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Dec 8, 2021 60 tweets 23 min read Read on X
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✅Dia de atualizações: Cobertura vacinal de 2 doses por município em todos os estados do Brasil. #VacinaSim #VacinasSalvamVidas

Detalhes no fio abaixo (O fio é grande mas é porque tem todos os estados do Brasil em ordem alfabética). Comentários ao final 👇
2/n
ACRE
⚠️Média de cobertura dos municípios em 40.4%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 29.5% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
3/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
4/n
ALAGOAS
⚠️Média de cobertura dos municípios em 53.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 38.4% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
5/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
6/n
AMAZONAS
⚠️Média de cobertura dos municípios em 33.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 44.4% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
7/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
8/n
AMAPÁ
⚠️Média de cobertura dos municípios em 31.5%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 22.9% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
9/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
10/n
BAHIA
⚠️Média de cobertura dos municípios em 54.9%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 58.9% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
11/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
12/n
CEARÁ
⚠️Média de cobertura dos municípios em 52.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 61.2% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
13/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
14/n
DISTRITO FEDERAL
⚠️Média do DF (Só tem um município) 40.8%
15/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura. Para o DF a distribuição é uma linha vertical só já que só temos um município
16/n
ESPIRITO SANTO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 67.8%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 36.3% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
17/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
18/n
GOIÁS
⚠️Média de cobertura dos municípios em 65.9%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 62.6% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
19/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
20/n
MARANHÃO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 40.9%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 41.1% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
21/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
22/n
MINAS GERAIS
⚠️Média de cobertura dos municípios em 66.5%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 52.6% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
23/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
24/n
MATO GROSSO DO SUL
⚠️Média de cobertura dos municípios em 67.2%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 54.3% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
25/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
26/n
MATO GROSSO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 57.5%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 47.2% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
27/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
28/n
PARÁ
⚠️Média de cobertura dos municípios em 38.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 52.6% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
29/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
30/n
PARAÍBA
⚠️Média de cobertura dos municípios em 65.3%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 40.9% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
31/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
32/n
PERNAMBUCO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 54.3%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 39.2% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
33/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
34/n
PIAUÍ
⚠️Média de cobertura dos municípios em 61.2%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 35.8% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
35/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
36/n
PARANÁ
⚠️Média de cobertura dos municípios em 71.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 48.9% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
37/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
38/n
RIO DE JANEIRO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 57.5%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 49.8% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
39/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
40/n
RIO GRANDE DO NORTE
⚠️Média de cobertura dos municípios em 63.7%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 46.6% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
41/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
42/n
RONDÔNIA
⚠️Média de cobertura dos municípios em 57.2%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 51.8% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
43/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
44/n
RORAIMA
⚠️Média de cobertura dos municípios em 33.1%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 32.1% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
45/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
46/n
RIO GRANDE DO SUL
⚠️Média de cobertura dos municípios em 76.7%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 40.4% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
47/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
48/n
SANTA CATARINA
⚠️Média de cobertura dos municípios em 74.3%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 50.1% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
49/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
50/n
SERGIPE
⚠️Média de cobertura dos municípios em 53.9%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 47.6% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
51/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
52/n
SÃO PAULO
⚠️Média de cobertura dos municípios em 80.6%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 45.9% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
53/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
54/n
TOCANTINS
⚠️Média de cobertura dos municípios em 49.5%
⚠️Diferença entre os 2.5% mais baixos e os 2.5% mais altos de 40.0% (Esse dado é o utilizado para minha estimativa de homogeneidade)
55/n
Distribuição das coberturas pelo estado. O eixo X (horizontal) é a fração de pessoas com ambas as doses. O eixo Y (vertical) é a quantidade de municípios que estão nesse nível de cobertura.
56/n
COMENTÁRIOS
Olhando para o Brasil todo, é bem claro que há uma heterogeneidade alta na cobertura vacinal pelo país, é muito importante que isso seja amenizado. Não há proteção sem homogeneidade
57/n
Ainda dentro de cada estado, a homogeneidade é baixa, as médias podem estar altas mas como se nota pela diferença entre os municípios mais vacinados e os menos vacinados, há muita região ficando para trás. Como faço o mapa e oq ele diz no tweet abaixo
58/n
Alguns municípios indicam 100% de cobertura vacinal, isso é fruto de discrepâncias entre a população real e a estimada pelo IBGE para 2020. Normal isso ocorrer dado que o último censo foi em 2010. Mesmo não sendo 100% a cobertura real nestes locais, ela é bem alta
Esqueci de comentar antes, quem quiser ver os mapas em .html ou usar o código, está tudo disponível no github, só procurar pelo arquivo "vaccine_SIGLA_2_dose.html" ou ".zip" para estados com muitos municípios github.com/PedroHPCintra/…

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Aug 5
1/20
Faz uns dias que várias amizades me mandaram um post (perdi o link dele) com os números de 0 a 99 posicionados em ordem alfabética. Forma uma padrão bem legal.
Vou mostrar aqui o padrão de algumas línguas e uma outra forma que acho legal de ver esse ordenamento alfabético.🧵 Image
2/20
Se alguém tiver o link do post original, comenta aqui. Nesse gráfico, os números estão ordenados da esquerda pra direita seguindo a ordem 0,1,2... e de cima pra baixo seguindo a ordem alfabética.

