Covid-19
Pedro Ivo Camacho A. Salvador
12/03/2020
Site permanente para atualização dos dados para o Brasil
Juntando com o do WordBank
Resultados por Continentes.
## Response [https://opendata.ecdc.europa.eu/covid19/casedistribution/csv/]
## Date: 2021-01-30 13:12
## Status: 200
## Content-Type: application/octet-stream
## Size: 652 kB
## <ON DISK> C:\Users\profe\AppData\Local\Temp\RtmpS2q4dX\file2d01c9960df.csv
A primeira questão é que o número de casos em valor absoluto, pouco ou nada se refere ao verdadeiro poder destrutivo do contágio em cada país. Afinal, o número da população importa para termos uma ideia da importância relativa de cada pessoa para aquele país, e sua probabilidade de contágio.
Apenas em termos ilustrativos, os dois mapas abaixo representam em termos absolutos e termos relativos o imapcto da COVID19
Evolução da COVID19 pelo mundo
## Loading required package: sp## ### Welcome to rworldmap ##### For a short introduction type : vignette('rworldmap')## 135 codes from your data successfully matched countries in the map
## 80 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 108 codes from the map weren't represented in your data
Agora em termos relativos
## 135 codes from your data successfully matched countries in the map
## 80 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 108 codes from the map weren't represented in your data
A taxa de crescimento deve obedecer o mesmo padrão do exercício anterior. Qual o percentual da população que está de fato afetada por este virus.
São duas bases de dados. A primeira da ECDC fonte da União Europeia.
## 135 codes from your data successfully matched countries in the map
## 80 codes from your data failed to match with a country code in the map
## 108 codes from the map weren't represented in your data
Fazendo uma contrapartida
Paper Covid
## [1] "Argentina vs Brasil" "1874784" "47034"
## [4] "8871393" "217664"
## [,1] [,2]
## 2020-03-02 2 0
## 2020-03-09 23 0
## 2020-03-16 175 0
## 2020-03-23 1346 25
## 2020-03-30 2710 111
## 2020-04-06 6874 350
## 2020-04-13 11039 737
## 2020-04-20 16485 1239
## 2020-04-27 23234 1743
## 2020-05-04 39259 2820
## 2020-05-11 61552 4098
## 2020-05-18 78381 4995
## 2020-05-25 122131 6548
## 2020-06-01 151638 6648
## 2020-06-08 176909 7141
## 2020-06-15 175866 6877
## 2020-06-22 217414 7285
## 2020-06-29 259105 7005
## 2020-07-06 258912 7245
## 2020-07-13 261626 7233
## 2020-07-20 233708 7388
## 2020-07-27 320702 7516
## 2020-08-03 314586 7100
## 2020-08-10 301745 6945
## 2020-08-17 304775 6803
## 2020-08-24 265586 6892
## 2020-08-31 256528 6084
## 2020-09-07 275210 5822
## 2020-09-14 192934 4975
## 2020-09-21 214174 5270
## 2020-09-28 187680 4846
## 2020-10-05 182980 4611
## 2020-10-12 179693 4136
## 2020-10-19 140362 3417
## 2020-10-26 158784 3229
## 2020-11-02 151577 2940
## 2020-11-09 118410 2323
## 2020-11-16 198978 3401
## 2020-11-23 208308 3385
## 2020-11-30 243339 3650
## 2020-12-07 288800 4108
## 2020-12-14 298412 4461
## 2020-12-21 361667 5889
## 2020-12-28 220666 3848
## 2021-01-04 249461 4879
## 2021-01-11 397866 7562
## 2021-01-18 380158 6719
## 2021-01-25 359623 7365## [,1] [,2]
## 2020-03-09 12 1
## 2020-03-16 44 1
## 2020-03-23 210 2
## 2020-03-30 