AE3UCI_11
Valeria Cuen, Valeria Acosta, Eduardo Cuevas, Fernando Altamirano
17/10/2021
library(pacman)
p_load(markdown,knitr,dplyr,tidyr, tidyverse, lubridate, summarytools,ggpubr, kableExtra, reshape2, sf, tmap, readr, devtools, plotly, gganimate, gifski, fdth, multimode, modeest)INTRODUCCION
Analisis de datos de casos de COVID-19 de México.
En este análisis se verán los casos de COVID 19 en entre las fechas de “2020-02-18” a “2021-10-11” para saber en relación a que subieron los casos de contagio en México, en este caso de estudio se muestran los informes sobres las tendencias de movimiento de casos informados de contagios a lo largo del tiempo desde inicios del año 2020 hasta la fecha sobre el coronavirus.
La enfermedad por coronavirus (COVID‑19) es una enfermedad infecciosa provocada por el virus SARS-CoV-2,el SARS-CoV-2 es un virus de la gran familia de los coronavirus, un tipo de virus que infecta a seres humanos y algunos animales, la infección por el SARS-CoV-2 en las personas se identificó por primera vez en 2019, se piensa que este virus se transmite de una persona a otra en las gotitas que se dispersan cuando la persona infectada tose, estornuda o habla.
library(readr)
datos <- read_csv("CDest.csv")## Rows: 33 Columns: 611## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (1): nombre
## dbl (610): cve_ent, poblacion, 18/02/2020, 19/02/2020, 20/02/2020, 21/02/202...##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.casos diarios de México
Mexico <- t(datos[datos$nombre=="Mexico" ,])
Mexico <- as.vector(Mexico)
Mexico <- Mexico[4:605]
Mexico <- as.numeric(Mexico)
Mexico <- as.vector(Mexico)
cMexico <- cumsum(Mexico)
Fecha = seq(from = as.Date("2020-02-18"), to = as.Date("2021-10-11"), by = 'day')
Mex <- data.frame(Fecha, Mexico) # Casos diarios
cMex <- data.frame(Fecha,cMexico) # Casos acumuladosGrafica Sonora
ggplot(data = Mex) +
ggtitle("Casos diarios COVID-19 en México")+
geom_line(mapping = aes(x = Fecha, y = Mexico ))
En la siguiente tabla podemos ver los casos diarios de covid en México desde febrero de 2020 hasta Octubre de 2021, simple vista podemos ver que existen 3 fechas donde se registran los mayores picos de registros siendo finales de junio de 2020 cuando a pesar de seguir las primeras medidas sanitarias para el covid-19 se intento reaundar comercios publicos asi como proliferación de noticias falsas dio como resultado un brote de contagios, la siguiente fecha es en febrero de 2021 que debido a festejos pasados de los meses festivos como noviembre y diciembre, sereporto un aumento gigante a comparación al año anterior, sin embargo gracias al la vacunaion que se dio de diciembre a febrero, las nuevas medidas del gobierno hacia la pandemia y mayor campaña de conciencia se pudo registrar una disminución en la frecuencia de contagios hasta julio de 2021 donde la negligencia en conjunto de eventos electorales asi como nuevas variantes del virus SARS-CoV-2 dio como resultado un repunte maximo historico hasta la fecha.
#Graficos de casos diarios confirmados de México
plot(Mex)
En esta tabla se puede observar la dispersión en los datos de casos registrados, en ella podemos los “picos” de casos máximos conocidos, también la variación de contagios ocurridos al pasar del año.
