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episodes/quantify-transmissibility.Rmd

@@ -249,17 +249,20 @@ incubation_period_variable
 
 Tras el periodo de incubación, habrá un retraso adicional desde el inicio de los síntomas hasta la notificación del caso: el retraso de notificación. Podemos especificarlo como una distribución fija o variable, o estimar una distribución a partir de los datos.
 
-Al especificar una distribución, es útil visualizar la densidad de probabilidad para ver el pico y la dispersión de la distribución, en este caso utilizaremos una *log normal* logarítmica normal. Podemos utilizar las funciones `convert_to_logmean()` y `convert_to_logsd()` para convertir la media y la desviación típica de una distribución normal en las de una distribución logarítmica normal.
+Al especificar una distribución, es útil visualizar la densidad de probabilidad para ver el pico y la dispersión de la distribución, en este caso utilizaremos una *log normal* logarítmica normal. 
+<!-- Podemos utilizar las funciones `convert_to_logmean()` y `convert_to_logsd()` para convertir la media y la desviación estándar de una distribución normal en las de una distribución logarítmica normal. -->
 
-Si queremos suponer que la media del retraso en la notificación es de 2 días (con una desviación típica de 1 día), escribimos:
+Si queremos suponer que la media del retraso en la notificación es de 2 días (con una desviación estándar de 1 día), escribimos:
 
+<!--
 ```{r}
 # obtener logmean a partir de la media y sd
 log_mean <- EpiNow2::convert_to_logmean(mean = 2, sd = 1)
 
 # obtener logsd a partir de la media y sd
 log_sd <- EpiNow2::convert_to_logsd(mean = 2, sd = 1)
 ```
+-->
 
 :::::::::::::::::::::: spoiler
 
@@ -271,6 +274,20 @@ Utilizando `epiparameter::epidist()` podemos crear una distribución personaliza
 library(epiparameter)
 ```
 
+```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
+epiparameter::epidist(
+ disease = "covid",
+ epi_dist = "reporting delay", # retraso del reporte
+ prob_distribution = "lnorm",
+ summary_stats = epiparameter::create_epidist_summary_stats(
+ mean = 2,
+ sd = 1
+ )
+) %>%
+ plot()
+```
+
+<!--
 ```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
 epiparameter::epidist(
  disease = "covid",
@@ -283,15 +300,16 @@ epiparameter::epidist(
 ) %>%
  plot()
 ```
+-->
 
 ::::::::::::::::::::::
 
-Utilizando la media y la desviación típica de la distribución log normal, podemos especificar una distribución fija o variable utilizando `LogNormal()` como antes:
+Utilizando la media y la desviación estándar de la distribución log normal, podemos especificar una distribución fija o variable utilizando `LogNormal()` como antes:
 
 ```{r, warning=FALSE, message=FALSE}
 reporting_delay_variable <- EpiNow2::LogNormal(
- meanlog = EpiNow2::Normal(mean = log_mean, sd = 0.5),
- sdlog = EpiNow2::Normal(mean = log_sd, sd = 0.5),
+ mean = EpiNow2::Normal(mean = 2, sd = 0.5),
+ sd = EpiNow2::Normal(mean = 1, sd = 0.5),
  max = 10
 )
 ```
@@ -371,8 +389,8 @@ generation_time_fixed <- EpiNow2::LogNormal(
 )
 
 reporting_delay_fixed <- EpiNow2::LogNormal(
- mean = log_mean,
- sd = log_sd,
+ mean = 2,
+ sd = 1,
  max = 10
 )
 ```