AE3UC1_11
Equipo_2
10/16/2021
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.
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)
confrimadosDatos<-data.frame(Fecha, Confirmados)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 esta gráfica se muestra el avance de los casos de COVID en México de forma general de ese modo podemos ver cuantos contagios, muertes y recuperaciones han ocurrido hasta este momento y saber cuántos 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 los 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 esta gráfica se muestra lo mismo que la anterior, pero de una forma más interactiva.
plot(Confirmados)
Grafica 2.0 - Casos de contagio DE COVID en Mexico
Simplemente enseña los datos de casos confirmados de COVID de forma numérica.
plot(Decesos)
Grafica 2.1 - Decesos de COVID en Mexico
Simplemente enseña los datos de decesos ocasionado por COVID de forma numérica.
Decesos.ts<-ts(Decesos,start=c(2020,1),frequency=365)
print(Decesos.ts)## Time Series:
## Start = c(2020, 1)
## End = c(2021, 268)
## Frequency = 365
## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [11] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [21] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [31] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [41] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [51] 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2
## [61] 3 4 5 6 8 12 16 20 28 29
## [71] 37 50 60 79 94 125 141 174 194 233
## [81] 273 296 332 406 449 486 546 650 686 712
## [91] 857 970 1069 1221 1305 1351 1434 1569 1732 1859
## [101] 1972 2061 2154 2271 2507 2704 2961 3160 3353 3465
## [111] 3573 3926 4220 4477 4767 5045 5177 5332 5666 6090
## [121] 6510 6989 7179 7394 7633 8134 8597 9044 9415 9779
## [131] 9930 10167 10637 11729 12545 13170 13511 13699 14053 14649
## [141] 15357 15944 16448 16872 17141 17580 18310 19080 19747 20394
## [151] 20781 21825 22584 23377 24324 25060 25779 26381 26648 27121
## [161] 27769 28510 29189 29843 30366 30639 31119 32014 32796 33526
## [171] 34191 34730 35006 35491 36327 36906 37574 38310 38888 39184
## [181] 39485 40400 41190 41908 42645 43374 43680 44022 44876 45361
## [191] 46000 46688 47472 47746 48012 48869 49698 50517 51311 52006
## [201] 52298 53003 53929 54666 55293 55908 56543 56757 57023 57774
## [211] 58481 59106 59610 60254 60480 60800 61450 62076 62594 63146
## [221] 63819 64158 64414 65241 65816 66329 66851 67326 67558 67781
## [231] 68484 69049 69649 70183 70604 70821 71049 71678 71978 72179
## [241] 72803 73258 73493 73697 74348 74949 75439 75844 76243 76430
## [251] 76603 77163 77646 78078 78492 78880 79088 81877 82348 82726
## [261] 83096 83497 83642 83781 83945 84420 84898 85285 85704 86059
## [271] 86167 86338 86893 87415 87415 88312 88743 88924 89171 89814
## [281] 90309 90773 91289 91753 91895 92100 92593 93228 93772 94323
## [291] 94808 95027 95225 95842 96430 97056 97624 98259 98542 98861
## [301] 99026 99528 100104 100823 101373 101676 101926 102739 103597 104242
## [311] 104873 105459 105655 105940 106765 107565 108173 108863 109456 109717
## [321] 110074 110874 111655 112326 113019 113704 113953 114298 115099 115769
## [331] 116487 117249 117876 118202 118598 119495 120311 121172 121837 122026
## [341] 122426 122855 123845 124897 125807 126507 126851 127213 127757 128822
## [351] 129987 131031 132069 133204 133706 134368 135682 136917 137916 139022
## [361] 140241 140704 141248 142832 144371 146174 147614 149084 149614 150273
## [371] 152016 153639 155145 156579 158074 158536 159100 159533 161240 161240
## [381] 164290 165786 166200 166731 168432 169760 171234 172557 173771 174207
## [391] 174657 175986 177061 178108 178965 179797 180107 180536 181809 182815
## [401] 183692 184474 185257 185715 186152 187187 188044 188866 189578 190357
## [411] 190604 190923 191789 192491 193152 193851 194490 194710 194944 195119
## [421] 195908 196606 197219 197827 198036 198239 199048 199627 200211 200862
## [431] 201429 201623 201832 202633 203210 203664 203854 204011 204147 204399
## [441] 