Datos de casos acumulados en México
g <- ggplot(data=cMex) +
geom_line(aes(Fecha, cMexico, colour = 'México')) +
xlab('Fecha')+
ylab('Casos Diarios Acumulados') +
ggtitle ("México COVID-19")
ggplotly(g)Nacional1 <- data.frame(Fecha, Mexico, cMexico)En la tabla podemos observar los casos acumulados de Covid-19 desde febrero de 2020 a Octubre de 2021, donde los infectados han aumentado constantemente hasta alrededor de la segunda mitad del año 2020, a pesar de que las infecciones comenzaron a aumentar en marzo se pude ver un crecimiento exponencial entre febrero y julio del mismo año, seguido de febrero del 2021, los casos nuevos se mantuvieron relativamente bajos hasta finales de abril posiblemente debido a la primera dosis de vacunación contra covid-19 y medidas implementadas por el gobierno, sin embargo, a mediados de junio del 2021 aparece un aumento exponencial que concuerda con las elecciones federales que ocurrieron el 6 de junio y con el regreso a clases, reaperturas de negocios y negligencía de la población contribuyeron al incremento de casos de covid-19
Medidas de posicion central
Media de México
En promedio, existen 6215 casos registrados desde el inicio de la pandemia (18 de febrero) hasta el ultimo dato registrado (11 Octubre) .
mean(Mexico) # Media Sonora## [1] 6215.819Mediana de México
Para estos datos ordenados, la mediana es 5117. Es decir, la mitad de los valores es menor que o igual a 5117 y la otra mitad de los valores es mayor que o igual a 5117.
median(Mexico) # Mediana México## [1] 5177Moda de dispersión
La moda de la serie de datos es 4562 siendo este el valor que ocurre con más frecuencia en un conjunto de observaciones, lo cual derivaria en una alta subida de contagios constantes.
mlv(Mexico)## Warning: argument 'method' is missing. Data are supposed to be continuous.
## Default method 'shorth' is used## [1] 4562.714Medidas de dispersión
Varianza de México
La varianza mide qué tan dispersos están los datos alrededor de la mediaSe y en este caso se obtuvo una varianza de 27,812,866 resultando un valor alto con lo que entenderiamos que la dispersión de los datos también resultaría demasiado alta.
var(Mexico)## [1] 27812866Desviación estandar de México
La desviación estándar obtenida en el conjunto de datos nos ayuda a determinar qué tan dispersos están los datos con respecto a la media, en esta serie de datos se obtuvo una desviación estándar de 5,273 y una media de 6,215, lo que nos daría como resultado una desviación estándar baja que indica que la mayor parte de los datos de la muestra están agrupados cerca de la media, lo cual puede interpretarse a que los datos soy muy diversos y que la dispersión entre ellos es muy grande.
sd(Mexico)## [1] 5273.791ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO (TSA)
Mex.ts <- ts(Mex, start = c(2020,1), end = c(2021,10), frequency = 12 )
print(Mex)## Fecha Mexico
