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title: "Asis_TCC"
author: "GARCIA, K.K.S."
date: "14/05/2021"
output: word_document
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```


```{r}
library("foreign")
library("tidyverse")
library("ggplot2")
library("lubridate")
library("dplyr")
library("readr")
library("readxl")
library("fpp")
library("forecast")
library("read.dbc")
library("plotly")
library("car")
```

```{r}

setwd("D:/Doc/1.Artigos/1. MALÁRIA Extra-amazônica (TCC)")

MALANBR_positivos <- read.csv2("MALAN_BR_positivos_2011_2020.csv")

MALANBR_positivos$X          <- NULL

```

#Decodificando variáveis

```{r}
MALANBR_positivos$COPAISINF	<-factor(MALANBR_positivos$COPAISINF,
                          label=c("IGNORADO", "BRASIL", "FILIPINAS", "GANA", "SOMALIA", "GUATEMALA", "GUIANA FRANCESA", "GUINE-BISSAU", "GUINE EQUATORIAL", "HAITI", "MALAVI", "PANAMA", "PAQUISTAO", "QUENIA", "REPUBLICA CENTRO-AFRICANA", "REPUBLICA DOMINICANA", "CAMBOJA", "SENEGAL", "SERRA LEOA", "VENEZUELA", "AFRICA DO SUL", "BANGLADESH", "BENIN", "BURKINA FASO", "GUINE", "BURUNDI", "COLOMBIA", "CAMAROES", "CONGO", "COSTA DO MARFIM", "CUBA", "EMIRADOS ARABBES UNIDOS", "ETIOPIA", "INDIA", "INDONESIA", "MALASIA", "NIGERIA", "PORTUGAL", "SÃO TOME E PRINCIPE", "TAILANDIA", "UGANDA", "ZAMBIA", "AFEGANISTAO", "CHILE", "GUIANA", "GABAO", "MOCAMBIQUE", "SUDAO", "ANGOLA", "ARGENTINA", "REINO UNIDO", "ESTADOS UNIDOS", "FRANCA", "ARGELIA", "BOLIVIA", "PERU", "LIBERIA", "MALI", "SURINAME", "TANZANIA", "TOGO", "CABO VERDE", "CATAR"),
                        levels= c(0, 1, 107, 109, 11, 110, 111, 112, 113, 114, 120, 124, 125, 127, 128, 129, 13, 133, 134, 138, 140, 145, 146, 149, 15, 150, 151, 152, 153, 154, 156, 157, 159, 164, 165, 171, 177, 182, 185, 186, 188, 190, 191, 192, 199, 2, 22, 28, 31, 32, 38, 45, 46, 66, 68, 7, 76, 77, 84, 86, 88, 95, 97),
                        order=T)

MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA <- factor(MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA,
                         label= c("Agricultura","Pecuária","Doméstica","Turismo","Garimpagem","Exploração vegetal","Caça/pesca","Construtor de estradas/barragens","Mineração","Viajante","Outros","ignorado"),
                         levels= c(1:11,99),
                         order=T)

MALANBR_positivos$LVC <- factor(MALANBR_positivos$AT_LAMINA,
                                label= c("Caso novo","Caso novo", "LVC"),
                                levels= c("Busca Passiva","Busca Ativa", "LVC"),
                                order=T)

write.csv2(MALANBR_positivos, "MALANBR_positivos_2011_2020_03-09-2021.csv")
```

#Idade

```{r}
glimpse(MALANBR_positivos)
```

#RESULTADOS

```{r}

## FILTROS

MALANBR_LVC <- (filter(MALANBR_positivos, MALANBR_positivos$AT_LAMINA == "LVC"))
write.csv2(MALANBR_LVC, "MALAN_BR_2011_2020_LVC.csv")

MALANBR_CASOS.NOVOS <- (filter(MALANBR_positivos, MALANBR_positivos$AT_LAMINA != "LVC"))
write.csv2(MALANBR_CASOS.NOVOS, "MALAN_BR_2011_2020_CASOS_NOVOS.csv")

#RESULTADOS DESCRITIVOS PARA O TEXTO do 1º parágrafo


```

```{r}
summary(MALANBR_positivos$Idade)
```

```{r}
table(MALANBR_positivos$NU_ANO)
```

```{r}
table(MALANBR_positivos$AT_LAMINA)
```

```{r}
table(MALANBR_positivos$CS_GESTANT,MALANBR_positivos$LVC)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_positivos$CS_GESTANT,MALANBR_positivos$LVC))*100