204985 205598 206146 207020 209212 209338 209702 210282 210812 211213
## [451] 211693 212228 212339 212466 213048 213597 214095 214504 214853 214947
## [461] 215113 215547 215918 216447 216907 217168 217233 217345 217740 218007
## [471] 218173 218657 218928 218985 219089 219323 219590 219901 220159 220384
## [481] 220437 220493 220746 220850 221080 221256 221597 221647 221695 221960
## [491] 222232 222661 223072 223455 223507 223568 227840 228146 228362 228568
## [501] 228758 228804 228838 229100 229353 229580 229823 230097 230150 230187
## [511] 230428 230624 230792 230959 230959 231187 231244 231505 231847 232068
## [521] 232346 232521 232564 232608 232803 233047 233248 233428 233580 233622
## [531] 233689 233958 234192 234458 234675 234907 234969 235058 235277 235507
## [541] 235740 236015 236240 236331 236469 236810 237207 237626 237626 238316
## [551] 238424 238595 239079 239616 239997 240456 240906 241034 241279 241936
## [561] 242547 243165 243733 244248 244420 244690 245476 246203 246811 247414
## [571] 248167 248167 248652 249529 250469 251305 252080 252927 253155 253526
## [581] 254466 255452 256287 257150 257906 258165 258491 259326 260503 261496
## [591] 262221 262868 263140 263470 264541 265420 266150 266150 267524 267748
## [601] 267969 269016 269913 270348 270538 270538 271503 271765 272580 273391
## [611] 274139 274703 274703 275450 275676 276376 276973 277507 277978 278592
## [621] 278592 279106 279106 279896 281121 281610 281610 282086 282227 282773
## [631] 283193 283574 284008Confirmados.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 3749860La frecuencia es 365 por los dias del año ya que estos datos obtenidos son por dia
plot(Confirmados.ts)
Grafica 2.2 - Casos de Covid en Mexico con fecha
Aquí enseña los datos de los contagios en México con la fecha incluida la cual termina en octubre 15 del 2021 ya que aún no se obtiene datos del resto del año puesta que aún no ha terminado.
plot(Decesos.ts)
Grafica 2.3 - Decesos por COVID a travez del tiempo
Aquí enseña los datos de los decesos en México con la fecha incluida la cual termina en octubre 15 del 2021 ya que aún no se obtiene datos del resto del año puesta que aún no ha terminado.
boxplot (Confirmados.ts ~ cycle(Confirmados.ts), col = "red")
Grafica 2.4 - Ciclos de Contagios Confirmados
Aquí se puede apreciar como en realidad no hay picos muy pronunciados, sino que es más como curvas que tienden a subir, ya para los últimos meses del año se muestra como baja, pero en realidad es porque no hay más datos que comparar ya que el año de 2021 aún no ha concluido.
boxplot (Decesos.ts ~ cycle(Decesos.ts), col="red")
Grafica 2.5 - Ciclos Decesos
Representa los cilcos de cada dia a travez del tiempo.
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 268Con 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 2.6 - Tendencia de casos Confirmados de Covid
En esta grafica se muestra la tendencia de los casos de COVID se puede apreciar como al principio subió drásticamente pero alrededor de la mitad del año del 2020 la curva se aplano un poco y dejo de subir tan drásticamente, esto se explica porque cuando inicio todo esto México tardo en poner medidas más fuertes ya que los eventos masivos aún se permitían y aunque es cierto que México aún no implementa medidas más drásticas tampoco se puede pedir mucho más ya que mucha gente depende económicamente del hecho de poder salir a vender o trabajar
plot(log(Decesos.ts))
Grafica 2.7 - Muestra la tendencia de los decesos
Este se comporta de forma similar a la de casos confirmados ya que lamentablemente entre mas contagiados mas muertas ocurrian.
Eliminacion de tendencia
x<- log(Confirmados.ts)
dif1.x<- diff(x)
plot(dif1.x)
Grafica 2.8 Casos Covid Log
En esta gráfica se les quita la tendencia a los datos de casos confirmados para solo quedarnos con dichos datos.
x2<- log(Decesos.ts)
dif1.x2<- diff(x2)
plot(dif1.x2)
Grafica 2.9 - Decesos representados Logaritmicamente
En esta gráfica se les quita la tendencia a los datos de decesos para solo quedarnos con dichos datos.