## 1 2020-02-18 0
## 2 2020-02-19 1
## 3 2020-02-20 0
## 4 2020-02-21 0
## 5 2020-02-22 0
## 6 2020-02-23 0
## 7 2020-02-24 1
## 8 2020-02-25 0
## 9 2020-02-26 1
## 10 2020-02-27 5
## 11 2020-02-28 3
## 12 2020-02-29 2
## 13 2020-03-01 2
## 14 2020-03-02 5
## 15 2020-03-03 10
## 16 2020-03-04 10
## 17 2020-03-05 12
## 18 2020-03-06 6
## 19 2020-03-07 7
## 20 2020-03-08 8
## 21 2020-03-09 5
## 22 2020-03-10 17
## 23 2020-03-11 39
## 24 2020-03-12 41
## 25 2020-03-13 66
## 26 2020-03-14 52
## 27 2020-03-15 37
## 28 2020-03-16 77
## 29 2020-03-17 104
## 30 2020-03-18 116
## 31 2020-03-19 151
## 32 2020-03-20 132
## 33 2020-03-21 85
## 34 2020-03-22 70
## 35 2020-03-23 168
## 36 2020-03-24 221
## 37 2020-03-25 185
## 38 2020-03-26 225
## 39 2020-03-27 264
## 40 2020-03-28 191
## 41 2020-03-29 166
## 42 2020-03-30 345
## 43 2020-03-31 311
## 44 2020-04-01 382
## 45 2020-04-02 347
## 46 2020-04-03 392
## 47 2020-04-04 250
## 48 2020-04-05 259
## 49 2020-04-06 631
## 50 2020-04-07 515
## 51 2020-04-08 582
## 52 2020-04-09 483
## 53 2020-04-10 572
## 54 2020-04-11 464
## 55 2020-04-12 477
## 56 2020-04-13 953
## 57 2020-04-14 937
## 58 2020-04-15 985
## 59 2020-04-16 996
## 60 2020-04-17 1145
## 61 2020-04-18 815
## 62 2020-04-19 793
## 63 2020-04-20 1520
## 64 2020-04-21 1470
## 65 2020-04-22 1423
## 66 2020-04-23 1506
## 67 2020-04-24 1733
## 68 2020-04-25 1163
## 69 2020-04-26 1118
## 70 2020-04-27 1940
## 71 2020-04-28 1960
## 72 2020-04-29 1941
## 73 2020-04-30 1884
## 74 2020-05-01 1553
## 75 2020-05-02 1493
## 76 2020-05-03 1377
## 77 2020-05-04 2636
## 78 2020-05-05 2233
## 79 2020-05-06 2388
## 80 2020-05-07 2531
## 81 2020-05-08 2531
## 82 2020-05-09 1656
## 83 2020-05-10 1552
## 84 2020-05-11 3117
## 85 2020-05-12 3067
## 86 2020-05-13 3228
## 87 2020-05-14 3215
## 88 2020-05-15 3693
## 89 2020-05-16 2266
## 90 2020-05-17 1738
## 91 2020-05-18 4182
## 92 2020-05-19 3710
## 93 2020-05-20 4054
## 94 2020-05-21 4104
## 95 2020-05-22 4133
## 96 2020-05-23 2414
## 97 2020-05-24 2004
## 98 2020-05-25 4789
## 99 2020-05-26 4424
## 100 2020-05-27 4566
## 101 2020-05-28 4309
## 102 2020-05-29 4465
## 103 2020-05-30 2822
## 104 2020-05-31 2195
## 105 2020-06-01 5451
## 106 2020-06-02 4837
## 107 2020-06-03 5071
## 108 2020-06-04 5013
## 109 2020-06-05 5157
## 110 2020-06-06 3147
## 111 2020-06-07 2469
## 112 2020-06-08 6288
## 113 2020-06-09 5869
## 114 2020-06-10 5821
## 115 2020-06-11 5470
## 116 2020-06-12 5742
## 117 2020-06-13 3230
## 118 2020-06-14 2699
## 119 2020-06-15 6688
## 120 2020-06-16 6474
## 121 2020-06-17 6177
## 122 2020-06-18 6146
## 123 2020-06-19 6161
## 124 2020-06-20 3734
## 125 2020-06-21 2609
## 126 2020-06-22 7013
## 127 2020-06-23 6615
## 128 2020-06-24 6364
## 129 2020-06-25 6339
## 130 2020-06-26 6618
## 131 2020-06-27 3777
## 132 2020-06-28 3063
## 133 2020-06-29 7562
## 134 2020-06-30 7226
## 135 2020-07-01 7691
## 136 2020-07-02 7099
## 137 2020-07-03 7117
## 138 2020-07-04 3758
## 139 2020-07-05 3098
## 140 2020-07-06 7874
## 141 2020-07-07 7920
## 142 2020-07-08 7453
## 143 2020-07-09 7055
## 144 2020-07-10 7220
## 145 2020-07-11 3926
## 146 2020-07-12 3278
## 147 2020-07-13 8928
## 148 2020-07-14 8463
## 149 2020-07-15 8864
## 150 2020-07-16 8266
## 151 2020-07-17 8050
## 152 2020-07-18 4452
## 153 2020-07-19 3500
## 154 2020-07-20 9134
## 155 2020-07-21 8660
## 156 2020-07-22 8305
## 157 2020-07-23 8094
## 158 2020-07-24 8031
## 159 2020-07-25 4210
## 160 2020-07-26 