Análisis de la serie temporal de los casos de COVID 19 en México

1. INTRODUCCIÓN

La información respecto a los casos de Covid 19 en México es muy importante a tener en cuenta en los últimos meses, no solo por las diversas fuentes de información que hay, mientras hay gente vacunada, otras personas creen que “al vacunarse es malo y que así controlaran a toda la población”. No toda la información es 100% confiable tal y como lo parece, ya que se publica que estamos en semáforo verde en cuanto a covid, realmente la historia es otra, tal vez no hay contagios como antes en cuanto a sus estadísticas, pero aun así si hay contagios, no como lo cuentan.

Es muy importante el estar informados respecto a la situación actual, siempre tomar las medidas de salud. Al salir a la calle siempre tenemos que usar el cubrebocas, ponernos gel, evitar saludar con mano como tal. Es muy importante el uso del cubrebocas para poder evitar generar más casos de Covid 19. Siempre que salgamos con alguien deberíamos de cuestionarnos lo siguiente ¿Se está cuidando esta persona?, aun si nos cuidamos nosotros y tenemos las medidas, si la otra persona no se cuida de la manera correcta, aun existe el riesgo de contagio, por ende, nunca hay que bajar la guardia.

Medidas a tomar en cuenta:

  • Lavarse las manos.

  • Usar cubrebocas en lugares públicos y en interiores cuando estamos en compañía.

  • Desinfectar las compras del supermercado.

Imagen 1.1. Virus

2. ANTECEDENTES

En México el primer caso de covid se detectó el 27 de febrero del 2020, 64 días después del primer diagnóstico, el número de casos aumento de una manera drástica, alcanzando un total de casi 20 mil casos confirmados y un 10% fallecidos. De acuerdo a investigaciones y los datos recopilados de las mismas, a pesar de saber de la pandemia y de dicho virus mortal, tanto como sus medidas de prevención como su propagación, muchas personas decidieron hacer caso omiso de las mismas, desencadenando una propagación extrema.

En su “pico más alto” hubo un total de casi 30 mil casos nuevos en un día, dando un promedio de 20 mil casos por semana, cuando la gráfica iba de bajada, se aproximaba una próxima ola de contagios debido a que la gente bajaba la guardia. En cuanto a las muertes, los datos eran parecidos a los de los contagios, en el mismo dia en que hubo casi 30 mil casos, en total se registraron aproximadamente 815 muertes, a pesar de que este no fue el peor de los casos en cuanto a contagio/muerte. Si hacemos un registro por ubicaciones en México, Ciudad de México estaría en el primer lugar de contagios y de muertes desde el inicio de la pandemia hasta la actualidad, con un total de 961 mil casos y un total de casi 40 mil muertes.

3. OBJETIVO

Divide y vencerás, la premisa de este caso práctico, a lo largo del tiempo que ha pasado desde que llego el COVID-19 a este país se han presentado lapsos de tiempo en los cuales aumenta el ritmo de contagios de este terrible virus, las razones podrían ser variadas, entonces con el fin de descomponer el desarrollo grafico de coronavirus en México se tendrá que poner en práctica las metodologías de las series de tiempo para analizar cada subconjunto que resulte de la descomposición de los casos de COVID-19, esto para poder deducir que sucedió en eso puntos de la gráfica que genero el aceleramiento de su crecimiento.

La finalidad del análisis de este caso es que, por medio de secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme podremos identificar el patrón de comportamiento de la gráfica, definir la variación de los casos en el tiempo y los picos en los cuales se generaron los mayores números de contagios que a su vez responden con ciertos eventos sucedidos a lo largo de todo el país.

4. TEORÍA

¿Qué es el covid 19?

