허리케인 마리아 2017 년 9 월 20 일 푸에르토 리코 (Puerto Rico)를 강타하여 수개월 동안 전기가없는 섬 대부분을 떠났다. 64 세의 공식 사망자 수는 광범위하게 의문시되고 있으며 뉴 잉글랜드 저널 오브 메디신 (New England Journal of Medicine) 허리케인 마리아 후 푸에르 토리코 사망 , 허리케인으로 인한 과도한 사망자는 4500 명으로 추정됩니다 (95 % 신뢰 구간 800-8000).
공식 월간 사망 합계는 일주일 전에 발표되었으며,이 신문의 저자는 2015 년 이후로 매일 사망 한 총계를 얻었으며 PDF 형식으로 간단히 통계 블로그 게시물 더 많은 정보를 분석 한 결과 약 2000 명이 사망 한 것으로 나타났습니다. 원시 데이터는 무시하기 어렵 기 때문에 직접 탐색해야했습니다.
먼저 데이터를 그대로 보도록하겠습니다 (CSV 첨부). 그것은 단지 두 개의 필드, 날짜와 죽음 뿐이므로 산점도가 모든 것을 포착합니다.
우리는 허리케인 마리아 직후의 점프를 볼 수 있으며 그 이후에는 죽음의 합계가 높아질 수 있습니다. 모든 소음으로는 알기가 어렵습니다. 우리는 또한 지난 몇 년간 겨울철에 몇 차례의 스파이크를 볼 수 있습니다. 데이터 끝 부분에 가파른 하락이 있으며, 최종일의 합계가 불완전한 것으로 추측하고이를 제외합니다.
데이터는 매우 시끄럽기 때문에 드문 이벤트 데이터에서 흔히 볼 수 있습니다. 그래서 동향을보기 위해 이동 평균을 적용했습니다. 에서 JMP, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새 수식 열> 행> 이동 평균을 선택한 다음 대화 상자에서 매개 변수를 선택하여 열의 이동 평균을 얻을 수 있습니다.
나는 약간의 범위를 시도하고 선형 추세를 가진 +/- 25 일 큰 소동 및 다량 소음을 보여준 것을 쑤 셨다. 허리케인 상륙 전후에 다른 변수를 사용하기 위해 BY 변수를 사용했습니다. 그렇지 않으면 이동 평균은 이벤트 이전에 런업을 보입니다.
겨울 증가는 여전히 눈에 띄며 여름에는 더 작은 융기가있는 것처럼 보입니다. 흥미롭게도 겨울철 증가량은 서로 일치하지 않으며 두 피크는 모두 2016 년으로 떨어지며 2015 년과 2016 년을 비교하기가 더 어려워집니다. 나는 푸에르토 리코 독감 트렌드를 CDC에서 찾았으며 푸에르토 리코 보건부 보고서에서이 그래프를 발견했습니다.
2016-2017 독감 계절 (진한 파란색)은 2015-2016 독감 계절 (연 보라색)보다 겨울 강해가 빨랐습니다. 이는 2016 년에 2015 년에 사망자가 눈에 띄게 많았던 이유를 설명 할 수 있습니다 (추가 하루 만에 추가로). 달력 연도의 연간 총계는 다음과 같습니다.
이 총계에서, 우리는 2017 년의 총계가 이전 년의 평균보다는 대략 2000 년 이상이기 때문에 허리케인이 대략 2000 명의 죽음에지도했다는 것을 이미 의심 할 수있다. 그러나 우리는 더 가까이서 보면서 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다.
2018 년 초를 포함하기를 원했을 때, 나는 독감 보고서에서 단서를 가져와 그 해를 바 꾸었습니다. 나는 1 월 ~ 12 월 대신에 5 월 ~ 4 월을 사용했다. 그것은 허리케인 시즌 이후에 발생하는 독감 시즌을 각 간격마다 정중하게 제공합니다. 다음은 5 월과 4 월마다 매끄러운 라인 차트입니다.
가장 최근의 "연도"와 다른 것들 사이에 커다란 차이가 있음을 알 수 있습니다. 우리가 그 간격의 면적을 계산할 수 있다면 흥미로울 것입니다. 그리고 우리는 분명히 더 매끄러운면의 차이점을 요약 할 수 있습니다. 그러나 매끄러운면의 차이를 포함하지 않는 직접적인 방법이 있습니다.
잡음이 많은 데이터를 부드럽게하는 또 다른 기법은 누적 합계를 보는 것입니다. 어떤면에서 이동 평균은 누적 합계와 다르지 않습니다. 왜냐하면 평균은 합계로 나눠지기 때문입니다. 그러나 누적 값의 눈금이 개별 값을 압도 할 수 있으므로 누적 합계 차트를 읽기가 어려울 수 있습니다. 여기에 3 년간의 누적 합계가 있습니다.
간격을 볼 수는 있지만 세부 사항을 보거나 간격의 크기를 예측하기 란 어렵습니다. 누적 합계 차트는 예상 합계가 0 일 때 가장 잘 작동합니다. 누적 값은 0에 머무르고 개별 값과 스케일이 비슷합니다. 허리케인의 영향을 이해하기 위해 작년과 일반적인 허리케인이 아닌 해의 누적 차를 살펴봄으로써 누적 합계를 얻을 수 있습니다. 우리는 다른 두 해만의 데이터를 가지고 있기 때문에 허리케인이 아닌 해를 예측하기 위해 할 수있는 일은 그 둘을 평균하는 것입니다 (위의 보고서는 인구와 연령의 변화를 고려하여 관심이 있다면 더 나아갑니다) . 누적 된 차이점은 다음과 같습니다.
고원은 약 1900 년이며, 폭풍이 타격을 가하기 전에 총계가 이미 "정상"보다 250 위에서 뛰었습니다. 마리아 다음 몇 개월 동안, 지난 2 년 동안보다 약 1650 명이 사망 한 것으로 보인다. 그것은 더 많은 분석 접근법과 일치합니다.이 접근법은보고되지 않은 사망 및 기타 편향과 같은 것을 고려해야합니다.
누적 합계는 공정 관리에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. CUSUM 관리도 프로세스의 변화를 시각화하는 데 도움을줍니다. 그 맥락에서 우리 차트는 2018 년 1 월까지 약 60 %의 전기 고객이 전력을 복원 한 변화를 제안했습니다 ( 주간 보고서 ).
이 일일 데이터를 공유 한 Rafael Irizarry와 그의 공동 저자 덕분입니다. 탐색하고자하는 다른 사용자를 위해 CSV 파일에 PDF의 원시 일일 합계를 첨부했습니다.
