<jupyter_start><jupyter_text>Creazione serie storica mensile decessi COVID-19 confermati<jupyter_code>import pandas as pd
decessi_covid = pd.read_csv('../csv/serieStorica_decessi_covid19.csv')
decessi_covid.head()
decessi_covid.data = pd.to_datetime(decessi_covid.data)
decessi_covid.deceduti = pd.to_numeric(decessi_covid.deceduti)

decessi_covid = decessi_covid[decessi_covid['data'] > '2020-02-29']

decessi_covid=decessi_covid.set_index('data')
decessi_covid.head()
decessi_covid = decessi_covid.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
decessi_covid
ts_decessi_covid = decessi_covid.deceduti<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Creazione serie storica mensile dei decessi totali ISTAT<jupyter_code>df = pd.read_csv('../csv/serieStorica_decessi_tot.csv')
df.head()
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'])
df.TOTALE = pd.to_numeric(df.TOTALE)
#PERIODO COVID
df_covid_period = df[df['DATA'] > '2020-02-29']
df_covid_period.head()
df_covid_period = df_covid_period.set_index('DATA')
df_covid_period.head()
df_covid_period = df_covid_period.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
df_covid_period
ts_covid_period = df_covid_period.TOTALE<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Creazione serie storica predizione modello SARIMA mensile<jupyter_code>predictions = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA.csv')

predictions.dropna(inplace=True)
predictions.head()
predictions.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'predicted_mean':'Totale'}, inplace=True)
predictions.dropna(inplace=True)
predictions.head()
predictions['Data'] = pd.to_datetime(predictions['Data'])
predictions.Totale = pd.to_numeric(predictions.Totale)

#PERIODO COVID
predictions_covid_period = predictions[predictions['Data'] > '2020-02-29']
predictions_covid_period.head()
predictions_covid_period = predictions_covid_period.set_index('Data')
predictions_covid_period
ts_predictions_covid_period = predictions_covid_period.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Intervalli di confidenza Limite massimo<jupyter_code>upper = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA_upper.csv')
upper.head()
upper.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'upper TOTALE':'Totale'}, inplace=True)
upper['Data'] = pd.to_datetime(upper['Data'])
upper.Totale = pd.to_numeric(upper.Totale)
upper.head()
upper = upper[upper['Data'] > '2020-02-29']
upper = upper.set_index('Data')
upper
upper = upper.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Limite minimo<jupyter_code>lower = pd.read_csv('../csv/predictions_SARIMA_lower.csv')
lower.head()
lower.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Data', 'lower TOTALE':'Totale'}, inplace=True)
lower['Data'] = pd.to_datetime(lower['Data'])
lower.Totale = pd.to_numeric(lower.Totale)
lower.head()
lower = lower[lower['Data'] > '2020-02-29']
lower = lower.set_index('Data')
lower
lower = lower.Totale<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CONFRONTO DELLE SERIE STORICHE NEI MESI DI MARZO, APRILE, MAGGIO, GIUGNO, LUGLIO, AGOSTO E SETTEMBRE 2020<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
m = ['marzo', 'aprile', 'maggio', 'giugno', 'luglio', 'agosto', 'settembre']
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.title('Confronto decessi per tutte le cause e decessi per COVID-19 con predizione', size=16)
plt.plot(m, ts_covid_period, label='decessi per tutte le cause - ISTAT')
plt.plot(m, ts_decessi_covid,label='decessi confermati per COVID-19 - Protezione Civile')
plt.plot(m, ts_predictions_covid_period, label='predizione modello - SARIMA')
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()
plt.figure(figsize=(15,4))
m = ['marzo', 'aprile', 'maggio', 'giugno', 'luglio', 'agosto', 'settembre']
plt.title('Confronto decessi ISTAT con decessi attesi secondo il modello', size=20)
plt.plot(m, ts_predictions_covid_period, label='predizione modello - SARIMA')
plt.plot(m, ts_covid_period, color='red', label='decessi totali - ISTAT')
plt.plot(m, upper, label='limite massimo', color='k',alpha=.5)
plt.grid()
#plt.plot(x, lower, label='limite minimo')
plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>n: decessi covid secondo il modello        ts_covid_period: decessi totali registrati dell'ISAT dal mese di marzo al mese di settembre 2020        ts_predictions_covid_period: decessi previsti dal modello dal mese di marzo al mese di settembre 2020<jupyter_code>d = ts_covid_period.sum()
print("Decessi 2020:", d)
d_m = ts_predictions_covid_period.sum()
print("Decessi attesi dal modello 2020:", d_m)
d_lower = lower.sum()
print("Decessi attesi dal modello 2020 - livello minimo:", d_lower)<jupyter_output>Decessi attesi dal modello 2020 - livello minimo: 289425.52048179135<jupyter_text>Calcolo dei decessi COVID-19 secondo il modello predittivo Differenza tra i decessi totali rilasciati dall'ISTAT e i decessi secondo la previsione del modello SARIMA.<jupyter_code>n = ts_covid_period - ts_predictions_covid_period #decessi per tutte le cause ISTAT - predizione modello SARIMA
n_upper = ts_covid_period - lower
n_lower = ts_covid_period - upper