El COVID-19 es una enfermedad la cual es causada por el coronavirus conocido como SARS-CoV-2 originada en Wuhan (China) el 31 de diciembre del 2019, seria hasta el 11 de marzo del 2020 que el coronavirus COVID-19 se declararía como una pandemia, siendo una enfermedad que termino afectando a muchos países y nos obligó a adaptarnos a un estilo de vida diferente a la mayoría de la gente debido a las medidas que fueron implementadas en cada país para poder evitar la mayor cantidad de contagios posibles.

• Síntomas: Existen síntomas comunes al contraer esta enfermedad, otros no tan comunes y unos más graves, entre los comunes destacan la fiebre, tos seca y el cansancio mientras que los síntomas menos comunes vendrían siendo la pérdida del gusto o el olfato, congestión nasal, conjuntivitis, dolor de garganta o cabeza, dolores musculares o articulares, náuseas o vómitos, diarrea o escalofríos; finalmente cuando hablamos de los síntomas más graves provocados se destaca la dificultad respiratoria, pérdida de apetito, confusión, temperatura por encima de 38° C y dolor en el pecho.

• Consecuencias: Si bien entre las personas que contraen la enfermedad un 80% de ellas se recuperan sin necesidad de tratamientos en hospital, un 15% desarrollan una enfermedad más grave y requieren oxígeno para mantenerse y el 5% llegan a un estado crítico donde son necesarios los cuidados intensivos. La enfermedad puede terminar de progresar la insuficiencia respiratoria, la septicemia y choque septicémico, tromboembolia, lesiones cardiacas, hepáticas y renales que terminan conduciendo hacia la muerte de la persona.

• Medio de transmisión: Se puede transmitir de una persona infectada a otra, a través de los gérmenes expulsados al toser o estornudar, al tocar o estrechar la mano de una persona contagiada, inclusive con tocar un objeto o superficie que contenga el virus y después llevarse las manos sucias a la boca, nariz u ojos.

• Medidas preventivas: Para poder prevenir los contagios se recomienda mantener el distanciamiento físico de metro y medio como mínimo, usar mascarilla, mantener las habitaciones lo mejor ventiladas posibles, evitar el contacto estrecho con otras personas, lavarse las manos de forma periódica y toser cubriéndose con el codo flexionado o con un pañuelo.

• Vacunas en México: México tiene a su disposición 179,063,050 dosis de vacunas para todo el año de 2021, todas estas dosis son repartidas a lo largo del año de las cuales 34,150,250 son de Pfizer, 35,000,000 son de CanSino, 24,000,000 son de Sputnik V, 2,030,000 son de India Surem Institute, 6,472,800 son de COVAX y 77,410,000 son de AstraZeneca, en total se encuentran vacunadas 107,031,525 personas.

Imagen 1.2. Recomendaciones OPS

¿Cómo afectó el covid a México?

• Con datos del 10 de octubre del presente año el número de casos acumulados de COVID-19 en México asciende a 3,723,235 casos de contagios y 282,086 muertes por esta enfermedad.

• Para cuando termino el año 2020 la INEGI reporto una caída del PIB del 8.5% siendo este un descenso que no se había presenciado en alrededor de 90 años desde la gran depresión.

• El 23 de marzo de 2020 empezó la “cuarentena” en el país suspendiendo una gran cantidad de actividades en México y agregando nuevas restricciones para las empresas y para las personas durante los tiempos de COVID.

• Por parte de la educación, todo el país se tuvo que adaptar a la modalidad de clases virtuales para evitar el contacto presencial y prevenir contagios.

Palabras clave

SARS-CoV-2: Síndrome respiratorio agudo grave por coronavirus

Pandemia: Enfermedad epidémica que se extiende a muchos países o que ataca a casi todos los individuos de una localidad o región

Cuarentena: Aislamiento preventivo que se somete durante un periodo de tiempo por razones sanitarias a personas, animales o cosas.