3068
## 161 2020-07-27 8527
## 162 2020-07-28 8202
## 163 2020-07-29 7669
## 164 2020-07-30 7577
## 165 2020-07-31 6739
## 166 2020-08-01 3834
## 167 2020-08-02 2564
## 168 2020-08-03 7536
## 169 2020-08-04 7392
## 170 2020-08-05 7177
## 171 2020-08-06 6676
## 172 2020-08-07 6627
## 173 2020-08-08 3682
## 174 2020-08-09 2442
## 175 2020-08-10 7265
## 176 2020-08-11 6879
## 177 2020-08-12 6499
## 178 2020-08-13 6456
## 179 2020-08-14 6217
## 180 2020-08-15 3254
## 181 2020-08-16 2340
## 182 2020-08-17 6904
## 183 2020-08-18 6730
## 184 2020-08-19 6300
## 185 2020-08-20 6031
## 186 2020-08-21 6306
## 187 2020-08-22 3162
## 188 2020-08-23 2356
## 189 2020-08-24 7098
## 190 2020-08-25 6696
## 191 2020-08-26 7035
## 192 2020-08-27 6540
## 193 2020-08-28 6334
## 194 2020-08-29 3168
## 195 2020-08-30 2245
## 196 2020-08-31 7043
## 197 2020-09-01 7155
## 198 2020-09-02 6920
## 199 2020-09-03 6299
## 200 2020-09-04 6039
## 201 2020-09-05 2906
## 202 2020-09-06 2098
## 203 2020-09-07 6425
## 204 2020-09-08 6626
## 205 2020-09-09 6064
## 206 2020-09-10 5704
## 207 2020-09-11 5507
## 208 2020-09-12 2814
## 209 2020-09-13 1919
## 210 2020-09-14 6269
## 211 2020-09-15 4370
## 212 2020-09-16 2251
## 213 2020-09-17 6414
## 214 2020-09-18 5613
## 215 2020-09-19 2823
## 216 2020-09-20 1865
## 217 2020-09-21 6318
## 218 2020-09-22 6173
## 219 2020-09-23 5833
## 220 2020-09-24 5405
## 221 2020-09-25 5285
## 222 2020-09-26 2670
## 223 2020-09-27 1838
## 224 2020-09-28 6297
## 225 2020-09-29 5961
## 226 2020-09-30 5554
## 227 2020-10-01 5288
## 228 2020-10-02 5005
## 229 2020-10-03 2455
## 230 2020-10-04 1769
## 231 2020-10-05 5929
## 232 2020-10-06 5954
## 233 2020-10-07 5772
## 234 2020-10-08 5513
## 235 2020-10-09 5665
## 236 2020-10-10 3040
## 237 2020-10-11 2215
## 238 2020-10-12 6825
## 239 2020-10-13 7131
## 240 2020-10-14 6475
## 241 2020-10-15 6465
## 242 2020-10-16 6612
## 243 2020-10-17 3353
## 244 2020-10-18 2368
## 245 2020-10-19 8229
## 246 2020-10-20 8392
## 247 2020-10-21 7418
## 248 2020-10-22 7293
## 249 2020-10-23 7234
## 250 2020-10-24 3503
## 251 2020-10-25 2469
## 252 2020-10-26 8409
## 253 2020-10-27 7944
## 254 2020-10-28 7179
## 255 2020-10-29 6866
## 256 2020-10-30 6283
## 257 2020-10-31 3019
## 258 2020-11-01 2169
## 259 2020-11-02 5167
## 260 2020-11-03 8084
## 261 2020-11-04 7633
## 262 2020-11-05 7547
## 263 2020-11-06 7093
## 264 2020-11-07 3544
## 265 2020-11-08 2649
## 266 2020-11-09 8965
## 267 2020-11-10 8937
## 268 2020-11-11 8358
## 269 2020-11-12 8146
## 270 2020-11-13 7576
## 271 2020-11-14 3903
## 272 2020-11-15 2638
## 273 2020-11-16 3305
## 274 2020-11-17 9620
## 275 2020-11-18 8716
## 276 2020-11-19 8208
## 277 2020-11-20 8390
## 278 2020-11-21 4217
## 279 2020-11-22 2781
## 280 2020-11-23 10355
## 281 2020-11-24 10283
## 282 2020-11-25 9581
## 283 2020-11-26 9593
## 284 2020-11-27 9616
## 285 2020-11-28 4894
## 286 2020-11-29 3008
## 287 2020-11-30 10928
## 288 2020-12-01 11627
## 289 2020-12-02 11458
## 290 2020-12-03 11203
## 291 2020-12-04 10912
## 292 2020-12-05 5993
## 293 2020-12-06 3172
## 294 2020-12-07 13102
## 295 2020-12-08 13000
## 296 2020-12-09 12488
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## 299 2020-12-12 6892
