lvegro

require(scales)
require(tidyverse)
require(rjson)
library(scales)


Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8")

last_update <-
  fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json")

lvegro

require(scales)
require(tidyverse)
require(rjson)
require(scales)


Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8")

last_update <-
  fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json")

lvegro

require(readr)
require(tidyverse)
require(ggnewscale)

Sys.setlocale(locale="it_IT.UTF-8")

nosignfmt <- function(l){
  return(abs(l))
}

lvegro

lvegro

library(tidyverse)
library(readr)
library(ggthemes)
library(rjson)

last_update <- fromJSON(file = "https://raw.githubusercontent.com/italia/covid19-opendata-vaccini/master/dati/last-update-dataset.json")
last_update <- substr(last_update[[1]], 1, 19)
last_update <- gsub("T", " ", last_update)
last_update <- as.POSIXct(last_update) + 2 * 60 * 60

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gamma.parms.from.quantiles <- function(q, p=c(0.025,0.975),
  precision=0.001, derivative.epsilon=1e-3, start.with.normal.approx=T, start=c(1.1, 1.1), plot=F, plot.xlim=numeric(0))
{
  # Version 1.0.2 (December 2012)
  #
  # Function developed by 
  # Lawrence Joseph and Patrick Bélisle
  # Division of Clinical Epidemiology
  # Montreal General Hospital
  # Montreal, Qc, Can

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Work in progress

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I grafici rappresentano, per ciascuna regione, l'evoluzione dell'epidemia attraverso i dati sull'occupazione dei posti letto in terapia intensiva. Ogni giorno è rappresentato da un punto, la cui posizione dipende dal numero di nuovi ingressi (ascisse) e dai posti letto totali occupati (ordinate).

Col passare del tempo i punti "disegnano" una traiettoria: un movimento verso l'alto e verso destra (ovvero, maggiori ingressi e aumento di pazienti totali in TI) indica un peggioramento, tanto più rapido quanto più ripida è la salita; viceversa una discesa verso sinistra indica un miglioramento (calo sia del numero di nuovi ingressi che del totale). Se i punti si accavallano, o cambiano direzione all'improvviso, questo può indicare uno "stallo" della situazione epidemica.

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  library(readr)
  library(tidyverse)
  library(zoo)
  library(tidyquant)
  library(ggtext)
  
  gotosaturday <- function(date){
    offset = 1 - lubridate::wday(date, week_start = 7)
    return(date + offset)
  }

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