Wskaźnik zapadalności (dalej WuZet) dla ostatnich 14 dni po naszemu w oryginale zaś 14-day notification rate of newly reported COVID-19 cases per 100 000 population (Data on 14-day notification rate of new COVID-19 cases and deaths). Nasz wspaniały rząd walczący z COVIDem przyjął w swoim czasie `nową strategię' (od tego czasu już kilka razy odnawianą), a w niej był podział na strefy zielona/żółta/czerwona, definiowane odpowiednio jako wartości WuZet poniżej 6 (zielona); 6--12 (żółta) oraz powyżej 12 (czerwona). Dla Sopotu na przykład, który oficjalnie ma około 35 tys mieszkańców, do wejście do czerwonej strefy wystarczały zatem około 4 zakażenia (w ciągu dwóch tygodni). To wszysto wydaje się dziś śmieszne jak ostatnio zakażeń dziennie potrafi być na poziomie trzy-tygodniowej dawki...

Parę dni temu mój bank danych nt. COVID19 uzupełniłem o dane dotyczące liczby zakażeń w powiatach województwa pomorskiego. Akurat WSSE w Gdańsku takie dane w sposób w miarę porządny publikuje i da się je względnie łatwo odzyskać z raportów publikowanych i archiwizowanych (brawo--na to nie wpadł nawet Minister w MZ) pod adresem http://www.wsse.gda.pl/.

library("dplyr")
library("tidyr")
library("ggplot2")
m1unit <- 100000
# pomorskie_by_powiat.csv pobrane z www.wsse.gda.pl
# format: data;powiat;nc 
d <- read.csv("pomorskie_by_powiat.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA" )

# wartości skumulowane (po powiatach dlatego tak dziwnie)
# replace_na jest potrzebne bo cumsum nie obsługuje NA
e <- d %>% group_by(powiat) %>% dplyr::mutate(tc = cumsum(replace_na(nc, 0)),
tc1m = cumsum(replace_na(nc, 0)) / pop * m1unit
)
## dzień ostatni
day00 <- as.Date(last.obs)
## dwa tygodnie przed ostatnim
day14 <- as.Date(last.obs) - 14
## 4 tygodnie przed ostatnim
day28 <- as.Date(last.obs) - 28

## Stan na dzień ostatni
e00 <- e %>% filter (as.Date(dat) == day00 ) %>%
 group_by(powiat) %>% as.data.frame

## BTW Żeby było dziwniej zapis
## e0 <- e %>% group_by(powiat) %>%  slice_tail(n=1) %>% as.data.frame
## Daje inny wynik, liczby te same, ale porządek wierszy jest inny

## Stan na dzień dwa tygodnie przed
e14 <- e %>% filter (as.Date(dat) == day14 ) %>%
 group_by(powiat) %>% as.data.frame

e14 <- e %>% filter (as.Date(dat) == day14 ) %>%
 group_by(powiat) %>% as.data.frame

## Stan na dzień 4 tygodnie przed
e28 <- e %>% filter (as.Date(dat) == day28 ) %>%
 group_by(powiat) %>% as.data.frame

## nowe zakażenia w tygodniach 3/4
c28 <- e14$tc - e28$tc

## nowe zakażenie w tygodniach 2/1
c14 <- e00$tc - e14$tc
## To samo co c14/c28 ale w przeliczeniu
## na 100 tys:
c28m1 <- e14$tc1m - e28$tc1m
c14m1 <- e00$tc1m - e28$tc1m
## Dynamika zmiana WuZet w dwóch ostatnich okresach
## tj WuZet12 względem WuZet34
#d14v28 <- (c14m1 - c28m1) / c28m1 * 100
d14v28 <- (c14m1/c28m1) * 100
##
## Można sobie teraz c14m1/d14v28 na wykresach przestawić

Na dzień 7 listopada wyniki były takie (jeżeli się nie rąbnąłem w powyższym kodzie):

Na dzień 7 listopada wyniki były takie (jeżeli się nie rąbnąłem w powyższym kodzie):

sprintf("%10.10s = %6.2f | %6.2f | %6.2f - %6.2f | %4i | %4i | %4i (%4i)",
   e00$powiat, d14v28, c14m1, e00$tc1m, e28$tc1m, e00$tc, e14$tc, e28$tc, e00$pop )
 [1] "    Gdynia = 229.15 | 577.74 | 1129.08 - 299.22 | 2781 | 1358 |  737 (246306)"
 [2] "    Gdańsk = 149.50 | 416.37 | 1045.98 - 351.10 | 4856 | 2923 | 1630 (464254)"
 [3] "    Słupsk = 228.26 | 803.59 | 1387.42 - 231.78 | 1269 |  534 |  212 (91465)"
 [4] "     Sopot = 144.90 | 583.03 | 1404.21 - 418.80 |  513 |  300 |  153 (36533)"
 [5] "  tczewski = 437.50 | 905.98 | 1323.60 - 210.53 | 1534 |  484 |  244 (115896)"
 [6] "   gdański = 399.21 | 889.61 | 1353.71 - 241.26 | 1543 |  529 |  275 (113983)"
 [7] "  kartuski = 197.07 | 855.49 | 1846.22 - 556.63 | 2471 | 1326 |  745 (133841)"
 [8] "  bytowski = 268.71 | 998.31 | 1693.33 - 323.50 | 1340 |  550 |  256 (79134)"
 [9] " malborski = 329.61 | 923.16 | 1408.21 - 204.97 |  900 |  310 |  131 (63911)"
[10] "     pucki = 225.35 | 766.35 | 1545.69 - 439.26 | 1309 |  660 |  372 (84687)"
[11] "wejherowsk = 150.71 | 396.16 |  971.92 - 312.90 | 2078 | 1231 |  669 (213803)"
[12] "starogardz = 216.36 | 744.52 | 1388.93 - 300.31 | 1776 |  824 |  384 (127868)"
[13] " chojnicki = 266.33 | 813.36 | 1311.04 - 192.29 | 1275 |  484 |  187 (97251)"
[14] "  sztumski = 309.52 | 619.84 |  979.83 - 159.73 |  411 |  151 |   67 (41946)"
[15] " kwidzyńsk = 251.34 | 563.39 |  973.35 - 185.80 |  812 |  342 |  155 (83423)"
[16] " kościersk = 293.30 | 786.88 | 1392.60 - 337.43 | 1007 |  438 |  244 (72311)"
[17] "nowodworsk = 263.21 | 777.35 | 1273.30 - 200.61 |  457 |  178 |   72 (35891)"
[18] "   słupski = 244.23 | 514.50 |  969.24 - 244.08 |  957 |  449 |  241 (98737)"
[19] "  lęborski = 172.27 | 618.09 | 1135.18 - 158.29 |  753 |  343 |  105 (66333)"
[20] " człuchows = 268.29 | 388.16 |  571.65 -  38.82 |  324 |  104 |   22 (56678)"

Dynamika WuZeta: Gdynia/Gdańsk/Sopot = 129.1%, 149.5% i 144.9%; wartość maksymalna 437% (tczewski); wartość minimalna 150% (wejherowski). Najnowsze wartości współczynnika WuZet: Gdynia/Gdańsk/Sopot= 577.7, 416.4 oraz 583.0; wartość maksymalna 998,3 (bytowski); wartość minimalna 388.1 (człuchowski). Dane i skrypty są tutaj.