## 300 2020-12-13 3414
## 301 2020-12-14 14373
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## 303 2020-12-16 13319
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## 307 2020-12-20 3801
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## 318 2020-12-31 12069
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## 321 2021-01-03 5178
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## 323 2021-01-05 18746
## 324 2021-01-06 18408
## 325 2021-01-07 18681
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## 329 2021-01-11 20801
## 330 2021-01-12 19541
## 331 2021-01-13 18465
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## 333 2021-01-15 17448
## 334 2021-01-16 9448
## 335 2021-01-17 5237
## 336 2021-01-18 19394
## 337 2021-01-19 18822
## 338 2021-01-20 17445
## 339 2021-01-21 16853
## 340 2021-01-22 16392
## 341 2021-01-23 8717
## 342 2021-01-24 4721
## 343 2021-01-25 17986
## 344 2021-01-26 16982
## 345 2021-01-27 14947
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## 347 2021-01-29 12370
## 348 2021-01-30 6773
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## 350 2021-02-01 4670
## 351 2021-02-02 13476
## 352 2021-02-03 11990
## 353 2021-02-04 10935
## 354 2021-02-05 10203
## 355 2021-02-06 5313
## 356 2021-02-07 2751
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## 358 2021-02-09 9309
## 359 2021-02-10 8631
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## 369 2021-02-20 3418
## 370 2021-02-21 2048
## 371 2021-02-22 8571
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## 377 2021-02-28 2099
## 378 2021-03-01 8608
## 379 2021-03-02 6911
## 380 2021-03-03 6533
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## 392 2021-03-15 2147
## 393 2021-03-16 6687
## 394 2021-03-17 5217
## 395 2021-03-18 4961
## 396 2021-03-19 4711
## 397 2021-03-20 2439
## 398 2021-03-21 1544
## 399 2021-03-22 5864
## 400 2021-03-23 5123
## 401 2021-03-24 4538
## 402 2021-03-25 4516
## 403 2021-03-26 4104
## 404 2021-03-27 2249
## 405 2021-03-28 1318
## 406 2021-03-29 5204
## 407 2021-03-30 4353
## 408 2021-03-31 3977
## 409 2021-04-01 2084
## 410 2021-04-02 1687
## 411 2021-04-03 1603
## 412 2021-04-04 1424
## 413 2021-04-05 5500
## 414 2021-04-06 4590
## 415 2021-04-07 4345
## 416 2021-04-08 4164
## 417 2021-04-09 3964
## 418 2021-04-10 2218
## 419 2021-04-11 1205
## 420 2021-04-12 4962
## 421 2021-04-13 4129
## 422 2021-04-14 3753
## 423 2021-04-15 3696
## 424 2021-04-16 3269
## 425 2021-04-17 1673
## 426 2021-04-18 1103
## 427 2021-04-19 4235
## 428 2021-04-20 3553
## 429 2021-04-21 3527
## 430 2021-04-22 3165
## 431 2021-04-23 3103
## 432 2021-04-24 1734
## 433 2021-04-25 1059
## 434 2021-04-26 3872
## 435 2021-04-27 3405
## 436 2021-04-28 3092
## 437 2021-04-29 2922
## 438 2021-04-30 2676
## 439 2021-05-01 998
## 440 2021-05-02 951
## 441 2021-05-03 3407
## 442 2021-05-04 2884
## 443 2021-05-05 2550
## 444 2021-05-06 2750
## 445 2021-05-07 2449
## 446 2021-05-08 1271
## 447 2021-05-09 783
## 448 2021-05-10 1720
## 449 2021-05-11 3114
## 450 2021-05-12 2577
## 451 2021-05-13 2311
## 452 2021-05-14 2424
## 453 2021-05-15 1207
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## 456 2021-05-18 2515