```

```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$RESULT,MALANBR_CASOS.NOVOS$TPAUTOCTO)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_CASOS.NOVOS$RESULT,MALANBR_CASOS.NOVOS$TPAUTOCTO),2)*100
```


```{r}
MALAN_BR_OVALE <- (filter(MALANBR_CASOS.NOVOS, MALANBR_CASOS.NOVOS$RESULT == "Ovale"))
A <- MALAN_BR_OVALE %>% filter(NU_ANO == 2011 | NU_ANO == 2014)      
B <- A %>% filter(NU_ANO == 2011)      
table(B$ID_MUNICIP, B$TPAUTOCTO)
```

```{r}
#Grupos etários
table(MALANBR_positivos$Grupo_etario,MALANBR_positivos$CS_SEXO)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_positivos$Grupo_etario,MALANBR_positivos$CS_SEXO),2)*100
```

```{r}
#Raça/cor
table(MALANBR_positivos$CS_RACA,MALANBR_positivos$CS_SEXO)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_positivos$Grupo_etario,MALANBR_positivos$CS_SEXO),2)*100
```
```{r}
table(MALANBR_positivos$CS_ESCOL_N,MALANBR_positivos$CS_SEXO)
```

```{r}
table(MALANBR_positivos$CS_ESCOL_N,MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA)
```

```{r}
#Atividade
table(MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA,MALANBR_positivos$CS_SEXO)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA,MALANBR_positivos$CS_SEXO),2)*100
```

```{r}
table(MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA,MALANBR_positivos$TPAUTOCTO)
```

```{r}
prop.table(table(MALANBR_positivos$AT_ATIVIDA,MALANBR_positivos$TPAUTOCTO)*100,2)
```

#Cálculos de Taxas de incidência de malária por 1mil habitantes ou por 100mil

```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO)
```

```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO)
```

```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$SG_UF_NOT,MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO)
```

```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$COPAISINF,MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO)
#write.csv2(table(MALANBR_CASOS.NOVOS$COPAISINF,MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO),"Casos_importador_paises_2011_2020.csv")

```


```{r}
table(MALANBR_CASOS.NOVOS$COMUNINF)
#write.csv2(table(MALANBR_CASOS.NOVOS$COMUNINF),"COMUNINF_frequencia_2011_2020.csv")

```

```{r}
table(MALANBR_positivos$SG_UF_NOT)
#write.csv2(table(MALANBR_positivos$SG_UF_NOT),"UF_NOT_frequencia_2011_2020.csv")

```

```{r}
table(MALANBR_positivos$ID_MUNICIP)
#write.csv2(table(MALANBR_positivos$ID_MUNICIP),"Mun_NOT_frequencia_2011_2020.csv")

```


```{r}
#write.csv2(table(MALANBR_CASOS.NOVOS$COMUNINF,MALANBR_CASOS.NOVOS$NU_ANO),"Casos_malaria_2011_2020.csv")
Taxa_incidencia_1000 <- read.csv2("Casos_malaria_2011_2020.csv")
colnames(Taxa_incidencia_1000) = c("COD_MUN6","CASOS_2011","CASOS_2012","CASOS_2013","CASOS_2014","CASOS_2015","CASOS_2016","CASOS_2017","CASOS_2018","CASOS_2019","CASOS_2020")

IBGE <- read.csv2("IBGE_2011_2020.csv")

glimpse(IBGE)

IBGE$X2012 <- as.integer(IBGE$X2012)
IBGE$X2014 <- as.integer(IBGE$X2014)

glimpse(IBGE)

colnames(IBGE) = c("COD_MUN6","NM_MUN","POP_2011","POP_2012","POP_2013","POP_2014","POP_2015","POP_2016","POP_2017","POP_2018","POP_2019","POP_2020")

TX_inc <- merge(Taxa_incidencia_1000, IBGE, by = "COD_MUN6")

#write.csv2(TX_inc,"TX_inc_2011_2020.csv")
glimpse(TX_inc)

TX_inc_2011 = (TX_inc$CASOS_2011/TX_inc$POP_2011*100000)
TX_inc_2012 = (TX_inc$CASOS_2012/TX_inc$POP_2012*100000)
TX_inc_2013 = (TX_inc$CASOS_2013/TX_inc$POP_2013*100000)
TX_inc_2014 = (TX_inc$CASOS_2014/TX_inc$POP_2014*100000)
TX_inc_2015 = (TX_inc$CASOS_2015/TX_inc$POP_2015*100000)
TX_inc_2016 = (TX_inc$CASOS_2016/TX_inc$POP_2016*100000)
TX_inc_2017 = (TX_inc$CASOS_2017/TX_inc$POP_2017*100000)
TX_inc_2018 = (TX_inc$CASOS_2018/TX_inc$POP_2018*100000)
TX_inc_2019 = (TX_inc$CASOS_2019/TX_inc$POP_2019*100000)
TX_inc_2020 = (TX_inc$CASOS_2020/TX_inc$POP_2020*100000)

IPA_2011_2020 <- data.frame(TX_inc$COD_MUN6,TX_inc$NM_MUN,TX_inc_2011,TX_inc_2012,TX_inc_2013,TX_inc_2014,TX_inc_2015,TX_inc_2016,TX_inc_2017,TX_inc_2018,TX_inc_2019,TX_inc_2020)

view(IPA_2011_2020)

#write.csv2(IPA_2011_2020,"IPA_2011_2020.csv")
```

