| require(scales) | |
| require(tidyverse) | |
| require(rjson) | |
| library(scales) | |
| Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8") | |
| last_update <- | |
| fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json") |
| require(scales) | |
| require(tidyverse) | |
| require(rjson) | |
| require(scales) | |
| Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8") | |
| last_update <- | |
| fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json") |
| require(readr) | |
| require(tidyverse) | |
| require(ggnewscale) | |
| Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8") | |
| nosignfmt <- function(l){ | |
| return(abs(l)) | |
| } |
| eta | prob | pre_post_vax | |
|---|---|---|---|
| 30 | 0.00166 | pre | |
| 35 | 0.003467 | pre | |
| 40 | 0.008981 | pre | |
| 45 | 0.021878 | pre | |
| 50 | 0.038607 | pre | |
| 55 | 0.069183 | pre | |
| 60 | 0.12784 | pre | |
| 65 | 0.215443 | pre | |
| 70 | 0.311411 | pre |
| library(tidyverse) | |
| library(readr) | |
| library(ggthemes) | |
| library(rjson) | |
| last_update <- fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json") | |
| last_update <- substr(last_update[[1]], 1, 19) | |
| last_update <- gsub("T", " ", last_update) | |
| last_update <- as.POSIXct(last_update) + 2 * 60 * 60 |
| gamma.parms.from.quantiles <- function(q, p=c(0.025,0.975), | |
| precision=0.001, derivative.epsilon=1e-3, start.with.normal.approx=T, start=c(1.1, 1.1), plot=F, plot.xlim=numeric(0)) | |
| { | |
| # Version 1.0.2 (December 2012) | |
| # | |
| # Function developed by | |
| # Lawrence Joseph and Patrick Bélisle | |
| # Division of Clinical Epidemiology | |
| # Montreal General Hospital | |
| # Montreal, Qc, Can |
I grafici rappresentano, per ciascuna regione, l'evoluzione dell'epidemia attraverso i dati sull'occupazione dei posti letto in terapia intensiva. Ogni giorno è rappresentato da un punto, la cui posizione dipende dal numero di nuovi ingressi (ascisse) e dai posti letto totali occupati (ordinate).
Col passare del tempo i punti "disegnano" una traiettoria: un movimento verso l'alto e verso destra (ovvero, maggiori ingressi e aumento di pazienti totali in TI) indica un peggioramento, tanto più rapido quanto più ripida è la salita; viceversa una discesa verso sinistra indica un miglioramento (calo sia del numero di nuovi ingressi che del totale). Se i punti si accavallano, o cambiano direzione all'improvviso, questo può indicare uno "stallo" della situazione epidemica.
| library(readr) | |
| library(tidyverse) | |
| library(zoo) | |
| library(tidyquant) | |
| library(ggtext) | |
| gotosaturday <- function(date){ | |
| offset = 1 - lubridate::wday(date, week_start = 7) | |
| return(date + offset) | |
| } |
| data | tipo_dato | fascia_eta | x | valore | |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 10 2020 | ricoveri | 80+ | -1.083333333 | 19.09313725 | |
| 12 10 2020 | ricoveri | 80+ | -0.041666667 | 39.70588235 | |
| 19 10 2020 | ricoveri | 80+ | 1 | 70.31862745 | |
| 26 10 2020 | ricoveri | 80+ | 2.041666667 | 99.75490196 | |
| 2 11 2020 | ricoveri | 80+ | 3.041666667 | 126.8137255 | |
| 9 11 2020 | ricoveri | 80+ | 4.083333333 | 128.8970588 | |
| 16 11 2020 | ricoveri | 80+ | 5.125 | 118.627451 | |
| 23 11 2020 | ricoveri | 80+ | 6.166666667 | 103.3578431 | |
| 30 11 2020 | ricoveri | 80+ | 7.208333333 | 90.73529412 |
