fix lintr checks

locale/es/episodes/delay-functions.Rmd

@@ -121,7 +121,8 @@ cdf(covid_serialint, q = 10)
 # El valor del cuantil (día) cuando la probabilidad acumulada es 60%
 quantile(covid_serialint, p = 0.6)
 
-# Generar 10 valores aleatorios (días) dada una familia de distribuciones y sus parámetros
+# Generar 10 valores aleatorios (días) dada una familia de distribuciones y
+# sus parámetros
 generate(covid_serialint, times = 10)
 ```
 
@@ -248,7 +249,7 @@ Calcula:
 ¡Las funciones de probabilidad **discretas** para `<epidist>` son las mismas que utilizamos para las *continuas*!
 
 ```{r, eval=FALSE}
-# Grafica esto para tener una imagen de referencia 
+# Grafica esto para tener una imagen de referencia
 plot(covid_serialint_discrete, day_range = 0:20)
 
 # El valor de la densidad cuando el cuantil tiene un valor de 10 (días)
@@ -262,6 +263,7 @@ quantile(covid_serialint_discrete, p = 0.6)
 
 # Generar valores aleatorios
 generate(covid_serialint_discrete, times = 10)
+```
 
 ::::::::::::::::::::::
 
@@ -441,7 +443,7 @@ covid_serial_interval <-
     max = covid_serialint_discrete_max
   )
 
-# Periodo de incubación ---------------------------------------------------------
+# Periodo de incubación -------------------------------------------------------
 
 # Periodo de incubación
 covid_incubation <- epiparameter::epidist_db(
@@ -582,7 +584,7 @@ serial_interval_ebola <-
     max = quantile(ebola_serial_discrete, p = 0.99)
   )
 
-# Tiempo de incubación  ---------------------------------------------------------
+# Tiempo de incubación  -------------------------------------------------------
 
 # Filtrar una distribución para el retraso del periodo de incubación
 ebola_incubation <- epiparameter::epidist_db(
@@ -639,7 +641,7 @@ epiparameter::epidist_db(disease = "influenza") %>%
   epiparameter::parameter_tbl() %>%
   count(epi_distribution)
 
-# Tiempo de generación  ---------------------------------------------------------
+# Tiempo de generación  -------------------------------------------------------
 
 # Leer tiempo de generación
 influenza_generation <-

locale/es/episodes/severity-static.Rmd

@@ -126,7 +126,7 @@ Exploremos la base de datos `ebola1976` incluido en {cfr} que procede del primer
 # Cargamos la base de datos Ebola 1976, incluida en el paquete {cfr}
 data("ebola1976")
 
-# Asumiendo que solo tenemos datos para los primeros 30 días del brote 
+# Asumiendo que solo tenemos datos para los primeros 30 días del brote
 ebola1976 %>%
   slice_head(n = 30) %>%
   as_tibble()
@@ -182,13 +182,13 @@ Comprueba el formato de los datos introducidos.
 Leemos los datos introducidos mediante `readr::read_csv()`. Esta función reconoce que la columna `date` tiene el formato correcto,`<date>`, que corresponde a fechas.
 
 ```{r, eval=TRUE, echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
-# carga la base de datos que se encuentra en el repositorio de este tutorial en R
+# carga la base de datos que se encuentra en el repositorio de este tutorial
 sarscov2_input <-
   readr::read_csv(file.path("data", "sarscov2_cases_deaths.csv"))
 ```
 
 ```{r, eval=FALSE, echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE}
-# lee la base de datos 
+# lee la base de datos
 # por ejemplo, si la ruta al archivo es data/raw-data/ebola_cases.csv :
 sarscov2_input <-
   readr::read_csv(here::here("data", "raw-data", "sarscov2_cases_deaths.csv"))
@@ -202,7 +202,7 @@ sarscov2_input
 Podemos utilizar `dplyr::rename()` para cambiar los nombres de las columnas de este archivo y adaptarlos a los requeridos por `cfr_static()`.
 
 ```{r}
-# Cambio de nombre de las columnas de la base de datos al formato requerido por `cfr_static`
+# Cambio de nombre de las columnas en base al formato requerido por `cfr_static`
 sarscov2_input %>%
   dplyr::rename(
     cases = cases_jpn,