library(readr)
movilidad<- read_csv("2020_MX_Region_Mobility_Report.csv")## Parsed with column specification:
## cols(
## country_region_code = col_character(),
## country_region = col_character(),
## sub_region_1 = col_character(),
## sub_region_2 = col_logical(),
## metro_area = col_logical(),
## iso_3166_2_code = col_character(),
## census_fips_code = col_logical(),
## date = col_date(format = ""),
## retail_and_recreation_percent_change_from_baseline = col_double(),
## grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline = col_double(),
## parks_percent_change_from_baseline = col_double(),
## transit_stations_percent_change_from_baseline = col_double(),
## workplaces_percent_change_from_baseline = col_double(),
## residential_percent_change_from_baseline = col_double()
## )library(DT)head(movilidad)## # A tibble: 6 x 14
## country_region_~ country_region sub_region_1 sub_region_2 metro_area
## <chr> <chr> <chr> <lgl> <lgl>
## 1 MX Mexico <NA> NA NA
## 2 MX Mexico <NA> NA NA
## 3 MX Mexico <NA> NA NA
## 4 MX Mexico <NA> NA NA
## 5 MX Mexico <NA> NA NA
## 6 MX Mexico <NA> NA NA
## # ... with 9 more variables: iso_3166_2_code <chr>, census_fips_code <lgl>,
## # date <date>, retail_and_recreation_percent_change_from_baseline <dbl>,
## # grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline <dbl>,
## # parks_percent_change_from_baseline <dbl>,
## # transit_stations_percent_change_from_baseline <dbl>,
## # workplaces_percent_change_from_baseline <dbl>,
## # residential_percent_change_from_baseline <dbl>movilidadSonora <- movilidad[movilidad$sub_region_1== "Sonora",8:14]
movilidadSonora <- movilidadSonora[243:484,]
movilidadSonora <- as.vector(movilidadSonora)
datatable(movilidadSonora)#¿Hubo un invierno frío o un verano más largo de lo habitual en tu región?
En sonora como es una zona desertica calurosa el invierno duro lo habitual de 2 dos meses y medio.
#¿Los festivos cayeron el mismo día de la semana?
Al parecer no coindicen pero usualmente las personas celebran mas el fin de semana ejemplo si cae miercoles las personas celebran el fin de semana, los unicos dias que coinciden que si celebran el mismo dia seria el dia de la madre y del padre.
#¿Tienes otras fuentes de datos (como tiques de peajes, parquímetros o viajes en metro) que puedan ayudarte a determinar el cambio previsto? mas de 430 mil estudiantes de sonora usaban el transporte publico para trasladarse ahora como la modalidad es remota virtual ninguno toma camion con su acceso de tarjeta estudiante.
Los datos muestran cómo cambia la cantidad de visitantes en los lugares categorizados (o el tiempo que pasan en ellos) en comparación con nuestros días de referencia. Un día de referencia representa un valor normal en ese día de la semana. El día de referencia es el valor medio del periodo de 5 semanas comprendido entre el 3 de enero y el 6 de febrero del 2020.
En cada región-categoría, el valor de referencia no es un valor único, sino 7 valores individuales. El mismo número de visitantes en dos días diferentes de la semana da lugar a cambios de porcentaje diferentes. Por lo tanto, recomendamos lo siguiente:
No deduzcas que los cambios mayores implican más visitas ni que los cambios menores implican menos visitas. Evita comparar los cambios de un día a otro. Sobre todo, los fines de semana con los días laborables.
Probablemente no lo hemos hecho: un periodo corto del año no puede representar un valor normal en todas las regiones del mundo. Hemos elegido un periodo reciente previo a la disrupción general y a la respuesta de las comunidades al COVID-19. Aun así, en algunas regiones, el valor de referencia corresponde a un periodo en el que el COVID-19 ya estaba extendido. Para interpretar los datos de tu región, revisa la lista de comprobación local.
Tanto el tiempo meteorológico diario como el de cada estación tienen efecto en la cantidad de personas que van a los parques:
En un año normal, ¿cambia la frecuencia de las visitas a los parques desde enero hasta ahora?
table(movilidadSonora$parks_percent_change_from_baseline)##
## -64 -63 -60 -59 -57 -56 -55 -54 -53 -52 -51 -50 -49 -48 -47 -46 -45 -44 -43 -42
## 1 2 1 2 2 2 1 2 5 2 4 3 4 2 4 3 5 3 1 6
## -41 -40 -39 -38 -37 -36 -35 -34 -33 -32 -31 -30 -29 -28 -27 -26 -25 -24 -23 -22
## 6 10 8 15 13 9 4 8 4 8 7 4 6 6 8 12 7 4 4 1
## -21 -20 -18 -17 -14 -13 -9 -5 -4 -3 -2 -1 0 2 3 4 5 6 8 10
## 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 4 2 4 6 2 1
## 11 12
## 1 1Podemos ver que redujo solo un porcentaje minimo, pero lo que aumento significadamente fue el aumento concurrido de los supermercados y centros recreativos cuando son fechas importantes.
##¿Cuánto tiempo crees que pasará la gente en las zonas residenciales? Haz una estimación del número de horas que crees que pasaba la gente en zonas residenciales antes de la respuesta al COVID-19. Realiza la estimación de los días laborables y de los fines de semana por separado:
¿Cómo podrían cambiar las horas de trabajo según el puesto? Por ejemplo, un empleado de oficina, un padre que se queda en casa, un estudiante, un empleado de supermercado o una enfermera que trabaja por turnos. Usa los datos demográficos de tu región para consultar la variedad de trabajos. La mayoría de las personas trabajan una jornada laboral de 8 horas, descansando el domingo, y a veces medio turno en sábado, esto significa que una persona esta en su casa aproximada mente 16 horas, esto entre semana, el sábado están aproximadamente 20 horas en casa, y probablemente en domingo estén todo el día en su casa, pero esto es una estimación, debido a que no pude encontrar datos de los trabajadores, pero se tiene sabe que que en sonora hay aproximadamente 3,055,334 de trabajadores, segun datos del inegi del 2018
Por cada grupo de tu comunidad, estima el número de horas al día que crees que va a permanecer la gente en zonas residenciales durante la respuesta al COVID-19.
¿Tienes que ajustar las estimaciones según la estación o los periodos académicos?
¿Cómo pueden relacionarse los tipos de trabajo con los cambios en la movilidad los días laborables y los fines de semana? No informamos de ningún cambio en función de los tipos de trabajo, pero puedes pensar en los diferentes trabajos que realiza la gente de tu comunidad durante los fines de semana y los días laborables.
¿Qué efectos pueden tener las respuestas al COVID-19 en los diferentes trabajos? ¿Los efectos serían diferentes en las personas que trabajan entre semana que en las que lo hacen los fines de semana?
Pienso de todos esos calculos se estima que la gente que respeta totalmente la cuarentena es porque es estudiante, ama de casa, tiene la oportunidad de trabajar desde casa pero aquellas personas que no lo hacen es que tienen n de razones por lo cual lo hacen solo tenemos las razones jutstificadas de si necesitan llenar su alacena, visita al banco y etc necesidades basicas. Concluimos que cuando es fin de semana o fechas importantes ya sean patrias suceden movimientos en las graficas lo cual signifca que la gente asiste a un evento.