Março vermelho no país do negacionismo

É difícil encontrar adjetivo para caracterizar o momento atual que passa o país. A pandemia do Covid-19 atingiu o seu pior momento até aqui: março registrou quase 67 mil mortes pelo novo coronavírus. Nesse post, registramos a soma mensal de mortes provocada pela irresponsabilidade e pelo descaso, no Brasil e nos estados.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

Os dados são coletados como abaixo.


## Carregar pacotes
library(tidyverse)
library(lubridate)

## Coletar dados
covid_df = readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/master/cases-brazil-states.csv")

A seguir, podemos construir o gráfico abaixo, destacando o mês de março.

Como se vê, o novo coronavírus foi responsável por quase 67 mil mortes somente em março, atingindo o pior momento até aqui. A situação nos estados, por suposto, pode ser vista a seguir.

Um março triste e desolador para todos nós, infelizmente.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

____________________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como analisar a relação de risco-retorno de ações?

O que é retorno? O que é o risco? Como exatamente os definimos e como podemos avaliar os ativos com base nessas medidas? Neste artigo, apresentamos uma introdução concisa à análise e gestão de ativos financeiros, destacando a eficácia do Python na coleta, tratamento e análise de dados financeiros. Exploraremos como utilizar a linguagem para avaliar o risco-retorno de ações.

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.