554 16
## 2020-04-06 734 26
## 2020-04-13 649 49
## 2020-04-20 727 39
## 2020-04-27 837 52
## 2020-05-04 1003 60
## 2020-05-11 1006 54
## 2020-05-18 2016 66
## 2020-05-25 4271 86
## 2020-06-01 4775 87
## 2020-06-08 5943 125
## 2020-06-15 8783 169
## 2020-06-22 11208 178
## 2020-06-29 14959 206
## 2020-07-06 17632 273
## 2020-07-13 22133 328
## 2020-07-20 25015 428
## 2020-07-27 40002 693
## 2020-08-03 34017 673
## 2020-08-10 45268 944
## 2020-08-17 47289 1101
## 2020-08-24 47702 1191
## 2020-08-31 64437 1553
## 2020-09-07 70567 1406
## 2020-09-14 74675 1500
## 2020-09-21 76453 1602
## 2020-09-28 88391 2840
## 2020-10-05 87161 5269
## 2020-10-12 95720 2850
## 2020-10-19 95474 2399
## 2020-10-26 100909 2629
## 2020-11-02 82944 2244
## 2020-11-09 68649 2420
## 2020-11-16 68307 1876
## 2020-11-23 59874 1566
## 2020-11-30 48444 1471
## 2020-12-07 44299 1297
## 2020-12-14 35067 996
## 2020-12-21 48955 1231
## 2020-12-28 43370 871
## 2021-01-04 50220 614
## 2021-01-11 90203 1172
## 2021-01-18 76488 1178
## 2021-01-25 67388 1202## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoo
## [,1] [,2]
## 2021-01-18 78.59412 1.389091
## 2021-01-25 74.34870 1.522645
Colocando no modelo
Resultados
Para os países com o pior nível.
## [1] "United States" "India" "Brazil"
## [4] "Russian Federation" "United Kingdom" "France"
## [7] "Spain" "Italy" "Turkey"
## [10] "Germany"
Para o Brasil temos a seguinte configuração
## [1] "United States" "India" "Brazil" "Russia"
## [5] "United Kingdom" "France" "Spain" "Italy"
## [9] "Turkey" "Germany"## [1] "United States" "Brazil" "India" "Mexico"
## [5] "United Kingdom" "Italy" "France" "Russia"
## [9] "Iran" "Spain"
Para o Ceará temos a seguinte configuração
library(readxl)
ceara <- read_excel("COVID-19_CEARA.xlsx")
SIR <- function(time, state, parameters) {
par <- as.list(c(state, parameters))
with(par, {
dS <- -beta/N * I * S
dI <- beta/N * I * S - gamma * I
dR <- gamma * I
list(c(dS, dI, dR))
})
}
Infected <- as.numeric(ceara$Confirmados)
Day <- 1:(length(Infected))
N <- ceara$Pop
old <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(Day, Infected, type ="b")
plot(Day, Infected, log = "y")## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): 11 y values <= 0 omitted from
## logarithmic plotabline(lm(log10(Infected+exp(1)) ~ Day))
title(paste("Casos Confirmados no Ceará"), outer = TRUE, line = -2)
Analisando o comportamento desde o primeiro contágio
Atualizando o modelo de contágio e mortes
Plotando a letalidade média
Agora analisando a partir dos primeiros 100 contágios
Simulando efeitos de quarentena no Brasil
## [1] "United States" "India" "Brazil" "Russia"
## [5] "United Kingdom" "France" "Spain" "Italy"
## [9] "Turkey" "Germany"
Mapas
Situação Nacional e agora a situação dos Estados
Casos
Casos
Mortes
Casos
Quarentena por estados, simulando os resultado para cada ente-federativo. Simulando os resultados para pico de contágio e etc.
#Análise Econométrica
Pela abordagem proposta por não funcionou
Política e Bolsonaro
Se for citar este estudo utilize a seguinte referência. Salvador (2020)
Salvador, Pedro Ivo Camacho Alves. 2020. “Análise Quantitativa Da Covid19.” rPUBS 1: 1. https://rpubs.com/pedrosalvador/584906.