I. Introducción
En los últimos 2 años el mundo se ha visto envuelto en una carrera para disminuir los contagios de COVID-19, un virus responsable de la muerte de millones de personas. En México se han presentado al menos 3.74 millones de personas contagiadas, y las muertes han alcanzado una cifra mayor a 280 mil personas, sin mencionar a quienes no fueron diagnosticados.
De ahí la importancia de conocer la situación, ¿Como es que las personas se contagian?, ¿Existe alguna razón para los repentinos picos de contagio?, ¿Hay algún tipo de patrón o ciclo? Nuestra intención es contestar esta y más incógnitas. Para ello en este documento se desarrollará una investigación y análisis sobre los casos de COVID-19 en México. Se establecerá una secuencia de tiempo mediante la cual se analizará la ciclicidad de los datos, la tendencia, estacionalidad, y otras variables con el propósito de entender el comportamiento de los datos, y así arrojar algo de luz sobre la situación actual. 
II. Antecedentes
El virus COVID-19 fue reportado por primera vez el martes 7 de enero de 2020, por CDC de China (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades), luego de que el 31 de diciembre de 2019 la Organización Mundial de la Salud (OMS) recibiera reportes de 27 casos de un tipo de neumonía, de origen desconocido, siente de los cuales eran severos, en la ciudad de Wuhan, en China.
El vínculo común de todos estos casos, es que se trataba de personas con algpun tipo de relación con el Mercado de Huanan en Wuhan, en el cual se vende al mayoreo pescados, mariscos y animales vivos. La autoridades sanitarias del luegar, tomaron muestras en el mencionado mercado y el 1 de enero fue cerrado al público, ya que las mismas dieron positivas para el nuevo virus.
En México, el primer caso de COVID-19 se detectó el 27 de febrero de 2020. El 30 de abril, 64 días después de este primer diagnóstico, el número de pacientes aumentó exponencialmente, alcanzando un total de 19,224 casos confirmados y 1,859 fallecidos.
La mayoría de casos, se ubicaron en la Ciudad de México, donde la edad promedio fue de 46 años.
III. Objetivo
- Determinar como afectó el COVID-19 a México.
- Determinar la variabilidad de los casos de COVID-19 en México.
- Determinar si existe un ciclo en los casos de COVID-19 en México.
IV. Teoría
Todos conocemos este virus que nos ha hecho ser parte de esta pandemia pero no muchos conocen como este se propaga, el contacto cercano con personas que tengan este virus es la mayor causa, ya que a través de las gotitas respiratorias (llamadas aerosoles) producidas cuando una persona infectada tose, estornuda, respira, canta o habla la gente se infecta. Estas gotitas provocan infecciones cuando son inhaladas o se depositan en las membranas mucosas, como las que revisten la parte interna de la nariz y la boca.
En ciertas circunstancias (por ejemplo, cuando las personas están en espacios cerrados con poca ventilación), el COVID 19 puede propagarse mediante la transmisión por aire.
Y además, el COVID 19 se propaga con menor frecuencia a través del contacto con superficies contaminadas.
¿Cómo prevenir preveenir la enfermedad?
- Lavarse las manos frecuentemente por al menos 40 segundos, especialmente:
- Antes de comer o preparar la comida.
- Antes de tocarse la cara.
- Después de ir al baño.
- Después de salir de lugares públicos.
- Después de sonarse la nariz, toser o estornudar.
- Después de manipular su mascarilla.
- Después de cambiar pañales.
- Después de cuidar a una persona enferma.
- Después de tocar animales o mascotas.
- Mantenerse a 2 metros de distancia de una persona que se encuentre enferma.
- Cubrir tu boca con el interior de tu codo o con un pañuelo desechable al toser o estornudar.
- Evitar tocarse los ojos, la nariz y la boca sin haberte lavado las manos.