# SÉRIES TEMPORAIS

```{r}

MALANBR_positivos$month<- month(MALANBR_positivos$DT_NOTIFIC)
MALANBR_positivos$ANO_MES<- substring(MALANBR_positivos$DT_NOTIFIC,1,7)
Serie_temp <- data.frame(table(MALANBR_positivos$ANO_MES))
colnames(Serie_temp) = c("ANO_MES","CASOS")
glimpse(Serie_temp)
Serie_temp$ANO_MES <- substring(Serie_temp$ANO_MES,1,4) 
glimpse(Serie_temp)
```

```{r}
#SUBSTITUIR O HÍFEN POR PONTO
cols <- sapply(Serie_temp, function(x) any(grepl("-", x)))
Serie_temp[cols] <- lapply(Serie_temp[cols], function(x) as.numeric(sub("-", ".", x)))

Serie_temp$ANO_MES <- NULL#as.integer(Serie_temp$ANO_MES) #
View(Serie_temp)

#write.csv2(table(MALANBR_positivos$NU_ANO, MALANBR_positivos$month),"Serie_temporal_malaria.csv")
#Serie_temporal_malaria <- read.csv2("Serie_temporal_malaria.csv") 
#colnames(Serie_temporal_malaria) = c("ANO","Jan", "Fev", "Mar", "Abr", "Mai", "Jun", "Jul", "Ago", "Set", "Out", "Nov", "Dez")

Serie_temporal <-   ts(Serie_temp,start=c(2011,1), frequency=12)
plot(Serie_temporal, xlab ="Ano", ylab= "Casos" ,main='')
```

```{r}
#Decomposição
decomp <- decompose(Serie_temporal, type ="multiplicative")
plot(decomp)
```

```{r}

#ANÁLISE APENAS DA TENDÊNCIA
#plot((tendencia <- Serie_temporal - decomp$seasonal))

#Ajuste/Suaviação da sazonalidade
(Ajuste_sazonalidade <- HoltWinters(Serie_temporal))
```

```{r}
plot(Serie_temporal,xlab='Tempo',ylab='Casos',main='')
lines(fitted(Ajuste_sazonalidade)[,1],lwd=2,col='black')
legend(2011,2020,c("Casos","Ajuste HW"),lwd=c(1,2),col=c("black","gray"),bty='n')

```

```{r}
#Previsão
Previsao <-forecast(Ajuste_sazonalidade,h=24,level=95)
Previsao
plot(Previsao,xlab='Tempo',ylab='Casos',main='')
lines(fitted(Ajuste_sazonalidade)[,1],lwd=2,col='black')
```

```{r}
# comparação do método de Holt-Winters aditivo e multiplicativo
Ajuste_sazonalidade<-HoltWinters(Serie_temporal,seasonal="multiplicative")
plot(Serie_temporal,xlab='Tempo',ylab='Casos',main='',ylim=c(4,200))
lines(fitted(Ajuste_sazonalidade)[,1],lwd=2,col='red')
lines(fitted(Ajuste_sazonalidade)[,1],lwd=2,col='blue')
legend(2010,2020,c("Casos","Ajuste HW Aditivo",
                 "Ajuste HW Multiplicativo"),lwd=c(1,2),col=c("black","red","blue"),bty='n')

```
```{r}
# comparação do método de Holt-Winters aditivo e multiplicativo
Ajuste_sazonalidade<-HoltWinters(Serie_temporal,seasonal="multiplicative")

#write.csv2(Previsao, "Previsao.csv")
#write.csv2(Serie_temporal, "Serie_temporal.csv")


plot(Previsao,xlab='Tempo',ylab='Casos',main='',ylim=c(4,200))
lines(fitted(Ajuste_sazonalidade)[,1],lwd=2,col='red')
legend(2011,200,c("Casos",
                 "Ajuste HW Multiplicativo", "Predição"),lwd=c(1,2),col=c("black","red","blue"),bty='n')



```


```{r}
Serie_temporal_csv <- read.csv2("Serie_temporal.csv")
Serie_temporal_csv$Data <- as.Date(Serie_temporal_csv$Data)
glimpse(Serie_temporal_csv)

getwd()

write.csv2(Serie_temporal_csv, "Serie_temporal_csv-06-11-2021.csv")

```














