U1A13

Andres

10/9/2020


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library(DT)
library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr", "knitr", "DT", "scales", "tidyverse", "gridExtra", "modeest" , "fdth")
Mobility <- read.csv("~/3er Semestre/ProbYEst/2020_MX_Region_Mobility_Report.csv")
datatable(Mobility)

Filtrar

movilidad <- (Mobility[6051:6292, 8:14])
datatable(movilidad)

¿Ocurrió algo importante entre el 3 de enero y el 6 de febrero del 2020?

El valor de referencia de cada día es el valor medio del periodo de cinco semanas de enero. Piensa en eventos locales y cambios estacionales que puedan sesgar el valor de referencia:

¿Hubo un invierno frío o un verano más largo de lo habitual en tu región? Si, hubo un invierno frio ademas de con lluvias y granizo.

¿Los festivos cayeron el mismo día de la semana? No

¿Tienes otras fuentes de datos (como tiques de peajes, parquímetros o viajes en metro) que puedan ayudarte a determinar el cambio previsto? No encontre nada referente al tema.

Valor de referencia

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.

De enero hasta ahora, ¿cómo varía la cantidad de personas que visitan parques?

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?

library(DT)
datatable(select(movilidad,date,parques))

Diagramas

dist <- fdt(movilidad$parques, breaks="Sturges")
plot(dist,type="fp",col ="blue")

Podemos apreciar un pico al rededor de los 30 y 39 dias en la hora de visitar los parques.

Según los registros meteorológicos, ¿cómo cambia la cantidad de personas que visitan parques en los días de lluvia en comparación con los días de sol?

plot(movilidad$recidencial,movilidad$parques,xlab="Residencial",ylab="Parques",col ="blue")

¿Tienes registros de visitas a parques de años anteriores que puedan ayudarte a analizar los cambios de este año? No tengo registros acerca de esto.

¿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:

Las personas trabajan al rededor de 8 a 10 horas diarias entre semanas, esto quiere decir que llegan cansados del trabajo, por lo tanto no salen mucho de sus casas y prefieren quedarse a descansar e igualmente los fines de semana.

¿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.

plot(movilidad$recidencial,movilidad$trabajo,xlab="Residencial",ylab="Trabajo",col ="blue")

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?

dist <- fdt(movilidad$recidencial[3:7], breaks="Sturges")
plot(dist,type="fp",col ="blue")

Se puede ver como la gente ya no sale de sus casas gracias a la pandemia y por ende tiene que trabajar desde casa y recurrir a menos lugares fuera de casa.

¿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?

Algunos puestos cerraron gracias a la pandemia, por ende hubieron desempleos y baja de sueldos, menos trabajo y si seguian trabajando hubieron mas contagios gracias al contacto o la falta de seguridad.

¿Los efectos serían diferentes en las personas que trabajan entre semana que en las que lo hacen los fines de semana?

Puede ser que afecte menos a los fines de semana ya que algunos trabajan menos tiempo en estos dias que a comparacion de entre semana.