## 457 2021-05-19 2418
## 458 2021-05-20 2344
## 459 2021-05-21 2311
## 460 2021-05-22 1150
## 461 2021-05-23 802
## 462 2021-05-24 2894
## 463 2021-05-25 2644
## 464 2021-05-26 2576
## 465 2021-05-27 2471
## 466 2021-05-28 2440
## 467 2021-05-29 1143
## 468 2021-05-30 933
## 469 2021-05-31 3031
## 470 2021-06-01 2785
## 471 2021-06-02 2786
## 472 2021-06-03 2640
## 473 2021-06-04 2755
## 474 2021-06-05 1356
## 475 2021-06-06 842
## 476 2021-06-07 3673
## 477 2021-06-08 3579
## 478 2021-06-09 3367
## 479 2021-06-10 3243
## 480 2021-06-11 3246
## 481 2021-06-12 1711
## 482 2021-06-13 1100
## 483 2021-06-14 4152
## 484 2021-06-15 3850
## 485 2021-06-16 3916
## 486 2021-06-17 3911
## 487 2021-06-18 3944
## 488 2021-06-19 2061
## 489 2021-06-20 1275
## 490 2021-06-21 5244
## 491 2021-06-22 5139
## 492 2021-06-23 5273
## 493 2021-06-24 5292
## 494 2021-06-25 5176
## 495 2021-06-26 2748
## 496 2021-06-27 1696
## 497 2021-06-28 6895
## 498 2021-06-29 6359
## 499 2021-06-30 6178
## 500 2021-07-01 6416
## 501 2021-07-02 6667
## 502 2021-07-03 3461
## 503 2021-07-04 2254
## 504 2021-07-05 9166
## 505 2021-07-06 9201
## 506 2021-07-07 9923
## 507 2021-07-08 9909
## 508 2021-07-09 10389
## 509 2021-07-10 5303
## 510 2021-07-11 3502
## 511 2021-07-12 13772
## 512 2021-07-13 13787
## 513 2021-07-14 13719
## 514 2021-07-15 13385
## 515 2021-07-16 13913
## 516 2021-07-17 6886
## 517 2021-07-18 4663
## 518 2021-07-19 17952
## 519 2021-07-20 18055
## 520 2021-07-21 17707
## 521 2021-07-22 18607
## 522 2021-07-23 17784
## 523 2021-07-24 8694
## 524 2021-07-25 6354
## 525 2021-07-26 22470
## 526 2021-07-27 21801
## 527 2021-07-28 20345
## 528 2021-07-29 21033
## 529 2021-07-30 19767
## 530 2021-07-31 9296
## 531 2021-08-01 7251
## 532 2021-08-02 23262
## 533 2021-08-03 22631
## 534 2021-08-04 21426
## 535 2021-08-05 21643
## 536 2021-08-06 20964
## 537 2021-08-07 9999
## 538 2021-08-08 7510
## 539 2021-08-09 25274
## 540 2021-08-10 24383
## 541 2021-08-11 22853
## 542 2021-08-12 21963
## 543 2021-08-13 21259
## 544 2021-08-14 9400
## 545 2021-08-15 6739
## 546 2021-08-16 24027
## 547 2021-08-17 21627
## 548 2021-08-18 20692
## 549 2021-08-19 18693
## 550 2021-08-20 17732
## 551 2021-08-21 7537
## 552 2021-08-22 5839
## 553 2021-08-23 20984
## 554 2021-08-24 18376
## 555 2021-08-25 16889
## 556 2021-08-26 16060
## 557 2021-08-27 15534
## 558 2021-08-28 6875
## 559 2021-08-29 4691
## 560 2021-08-30 17534
## 561 2021-08-31 15366
## 562 2021-09-01 14338
## 563 2021-09-02 13600
## 564 2021-09-03 13117
## 565 2021-09-04 6229
## 566 2021-09-05 4082
## 567 2021-09-06 15690
## 568 2021-09-07 13016
## 569 2021-09-08 11913
## 570 2021-09-09 11588
## 571 2021-09-10 11196
## 572 2021-09-11 4936
## 573 2021-09-12 3604
## 574 2021-09-13 13315
## 575 2021-09-14 11162
## 576 2021-09-15 7294
## 577 2021-09-16 3701
## 578 2021-09-17 11002
## 579 2021-09-18 4454
## 580 2021-09-19 3084
## 581 2021-09-20 11976
## 582 2021-09-21 9667
## 583 2021-09-22 9284
## 584 2021-09-23 8176
## 585 2021-09-24 7889
## 586 2021-09-25 3482
## 587 2021-09-26 2542
## 588 2021-09-27 9686
## 589 2021-09-28 7339
## 590 2021-09-29 6857
## 591 2021-09-30 5914
## 592 2021-10-01 5518
## 593 2021-10-02 2571
## 594 2021-10-03 1895
## 595 2021-10-04 7248
## 596 2021-10-05 5986
## 597 2021-10-06 5441
## 598 2021-10-07 4954
## 599 2021-10-08 4634
## 600 2021-10-09 2008
## 601 2021-10-10 1672
## 602 2021-10-11 5773DECOMPOSICION DE SERIES DE TIEMPO
Tabla de descomposición de casos en series de tiempo
