)4 | -0.004 | 0.003 | -1.083 | 0.285 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)5 | -0.006 | 0.004 | -1.716 | 0.094 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)6 | -0.001 | 0.004 | -0.356 | 0.723 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)7 | 0.004 | 0.004 | 0.98 | 0.333 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)8 | 0.003 | 0.004 | 0.753 | 0.456 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)9 | -0.003 | 0.004 | -0.761 | 0.451 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)10 | 0.004 | 0.004 | 0.919 | 0.363 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)11 | -0.005 | 0.005 | -1.017 | 0.315 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)12 | 0.015 | 0.005 | 3.003 | 0.004 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)13 | 0.001 | 0.006 | 0.221 | 0.826 |
| L(chile.casos.ts, 0:14)14 | 0.005 | 0.005 | 1.092 | 0.281 |
| 0.8237 |
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
En general, podemos ver que hay un exceso de 1 y déficit de 4, 6 y 7 en el análisis general, al igual que los últimos dos días.
Para la serie de decesos, se mantiene el exceso de cifras con 1. No hay suficientes casos para revisar la distribución de segundo orden.
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.