Já fiz uma visualização de línguas no passado também
3/20
Então notem, por exemplo, que zero é o primeiro na esquerda, mas é o mais alto porque é o último em ordem alfabética (levando em conta os números de 0 a 100). Image
Read 20 tweets
May 6
1/19
Vi em um retweet da @KariLimaX um post na comunidade de wpp “Jair Bolsonaro” sobre “o verdadeiro causador” das mudanças climáticas. Fui lá ver o post e assistir o vídeo. E vamos lá, acho bom desmentir isso pra evitar que outras pessoas caiam nessa narrativa 👇🧵
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2/19
O vídeo é de um cara (sei lá quem é) falando que quem está por trás das mudanças climáticas são os vulcões, e os humanos jamais seriam capazes de se comparar a essa força da natureza.
Logo no início ele diz que 1 vulcão emite mais CO2 do que toda a humanidade em 1 ano. Será?
3/19
Essa daí é antiga, mas vamos lá. O mundo todo emitiu em 2022 um pouco mais de 37 bilhões de toneladas de CO2. Desde 2001 as emissões sempre estiveram acima de 25 bilhões de toneladas.

Beleza, e quanto um vulcão emite?

ourworldindata.org/co2-emissions

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Dec 14, 2023
1/25
Quando a gente vai comparar coisas, a gente frequentemente fala de médias. "Em média as pessoas de X são mais ricas que de Y. Por isso Y é melhor que X".

Comparar coisas dessa forma é um grande problema, na minha opinião. As médias trazem um problema com elas. Explico 🧵👇 Image
2/25
Para ilustrar esse problema, vamos supor dois países, 1 e 2. Imagine que nosso interesse é descobrir em qual país as pessoas são mais ricas.

Geralmente, para debater isso as pessoas vão recorrer à média de renda dos países. O que parece ser uma boa métrica, certo?
3/25
Só que é claro que a renda na moeda local de cada país não vai ser uma boa métrica. Para tentar fazer a comparação mais justa, usamos alguma moeda fictícia que inclui a inflação e o custo de vida dos dois países. Vou chamar essa moeda de *moeda internacional"
Read 25 tweets
Dec 6, 2023
1/16
O mundo já esteve mais quente no passado recente? "Porque nos preocupamos com o aquecimento global atual, quando na era medieval a temperatura era maior?"

Bem, na verdade não era. Vamos explorar um pouco a respeito do Período Quente Medieval. Image
2/16
Em um fio no passado eu já cobri o argumento de que o sol é o causador das mudanças de temperatura, e o porque esse argumento não é verdade:

Agora vamos olhar para o argumento a respeito do período quente medieval.
3/16
Primeiro, uma pergunta: como sabemos qual era a temperatura no passado, se os métodos de medição não existiam?

Para isso, utiliza-se medidas que estão correlacionadas com o clima. Este tipo de medida é chamada "proxy".
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Nov 16, 2023
1/4
A primeira vista, parece que aqui só tem um monte de círculos em cima de círculos com ponteiros de movendo de forma caótica e desordenada…

Mas o segundo tweet mostra o que eles de fato estão fazendo 👇
2/4
O que parece ser totalmente desordenado e caótico, na verdade é algo extremamente organizado.

O que está acontecendo é uma visualização da série de Fourier complexa. Neste caso eu usei ela para desenhar a imagem de um alce.

A série de Fourier é uma forma de se decompor +
3/4
Um sinal em uma soma de oscilações em frequências e amplitudes diferentes. Nesse caso, a frequência é a velocidade de rotação de cada ponteiro, e a amplitude é o tamanho dele.

Aqui eu usei uma expansão de 121 frequências para desenhar uma folha de monstera.
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Oct 27, 2023
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Hoje vi um vídeo onde um cara questionava o fato de não existir nenhum experimento que prove a atração entre massas.

E apesar do cara estar enganado, medir a força gravitacional entre duas massas é uma tarefa de fato extremamente complicada. Mas foi feita já em 1797...🧵👇 Image
2/16
Quando Newton formulou a descrição da gravidade no Principia, ele já propôs uma forma de se medir a constante da gravitação universal (G). Que determina a intensidade da força de atração gravitacional entre massas. Image
3/16
A ideia do Newton era medir o desvio de um pêndulo perto de um morro grande. A atração gravitacional da massa do morro iria gerar um pequeno desvio na oscilação do pêndulo.

Acontece que o próprio Newton achava que o efeito seria tão pequeno, que não seria mensurável
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