Coronavirus

¿Qué significa para los políticos responder a desastres naturales usando la "evidencia científica"?

Existe una respuesta naive a la pregunta anterior que es la que tal vez en la que estéis pensando. Pero, ¡ah!, existe también otra ciencia, la política, que no lo es menos que otras, en las que la evidencia dice cosas tales como: Our results show that voters significantly reward disaster relief spending, holding the incumbent presidential party accountable for actions taken after a disaster. In contrast, voters show no response at all, on average, to preparedness spending, even though investing in preparedness produces a large social benefit.

Monitorización diaria de la mortalidad

[En esta entrada deambulo peligrosamente por los límites de un NDA; sin embargo, me siento obligado a exponerme a las posibles consecuencias debido a la gravedad de las circunstancias actuales.] En España existe un mecanismo de monitorización de la mortalidad diaria por todas las causas. Su existencia no es explícitamente pública, pero sí que existen indicios implícitos de su existencia en informes de salud pública: véanse, p.e., referencias a MoMo y EuroMOMO aquí.

Seguimiento de los nuevos casos diarios de coronavirus en «tiempo real» con R

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El código usado en Coronavirus: los nuevos casos diarios se estabilizan en muchos países menos en... pic.twitter.com/XOwxyccsZG — Carlos Gil Bellosta (@gilbellosta) March 10, 2020 es library(reshape2) library(ggplot2) library(plyr) url <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv" cvirus <- read.table(url, sep = ",", header = T) cvirus$Lat <- cvirus$Long <- NULL cvirus$Province.State <- NULL cvirus <- melt(cvirus, id.vars = "Country.Region") colnames(cvirus) <- c("país", "fecha", "casos") cvirus$fecha <- as.Date(as.character(cvirus$fecha), format = "X%m.%d.%y") tmp <- cvirus[cvirus$país %in% c("Italy", "Spain", "France", "Germany", "South Korea", "UK"),] foo <- function(x){ x <- x[order(x$fecha),] data.

Seguimiento del coronavirus en "tiempo real" con R

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Mi código (guarrongo) para seguir la evolución del coronavirus por país en cuasi-tiempo real: library(reshape2) library(ggplot2) url <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_19-covid-Confirmed.csv" cvirus <- read.table(url, sep = ",", header = T) cvirus$Lat <- cvirus$Long <- NULL cvirus$Province.State <- NULL cvirus <- melt(cvirus, id.vars = "Country.Region") colnames(cvirus) <- c("país", "fecha", "casos") cvirus <- cvirus[cvirus$país %in% c("Italy", "Spain"),] cvirus$fecha <- as.Date(as.character(cvirus$fecha), format = "X%m.%d.%y") ggplot(cvirus, aes(x = fecha, y = casos, col = país)) + geom_line() tmp <- cvirus tmp$fecha[tmp$país == "Spain"] <- tmp$fecha[tmp$país == "Spain"] - 9 ggplot(tmp, aes(x = fecha, y = casos, col = país)) + geom_line() tmp <- tmp[tmp$fecha > as.