U1A6

Análisis de datos diarios de COVID-19 y salud para Sonora

• Folder de trabajo setwd("~/estadistica aplicada")

IMPORTAR

• Importar paquetes

library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr", "knitr", "DT", "tidyverse", "scales", "gridExtra", "modeest", "fdth")

• Importar datos **Se utilizarán datos abiertos del portal de coronavirus del gobierno de México, que se pueden encontrar en: https://coronavirus.gob.mx/datos/#DownZCSV**

#Leer datos del archivo local descargado
datos <- read.csv("Casos_Diarios_Estado_Nacional_Confirmados_20200915.csv")

TRANSFORMAR

#Datos confirmados para Sonora (absolutos y acumulados)
sonora <- t(datos[datos$nombre == "SONORA" ,])
sonora <- as.vector(sonora)
sonora <- sonora[4:248]
sonora <- as.numeric(sonora)
sonora <- as.vector(sonora)
asonora <- cumsum(sonora)

#Datos confirmados para Sinaloa (absolutos y acumulados)
sinaloa <- t(datos[datos$nombre == "SINALOA" ,])
sinaloa <- as.vector(sinaloa)
sinaloa <- sinaloa[4:248]
sinaloa <- as.numeric(sinaloa)
sinaloa <- as.vector(sinaloa)
asinaloa <- cumsum(sinaloa)

#Vector de Fecha

Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-12"), to = as.Date("2020-09-12"), by = "day" )

#Estructura de datos en un data frame 

sonsin <- data.frame(Fecha, sonora, sinaloa) #datos diarios absolutos
asonsin <- data.frame(Fecha, asonora, asinaloa) #datos acumulados 

Visualizar

Visualización en Tablas

Para esto se usará una tabla interactiva

#Tabla de datos absolutos
datatable(sonsin)

#Tabla de datos acumulados
datatable(asonsin)

Visualización en gráficas

Utilizando ggplot2

#Datos absolutos
ggplot(data=sonsin) + 
  geom_line(aes(Fecha, sonora, colour="sonora")) +
  geom_line(aes(Fecha, sinaloa, colour="sinaloa")) +
  xlab("Mes del año 2020") +
  ylab ("Casos diarios Confirmados") +
  ggtitle("Casos de COVID-19 en Sonora y Sinaloa") +
  scale_y_continuous(labels = comma)

#Datos acumulados
ggplot(data=asonsin) + 
  geom_line(aes(Fecha, asonora, colour="sonora")) +
  geom_line(aes(Fecha, asinaloa, colour="sinaloa")) +
  xlab("Mes del año 2020") +
  ylab ("Casos diarios acumulados") +
  ggtitle("Casos de COVID-19 en Sonora y Sinaloa") +
  scale_y_continuous(labels = comma)

Medidas de tendencia central

Media

mean(sonora)

## [1] 95.30204

mean(sinaloa)

## [1] 71.31837

Mediana

median(sonora)

## [1] 46

median(sinaloa)

## [1] 57

Moda

mfv(sonora)

## [1] 0

mfv(sinaloa)

## [1] 0

Resumen de tendencia central

summary(sonora)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     0.0     0.0    46.0    95.3   154.0   482.0

summary(sinaloa)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    0.00   57.00   71.32  122.00  291.00

Gráfico de caja y bigote

boxplot(sonora)

boxplot(sinaloa)

Medidas de dispersión

Amplitud

Varianza

var(sonora)

## [1] 13313.82

var(sinaloa)

## [1] 4716.357

Desviación estándar

sd(sonora)

## [1] 115.3855

sd(sinaloa)

## [1] 68.67574

Gráfico de dispersión

plot(sonora)

Tarea: Completar este análisis comparativo para sonora y sinaloa, incluyendo:

• Distribución de frecuencia en tabla
• Histogramas y polígonos para sonora y sinaloa
• conclusión