- Si no dispones de agua y jabón, usa un desinfectante de manos que contenga al menos un 70% de alcohol. Cubre toda la superficie de las manos y frótalas hasta que las sientas secas.
- Quedarse en casa y no acudir a lugares cerrados o poco ventilados muy concurridos.
- Utilizar cubrebocas.
V. Metodología
Para el análisis de estos datos se utilizarán las siguientes herramientas:
Series de tiempo
Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros). El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valor trimestral del PIB.
Ciclos
Se denomina ciclo al período de tiempo en el cual se desarrollan o suceden un conjunto de acontecimientos, etapas o fenómenos que, una vez finalizados se vuelven a repetir en el mismo orden de principio a fin.
VI. Resultados y discusión
Importar paquetes/librerias
## Se importan paquetes y librerias.
setwd("~/ESTADISTICA") #Directorio de trabajo
library(pacman) #para importar la biblioteca "pacman"
p_load(markdown,knitr,dplyr,tidyr,tidyverse,hashmap,lubridate,summarytools,ggpubr,kableExtra,reshape2,gridExtra,
sf,tmap,readr,devtools,ploty,Rcpp,gganimate,gifski,Hmisc)## Installing package into 'C:/Users/jvale/OneDrive/Documentos/R/win-library/4.1'
## (as 'lib' is unspecified)## Warning: package 'hashmap' is not available for this version of R
##
## A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
## see the ideas at
## https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages## Warning: unable to access index for repository http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/4.1:
## cannot open URL 'http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/4.1/PACKAGES'## Warning: 'BiocManager' not available. Could not check Bioconductor.
##
## Please use `install.packages('BiocManager')` and then retry.## Warning in p_install(package, character.only = TRUE, ...):## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'hashmap'## Installing package into 'C:/Users/jvale/OneDrive/Documentos/R/win-library/4.1'
## (as 'lib' is unspecified)## Warning: package 'ploty' is not available for this version of R
##
## A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
## see the ideas at
## https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages## Warning: unable to access index for repository http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/4.1:
## cannot open URL 'http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/4.1/PACKAGES'## Warning: 'BiocManager' not available. Could not check Bioconductor.
##
## Please use `install.packages('BiocManager')` and then retry.## Warning in p_install(package, character.only = TRUE, ...):## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'ploty'## Warning in p_load(markdown, knitr, dplyr, tidyr, tidyverse, hashmap, lubridate, : Failed to install/load:
## hashmap, plotyDatos
url_conf <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv"
url_decesos <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv"
url_recuperados <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recovered_global.csv"
#Leer los archivos .csv de las url
datos_conf <- read.csv(url_conf)
datos_decesos <- read.csv(url_decesos)
datos_recuperados <- read.csv(url_recuperados)
#definir variables
conf_mex <- t(datos_conf[datos_conf$Country.Region=="Mexico" ,])
dec_mex <- t(datos_decesos[datos_decesos$Country.Region=="Mexico" ,])
rec_mex <- t(datos_recuperados[datos_recuperados$Country.Region=="Mexico" ,])- Eliminar campos no utilizables
- Formatear las fechas