Eliminacion de la estacionalidad
dif12.dif1.x<- diff(dif1.x, log=365)
plot(dif12.dif1.x)
Grafica 3.0 Casos Covid Diff
En esta gráfica 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 variación de los datos era muy pequeña más precisamente a partir de mediados del año 2020 la variación entre las casos era casi nada y esto tiene sentido se la comparamos la gráfica 2.6 que realizamos ya que a partir de esta misma fecha la curva se aplano, obviamente seguido incrementando pero no de manera drástica 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 0plot(ConfirmadosMeses.ts)
Grafica 3.1 Casos de contagio DE COVID en Mexico por Meses
boxplot (ConfirmadosMeses.ts ~ cycle(ConfirmadosMeses.ts), col = "red")
Grafica 3.2 Casos de contagio DE COVID en Mexico por Meses
ConfirmadosMeses.ts.desc<- decompose(ConfirmadosMeses.ts)
plot(ConfirmadosMeses.ts.desc, xlab="YEAR")
Grafica 3.3 Descomposicion de Casos de contagio de COVID en Mexico por Meses
Aquí se en la gráfica 3.2 se nota diferentes picos de contagios entre ellos está el que antes del medio año del 2020 el cual empezó gracias a que la gente salió de vacaciones en semana santa y tiempo después el 1 de junio se declaró el fin de la jornada nacional de sana distancia el cual provoco que se abrieran muchos negocios t otros sectores. También está 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 además también 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 nación y a todo el mundo se generó un gran cambio en la normalidad a la cual estábamos acostumbrados, si bien se sabe que no estábamos preparados para esto, ni México ni ninguna nación en el mundo, el nivel en el que altero el nivel económico, social y educativo en todo el planeta fue masivamente grave. Nuestro México no quedo exento de esto, durante los primeros meses que nos atacó el virus tal vez no se le tomo la importancia que merecía, fue acertado la pausa total de clases durante el mes de marzo, pero las demás actividades como económicas o laborales no fueron tomadas en cuenta, era una difícil decisión, porque tendríamos que detener el desarrollo económico del país durante cierto lapos de tiempo, afortunada o desafortunadamente no se llegó a esa situación 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 lo mencionamos antes fueron los puntos de inflexión para llegar a los resultados en los cuales estamos actualmente, también está 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 además también re realizo juntas con gente. Al principio subió drásticamente pero alrededor de la mitad del año del 2020 la curva se aplano un poco y dejo de subir tan drásticamente, esto se explica porque cuando inicio todo esto México tardo en poner medidas más fuertes ya que los eventos masivos aún se permitían.
Conclusión Individual
Despues de analizar los datos podemos darnos cuenta de que los casos de covid no dejaron de aumentar con el paso del tiempo a pesar de haber tenido algunos momentos estables sin tanto incremento, cuando el covid llego a México, por lo menos las primeras semanas se estimaba que el numero de casos por covid que habrian serian muy poco si se seguian los protocolos de seguridad, pero al final de cuentas ese era el mejor de los casos, el problema estaba en que no se sabia como iba a reaccionar la gente ante las nuevas normas de seguridad para evitar nuevos casos de covid, normas que obviamente la gente no les hacia caso por ignorancia, indiferencia o incluso por necesidad ya que no toda la gente de México estaba preparada para tremendo cambio y mucha gente necesitaba salir para poder ganar dinero y tener para mantenerse, por ende las estimaciones que se tenian en un inicio sobre los casos de covid terminaron siendo completamente diferentes a lo que ocurrio en la realidad, los casos comenzaron a incrementar de forma notoria en nuestro pais, se tuvieron que implementar mayores restricciones para evitar contagios pero a su vez llegaban las epocas festivas donde toda la gente empezaba a moverse provocando mas incrementos en casos de covid, afortunadamente las vacunas ya han estado siendo suministradas desde hace meses y a pesar de que sigan existiendo mas casos, cada vez es mas la gente que ya se encuentra vacunada para contrarrestar dicha enfermedad.
Los datos para este análisis fueron obtenidos de:
9. BIBLIOGRAFÍA
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