plt.figure(figsize=(10,4))
m = ['marzo', 'aprile', 'maggio', 'giugno', 'luglio', 'agosto', 'settembre']
plt.title('Confronto decessi accertati per COVID-19 con stima decessi in eccesso', size=16)
plt.plot(m, ts_decessi_covid, color='red', label='decessi COVID-19 confermati - Protezione Civile')
plt.plot(m, n, label='decessi in eccesso - val. medio')
plt.plot(m, n_upper, label='decessi in eccesso - val. max.', color='k',alpha=.5)
#plt.plot(x, n_lower,label='limite minimo - modello SARIMA')
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Numero totale dei decessi accertati COVID-19 nei mesi di marzo, aprile, maggio, giugno, luglio, agosto e settembre 2020<jupyter_code>m = ts_decessi_covid.sum()
print(m)<jupyter_output>35865.0<jupyter_text>Numero totale dei decessi COVID-19 previsti dal modello SARIMA nei mesi di marzo, aprile, maggio, giugno, luglio, agosto e settembre 2020 Valore medio<jupyter_code>total = n.sum()
print(total)
n<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Valore massimo<jupyter_code>total_upper = n_upper.sum()
print(total_upper)
n_upper<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Valore minimo<jupyter_code>total_lower = n_lower.sum()
print(total_lower)
n_lower<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Stima del numero dei decessi COVID-19 non registrati secondo il modello predittivo SARIMA nei mesi di marzo, aprile, maggio, giugno, luglio, agosto e settembre 2020 Valore medio<jupyter_code>x = ts_covid_period - ts_predictions_covid_period - ts_decessi_covid
x
print(x.sum())<jupyter_output>11143.131189440996<jupyter_text>Valore massimo<jupyter_code>x_upper = ts_covid_period - lower - ts_decessi_covid
x_upper
print(x_upper.sum())<jupyter_output>85608.47951820868<jupyter_text>Valore minimo<jupyter_code>x_lower = ts_covid_period - upper - ts_decessi_covid
x_lower
print(x_lower.sum())
plt.figure(figsize=(10,4))
m = ['marzo', 'aprile', 'maggio', 'giugno', 'luglio', 'agosto', 'settembre']
plt.title('Stima decessi sommersi', size=16)
#plt.plot(m, ts_decessi_covid, color='red', label='decessi COVID-19 confermati - Protezione Civile')
plt.plot(m, x, label='decessi sommersi - val. medio')
plt.plot(m, x_upper, label='decessi sommersi - val. max.', color='k',alpha=.5)
#plt.plot(m, x, n_lower,label='limite minimo - modello SARIMA')
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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