- Crear un marco de datos (data frame)
Fecha = seq(from=as.Date("2020-01-27"),to =as.Date("2021-10-15"),by ='day')
#casos confirmados
vec1 <- as.vector(conf_mex)
vec2 <- vec1[5:632]
num1 <- as.double(vec2)
Confirmados <- as.vector(num1)
#decesos
vec1 <- as.vector(dec_mex)
vec2 <- vec1[5:632]
num1 <- as.numeric(vec2)
Decesos <- as.vector(num1)
#recuperados
vec1 <- as.vector(rec_mex)
vec2 <- vec1[5:632]
num1 <- as.numeric(vec2)
Recuperados <- as.vector(num1)
#generación de un marco de datos (data frame)
datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)Se grafican los datos
A continuación se presentan los datos de casos confirmados, decesos y recuperados en una gráfica
- Gráfica estática
gcov <- ggplot(data = datos1) +
geom_line(aes(Fecha, Confirmados, colour="Confirmados")) +
geom_line(aes(Fecha, Decesos, colour="Decesos")) +
geom_line(aes(Fecha, Recuperados, colour="Recuperados")) +
xlab("Fecha") +
ylab("COVID-19 en México") +
labs(colour="casos")+
ggtitle("Casos de COVID-19 en México (Fuente: JHU CSSE)")
gcov
- Gráfica animada
ggplot(data = datos1) +
geom_line(aes(Fecha, Confirmados, colour="Confirmados")) +
geom_line(aes(Fecha, Decesos, colour="Decesos")) +
geom_line(aes(Fecha, Recuperados, colour="Recuperados")) +
xlab("Fecha") +
ylab("COVID-19 en México") +
labs(colour="casos")+
ggtitle("Casos de COVID-19 en México (Fuente: JHU CSSE") +
transition_reveal(Fecha)
Para tratar este vector numérico como serie de tiempo, utilizaremos el comando ts (time-series objects)
conf_mex.ts <- ts(Confirmados, start=c(2020,1),end = c(2021,10), frequency = 632)frecuency= 12 meses es igual a 1 año.
start = 2020, año de inicio.
print(conf_mex.ts)## Time Series:
## Start = c(2020, 1)
## End = c(2021, 10)
## Frequency = 632
## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [10] 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [19] 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [28] 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [37] 0 1 4 5 5 5 5 5 6
## [46] 6 7 7 7 8 12 26 41 53
## [55] 82 93 118 164 203 251 316 367 405
## [64] 475 585 717 848 993 1094 1215 1378 1510
## [73] 1688 1890 2143 2439 2785 3181 3441 3844 4219
## [82] 4661 5014 5399 5847 6297 6875 7497 8261 8772
## [91] 9501 10544 11633 12872 13842 14677 15529 16752 17799
## [100] 19224 20739 22088 23471 24905 26025 27634 29616 31522
## [109] 33460 35022 36327 38324 40186 42595 45032 47144 49219
## [118] 51633 54346 56594 59567 62527 65856 68620 71105 74560
## [127] 78023 81400 84627 87512 90664 93435 97326 101238 105680
## [136] 110026 113619 117103 120102 124301 129184 133974 139196 142690
## [145] 146837 150264 154863 159793 165455 170485 175202 180545 185122
## [154] 191410 196847 202951 208392 212802 216852 220657 226089 231770
## [163] 238511 245251 252165 256848 261750 268008 275003 282283 289174
## [172] 295268 299750 304435 311486 317635 324041 331298 338913 344224
## [181] 349396 356255 362274 370712 378285 385036 390516 395489 402697
## [190] 408449 416179 424637 434193 439046 443813 449961 456100 462690
## [199] 469407 475902 480278 485836 492522 498380 505751 511369 517714
## [208] 522162 525733 531239 537031 543806 549734 556216 560164 563705
## [217] 568621 573888 579914 585738 591712 595841 599560 606036 610957
## [226] 616894 623090 629409 634023 637509 642860 647321 652364 658299
## [235] 663973 668381 671716 676487 680931 684113 688954 694121 697663
## [244] 700580 705263 710049 715457 720858 726431 730317 733717 738163
## [253] 743216 748315 753090 757953 761665 789780 