Suaviza as taxas por bairro (bayesiano empírico)

Em bairros com poucos moradores, poucos casos já produzem taxas muito altas ou muito baixas, que variam por acaso de um ano para outro (por exemplo, 24 casos em um bairro de 447 habitantes dão 537 por 10 mil). Esta função acrescenta a coluna `taxa_suavizada_por_10mil`, que puxa a taxa de cada bairro em direção à taxa média do seu município: o ajuste é forte nos bairros pouco populosos e quase nulo nos populosos.

Usage

suavizar_taxas(dados)

Arguments

dados

Tabela de uma das funções do pacote, com a coluna `populacao` e uma coluna de contagem (`obitos`, `casos`...).

Value

A mesma tabela, com a coluna `taxa_suavizada_por_10mil`.

Details

O cálculo usa o estimador bayesiano empírico global de Marshall (1991), feito separadamente para cada município, ano e categoria (quando a tabela tem uma abertura `por`). Bairros sem população (por exemplo, localidades sem bairro oficial) ficam com `NA`.

Use a taxa suavizada para mapas e comparações entre bairros; para contagens e totais, use as colunas originais.

References

Marshall RJ. Mapping disease and mortality rates using empirical Bayes estimators. Applied Statistics 1991; 40(2):283-94. doi:10.2307/2347593 .

See also

[mapa_bairro()], com `suavizar = TRUE`.

Examples

x <- data.frame(
  ano = 2024, codigo_municipio = "261160",
  bairro = c("Grande", "Médio", "Pequeno"),
  casos = c(500, 120, 24), populacao = c(100000, 20000, 447)
)
suavizar_taxas(x)
#>    ano codigo_municipio  bairro casos populacao taxa_suavizada_por_10mil
#> 1 2024           261160  Grande   500    100000                    50.02
#> 2 2024           261160   Médio   120     20000                    59.81
#> 3 2024           261160 Pequeno    24       447                   257.19