Mex.ts.desc <- decompose(Mex.ts)
plot(Mex.ts.desc, xlab="year")
En la siguente tabla se aprecia los casos diarios y acumulados a traves del tiempo, de acuerdo a lo observado en las líneas de la grafica vemos que existe un incremento en los contagios por COVID en la población mexicana, esto se puede interpretar en que los casos de contagio registrados siempre van en aumento a pesar de esfuerzos de controlarlos.
Conclusión
¿Por que México tuvo tantos muertos al principio de la pandemia?
Debio a la negligencia y poca credibilidad en el covid-19 a principios de pandemia se incremento de gran manera los casos registrados de infectados en México, ademas de muchos infectados que murieron al no poder o querer ir a un hispital, como hemos visto en tablas anteriores, los datos de registro en México siempre incrementaro desde febrero de 2020 hasta Octubre de 2021, debido diversos actos de ignorancia como participar en eventos festivos o negligencia del gobierno al movilizar el semaforo epidemiologico a su favor a pesar de la pandemia, la cual a pesar de las vacunas y medidas como cuarentenas a principios de 2021, el aumento en casos volvio a incrementar en cuastion de meses debido a las mismas razones de negligencia que sucedio el año pasado.
Valeria Cuen: Es muy notable, y ya todos sabemos que por falta de información, ignorancia de las personas, por no saber como controlar una pandemia causada por un virus totalmente desconocido, entre otras muchas mas cosas que se salían totalmente de nuestras manos, Mexico fue uno de los paises mas afectados en el mundo, siendo en su momento el 4to país con mas muertos en todo el mundo. Hoy en día esta pandemia sigue, pero ya existen muchos recursos para combatir el COVID-19.
Valeria Acosta: El COVID llegó al país Mexicsno en el 2019, para el 2020 el incremento fue tan notorio que muchas personas murieron a causa de esta enfermedad tal y como se ve en la grafica. Del mismo modo vemos que los contagios siguen aunque cabe mencionar que en la actualidad las vacunas son un tema de gran interés y por ello es que a mediados del 2021 el número de contagios disminuyó, debido a que la población estaba protegida. A su vez es importante saber que la vacuna no es 100% segura por lo que vemos el regreso de los casos de COVID en nuestro país. A diferencia de las miles de personas que murieron a causa de este virus, con la llegada de esta vacuna, se controla.
Eduardo Cuevas: Como se vio en las tablas anteriores R nos da la posibilidad de ver y calcular los datos en bruto de una tabla a modelos graficos, en ellos observamos como subia la cantidad de casos registrados de covid en cuestión de meses, a pezar de ligeros decrecimientos en los casos acumulados a mediadios del año 2021 siguio creciendo hasta la fecha de hoy.