U1A15

setwd("~/EA1011")
library(pacman)
p_load("DT","prettydoc","readr","tidyverse")
DatosMobilityReport <- read_csv("sonora2.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(),
##   iso_3166_2_code = col_character(),
##   census_fips_code = col_logical(),
##   date = col_character(),
##   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()
## )

datatable(DatosMobilityReport)

• Creación de data frame

FechaMR = seq(from = as.Date("2019-02-15"), to = as.Date("2019-07-15"), by = 'day')
##
Retail_Recreation_Percentage <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Grocery_Pharmacy_Percentage <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Parks_Percentage <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
TransitStations_Percentage <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Workplaces_Percentage <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Residential_Percentage <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline


##### GRAFICA 2
###
Porcentaje_VR <- DatosMobilityReport$retail_and_recreation_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_F <-  DatosMobilityReport$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_P <- DatosMobilityReport$parks_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_ET <- DatosMobilityReport$transit_stations_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_AT <- DatosMobilityReport$workplaces_percent_change_from_baseline
###
Porcentaje_H <- DatosMobilityReport$residential_percent_change_from_baseline

dataMR <- data.frame(x=FechaMR, y=Retail_Recreation_Percentage)

Gráficas

gMR1 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_VR), size=1, colour="orange") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("a) Comercio y recreación (-45%)")

gMR2 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_F), size=1, colour="darkgreen") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("b) Farmacias y abarrotes (-11%)")

gMR3 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_P), size=1, colour="purple") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("c) Parques (-37%)")

gMR4 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_ET), size=1, colour="brown") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("d) Estaciones de tránsito (-43%)")

gMR5 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_AT), size=1, colour="red") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("e) Espacios de trabajo (-37%)")

gMR6 <- ggplot(data=dataMR) +
  geom_line(aes(x=FechaMR, y=Porcentaje_H), size=1, colour="blue") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  theme_light() +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Porcentaje") +
  ggtitle("f) Hogares (+18%)")

p_load(gridExtra)
grid.arrange(gMR1,gMR2,gMR3,gMR4,gMR5,gMR6)

Análisis de movilidad local para Sonora utilizando datos de google mobility report

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

El día de la consitución Mexicana El día de la consitución Mexicana y el día de la candelaria.y el día de la candelaria.

• 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? El invierno duro un poco más de lo usual pero no se puede ver reflejado tal cual en las gráficas, ya que ninguna ralaciona tal cual lo que son las temporadas con las variables manejadas, ya que estas estan encaminadas a lo de la pandemia Covid-19.

• ¿Tienes otras fuentes de datos (como tiques de peajes, parquímetros o viajes en metro) que puedan ayudarte a determinar el cambio previsto? tengo tiques de pasaje de mi ciudad a obregon