794608 799188 804488
## [262] 810020 814328 817503 821045 825340 829396 834910 841661 847108
## [271] 851227 854926 860714 867559 874171 880775 886800 891160 895326
## [280] 901268 906863 912811 918811 924962 929392 933155 938405 943630
## [289] 949197 955128 961938 967825 972785 978531 986177 991835 997393
## [298] 1003253 1006522 1009396 1011153 1015071 1019543 1025969 1032688 1041875
## [307] 1049358 1060152 1070487 1078594 1090675 1101403 1107071 1113543 1122362
## [316] 1133613 1144643 1156770 1168395 1175850 1182249 1193255 1205229 1217126
## [325] 1229379 1241436 1250044 1255974 1267202 1277499 1289298 1301546 1313675
## [334] 1320545 1325915 1338426 1350079 1362564 1372243 1377217 1383434 1389430
## [343] 1401529 1413935 1426094 1437185 1443544 1448755 1455219 1466490 1479835
## [352] 1493569 1507931 1524036 1534039 1541633 1556028 1571901 1588369 1609735
## [361] 1630258 1641428 1649502 1668396 1688944 1711283 1732290 1752347 1763219
## [370] 1771740 1788905 1806849 1825519 1841893 1857230 1864260 1869708 1874092
## [379] 1886245 1886245 1912871 1926080 1932145 1936013 1946751 1957889 1968566
## [388] 1978954 1988695 1992794 1995892 2004575 2013563 2022662 2030491 2038276
## [397] 2041380 2043632 2052266 2060908 2069370 2076882 2084128 2086938 2089281
## [406] 2097194 2104987 2112508 2119305 2125866 2128600 2130477 2137884 2144486
## [415] 2150955 2157771 2163875 2166290 2167729 2169007 2175462 2182188 2187910
## [424] 2193639 2195772 2197160 2203041 2208755 2214542 2219845 2224904 2226550
## [433] 2227843 2232910 2238887 2244268 2247357 2249195 2250458 2251705 2256509
## [442] 2261879 2267019 2272064 2278420 2280213 2281840 2286352 2291246 2295435
## [451] 2299939 2304096 2305602 2306910 2311172 2315811 2319519 2323430 2326738
## [460] 2328391 2329534 2333126 2336944 2340934 2344755 2347780 2348873 2349900
## [469] 2352964 2355985 2358831 2361874 2364617 2365792 2366496 2368393 2371483
## [478] 2375115 2377995 2380690 2381923 2382745 2385512 2387512 2390140 2392744
## [487] 2395330 2396604 2397307 2399790 2402722 2405772 2408778 2411503 2412810
## [496] 2413742 2420659 2423928 2426822 2429631 2431702 2433681 2434562 2438011
## [505] 2441866 2445538 2448820 2452469 2454176 2455351 2459601 2463390 2467643
## [514] 2471741 2471741 2477283 2478551 2482784 2487747 2493087 2498357 2503408
## [523] 2505792 2507453 2513164 2519269 2525350 2531192 2537457 2540068 2541873
## [532] 2549862 2558369 2567821 2577140 2586721 2590500 2593574 2604711 2616827
## [541] 2629648 2642068 2654699 2659137 2664444 2678297 2693495 2709739 2709739
## [550] 2741983 2748518 2754438 2771846 2790874 2810097 2829443 2848252 2854992
## [559] 2861498 2880409 2901094 2922663 2944226 2964244 2971817 2978330 2997885
## [568] 3020596 3045571 3068329 3091971 3091971 3108438 3123252 3152205 3175374
## [577] 3197108 3217415 3225073 3231616 3249878 3271128 3291761 3311317 3328863
## [586] 3335700 3341264 3352410 3369747 3387885 3405294 3420880 3428384 3433511
## [595] 3449295 3465171 3479999 3479999 3506743 3511882 3516043 3528972 3542189
## [604] 3549229 3552983 3552983 3569677 3573044 3585565 3597168 3608976 3619115
## [613] 3619115 3632800 3635807 3645599 3655395 3664223 3671611 3678980 3678980
## [622] 3684242 3684242 3691924 3707234 3714392 3714392 3723235 0 0
## [631] 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [640] 0 0 0plot(conf_mex.ts)
boxplot(conf_mex.ts~cycle(conf_mex.ts))
library(pacman)
p_load(rmdformats,readr,readxl,ggplot2,plotly,DT,xfun,gridExtra,leaflet)