5. METODOLOGÍA

Series de Tiempo Una serie de tiempo es simplemente una serie de datos o más precisamente dicho es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable a través del tiempo. En cuanto a su estudio esta tiene una larga historia ya que esta comienza en el año 1664 cuando Sir Isaac Newton descompuso una señal luminosa (o serie de tiempo) en sus componentes a diferentes frecuencias haciendo

Descomposición de una serie de tiempo La definición de una descomposición de series de tiempo es que es una herramienta básica de series de o mejor dicho es un proceso que identifica y calcula los diversos componentes existentes en una serie temporal, así como la forma en que estas se relacionan entre sí.

Transformación de series de tiempo Esta herramienta sirve para estabilizar la varianza que cambia a través del tiempo utilizando una transformación logarítmica natural o de raíz cuadrada.

6. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En el siguiente apartado se realizarán los análisis para obtención de resultados y se discutirán sus interpretaciones.

COVID EN MEXICO

Datos globales de Johns Hopkins University para México

Datos obtenidos de: “Coronavirus COVID-19 Global Cases by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU)” https://coronavirus.jhu.edu/map.html

  • Importar datos de GitHub
library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")
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" ,])
Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-22"), to = as.Date("2021-10-15"), by = "day"   )
  • Casos confirmados
vec1 <- as.vector(conf_mex)
vec2 <- vec1[5:637]
num1 <- as.numeric(vec2)
Confirmados <- as.vector(num1)
  • Decesos
vec1 <- as.vector(dec_mex)
vec2 <- vec1[5:637]
num1 <- as.numeric(vec2)
Decesos <- as.vector(num1)
  • Recuperados
vec1 <- as.vector(rec_mex)
vec2 <- vec1[5:637]
num1 <- as.numeric(vec2)
Recuperados <- as.vector(num1)
  • Generación de un marco de datos (data frame)
datos1 <- data.frame(Fecha, Confirmados, Decesos, Recuperados)
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)") +
  scale_y_continuous(labels = comma)
gcov

Grafica 1.0 Casos totales de covid en Mexico

En la grafica 1.0 se muestra el avance de los casos de covid en mexico de forma general de ese modo podemos ver cuantos contagios, muertes y recuperaciones han ocurrido hasta este momento y saber cuantos fueron en total. Algo a destacar es que en el 5/8/2021 hasta el 15/10/2021 los recuperados son 0, esto no significa que todos las pacientes fallecieron solo que o siguen en tratamiento o no se ha actualizado del todo

ggplotly(gcov)

Grafica 1.1 Casos totales de covid en Mexico

En la grafica 1.1 se muestra lo mismo que la anterior pero de una forma mas interactiva

plot(Confirmados)

Grafica 2.0 Casos de contagio DE COVID en Mexico

Simplemente enseña los datos de casos confirmados de covid de forma numerica

Confirmados.ts<-ts(Confirmados,start=c(2020,1),frequency=365)
print(Confirmados.ts)
## Time Series:
## Start = c(2020, 1) 
## End = c(2021, 268) 
## Frequency = 365 
##   [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 3725242 3732429
## [631] 3738749 3744574 3749860

La frecuencia es 365 por los dias del año ya que estos datos obtenidos son por dia

plot(Confirmados.ts)

Grafica 2.1 Casos de Covid en Mexico con fecha

Aqui enseña los datos de los contagios en mexico con la fecha incluida la cual termina en octubre 15 del 2021 ya que aun no se obtiene datos del resto del año puesta que aun no ha terminado.

boxplot (Confirmados.ts ~ cycle(Confirmados.ts), col = "red")

Grafica 2.2 Ciclos de Contagios Confirmados

Aqui se puede apreciar como en realidad no hay picos muy pronunciados sino que es mas como curvas que tienden a subir, ya para los ultimos meses del año se muestra como baja pero en realidad es porque no hay mas datos que comparar ya que el año de 2021 aun no ha concluido

cycle(Confirmados.ts)
## Time Series:
## Start = c(2020, 1) 
## End = c(2021, 268) 
## Frequency = 365 
##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##  [19]  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##  [37]  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##  [55]  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##  [73]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##  [91]  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
## [109] 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
## [127] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
## [145] 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
## [163] 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
## [181] 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
## [199] 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
## [217] 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
## [235] 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
## [253] 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
## [271] 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
## [289] 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306
## [307] 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324
## [325] 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342
## [343] 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
## [361] 361 362 363 364 365   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13
## [379]  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31
## [397]  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49
## [415]  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67
## [433]  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85
## [451]  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103
## [469] 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121
## [487] 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139
## [505] 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157
## [523] 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175
## [541] 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193
## [559] 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211
## [577] 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229
## [595] 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247
## [613] 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265
## [631] 266 267 268

Con este ciclo podemos ver como los datos cubren practicamente todo el año 2020 y parte del 2021

TRANSFORMACIONES BASICAS DE UNA SERIE DE TIEMPO

plot(log(Confirmados.ts))

Grafica 2.3 Tendencia de casos Confirmados de Covid

En la grafica 2.3 se muestra la tendencia de los casos de covid se puede apreciar como al principio subio drasticamente pero alrededor de la mitad del año del 2020 la curva se aplano un poco y dejo de subir tan drasticamente, esto se explica porque cuando inicio todo esto Mexico tardo en poner medidas mas fuertes ya que los eventos masivos aun se permitian y aunque es cierto que mexico aun no implementa medidas mas drasticas tampoco se puede pedir mucho mas ya que mucha gente depende economicamente del hecho de poder salir a vender o trabajar

Eliminacion de tendencia

x<- log(Confirmados.ts)
dif1.x<- diff(x)
plot(dif1.x)

Grafica 2.4 Casos Covid Log

En la grafica 2.4 se le quita la tendencia a los datos para solo quedarnos con dicho datos

Eliminacion de la estacionalidad

dif12.dif1.x<- diff(dif1.x, log=365)
plot(dif12.dif1.x)

Grafica 2.5 Casos Covid Diff

En la grafica 2.5 se le quita la estacionalidad a los datos y nos quedamos con esta grafica que nos indica que los al principio eran muy distintos y muy variados pero conforme pasaba el tiempo la variacion de los datos era muy pequeña mas precisamente apartir de mediados del año 2020 la variacion entre las casos era casi nada y esto tiene sentido se la comparamos la grafica 2.3 que realizamos ya que apartir de esta misma fecha la curva se aplano, obviamente seguio incrementando pero no de manera drastica como al principio

Casos Confirmados por Mes

ConfirmadosMeses<-c(0,4,1215,19224,90664,226089,424637,599560,743216,924962,1113543,1426094,1864260,2086938,2238887,2344755,2413742,2519269,2848252,3352410,3664223,3749860,0,0)
ConfirmadosMeses.ts<-ts(ConfirmadosMeses,start=c(2020,1),frequency=12)
print(ConfirmadosMeses.ts)
##          Jan     Feb     Mar     Apr     May     Jun     Jul     Aug     Sep
## 2020       0       4    1215   19224   90664  226089  424637  599560  743216
## 2021 1864260 2086938 2238887 2344755 2413742 2519269 2848252 3352410 3664223
##          Oct     Nov     Dec
## 2020  924962 1113543 1426094
## 2021 3749860       0       0
plot(ConfirmadosMeses.ts)

Grafica 3.0 Casos de contagio DE COVID en Mexico por Meses

boxplot (ConfirmadosMeses.ts ~ cycle(ConfirmadosMeses.ts), col = "red")

Grafica 3.1 Casos de contagio DE COVID en Mexico por Meses

ConfirmadosMeses.ts.desc<- decompose(ConfirmadosMeses.ts)
plot(ConfirmadosMeses.ts.desc, xlab="YEAR")

Grafica 3.2 Descomposicion de Casos de contagio de COVID en Mexico por Meses

Aqui se en la grafica 3.2 se nota diferentes picos de contagios entre ellos esta el que antes del medio año del 2020 el cual empezo gracias a que la gente salio de vacciones en semana santa y tiempo despues el 1 de junio se declaro el fin de la jornada nacional de sana distancia el cual provoco que se abrieran muchos negocios t otros sectores.Tambien esta el que se encuentra un poco antes de la mitad del año 2021 el cual corresponde al proceso Electoral Federal el cual fue el 6 de Junio de 2021 ya que se hizo campaña y ademas tambien re realizo juntas con gente.

7. INCOGNITAS EMERGENTES

¿Cómo ha sido la variación de los casos en el tiempo?

Con respecto a nuestra interpretación de la serie de tiempo de los casos confirmados podemos llegar a la conclusión de que se presentó un tipo de variación estacional, debido a que el componente de la serie de tiempo que representa la variabilidad en los datos son debido a una influencia de las estaciones, a esto se le denomina componente estacional. Esta variación corresponde a los movimientos de la serie que recurren año tras año en los mismos meses del año poco más o menos con la misma intensidad, llegamos a esta conclusión debido a que el crecimiento de la gráfica fue en general uniforme y creciente, pero pudimos identificar algunos ligeros aumentos en dos puntos de la gráfica los cuales corresponden a los meses de mayo, junio y julio de cada año respectivamente.

¿Cómo se comporta esta serie de tiempo?

El comportamiento de la serie de tiempo de los casos confirmados de COVID-19 en el país fue de una tendencia lineal que viene dada por el movimiento general de la gráfica a largo plazo de la serie de tiempo, esto debido a que la línea de tendencia muestra que la gráfica aumenta o disminuye a un ritmo constante y lineal con respecto al tiempo.

¿Los picos de contagios a que eventos responden?

Identificamos dos picos de crecimiento en la gráfica durante los meses de verano de 2020 y 2021, con esto podemos llegar a la conclusión de que este patrón de crecimiento durante esta temporada del año es generada principalmente por el periodo vacacional durante estas fechas, al comenzar el verano las familias no tomaron las precauciones y recomendaciones necesaria para no contagiarse debido a que muchas de esas personas salieron de vacaciones en áreas donde había mucha conglomeración de personas, es por eso que sospechamos que esa fue la causa del aumento en el número de casos confirmados de COVID-19 en México.

8. CONCLUSIÓN

Conclusión General

Desde la llegada del virus a nuestra nacion y a todo el mundo se genero un gran cambio en la normalidad a la cual estabamos acostumbrados, si bien se sabe que no estamabos preparados para esto, ni México ni ninguna nacion en el mundo, el nivel en el que altero el nivel economico, social y educativo en todo el planeta fue masivamente grave. Nuestro México no quedo excento de esto, durante los primeros meses que nos ataco el virus tal vez no se le tomo la importancia que merecia, fue acertado la pausa total de clases durante el mes de marzo, pero las demas actividades como economicas o laborales no fueron tomadas en cuenta, era una dificil decision, porque tendriamos que detener el desarrollo economico del pais durante cierto lapos de tiempo, afortunada o desafortunadamente no se llego a esa situacion lo cual nos hizo llegar a un total de 142,094 casos confirmados de COVID-19 al terminar el año 2020. Durante el segundo trimestre del año 2021 este ritmo de contagios bajo un poco, sin embargo, los meses de verano como ya l omencionamos antes fueron los puntos de inflexion para llegar a los resultados en los cuales estamos actualmente.

Conclusión Individual En conclusion podemos sugerir sin tener la verdad absoluta que los casos de covid en Mexico han crecido desde que se contagioa la primera persona aunque no de forma tan escalada como al inicio del 2020 ya que despues esta empezo a crear una especie de curva la cual ya no era tan enpinada, hora lo que se ocupa hacer esseguir las medidas adecuadas para disminuir los contagios ya que no basta con simplemente estar vacunado

Los datos para este análisis fueron obtenidos de:

https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv

https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv

https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_recovered_global.csv

9. BIBLIOGRAFÍA