Reference date logit hazard reporting model module
Usage
enw_reference(
parametric = ~1,
distribution = c("lognormal", "none", "exponential", "gamma", "loglogistic"),
non_parametric = ~0,
data
)Arguments
- parametric
A formula (as implemented in
enw_formula()) describing the parametric reference date delay model. This can use features defined by report date as defined inmetareferenceas produced byenw_preprocess_data(). Note that this formula will be applied to all summary statistics of the chosen parametric distribution but each summary parameter will have separate effects. Use~ 0to not use a parametric model.- distribution
A character vector describing the parametric delay distribution to use. Current options are: "none", "lognormal", "gamma", "exponential", and "loglogistic", with the default being "lognormal".
- non_parametric
A formula (as implemented in
enw_formula()) describing the non-parametric logit hazard model. This can use features defined by reference date and by delay. It draws on a linkeddata.frameusingmetareferenceandmetadelayas produced byenw_preprocess_data(). When an effect per delay is specified this approximates the cox proportional hazard model in discrete time with a single strata. When used in conjunction with a parametric model it likely makes sense to disable the intercept in order to make the joint model identifiable (i.e.~ 0 + (1 | delay)).- data
Output from
enw_preprocess_data().
Value
A list containing the supplied formulas, data passed into a list
describing the models, a data.frame describing the priors used, and a
function that takes the output data and priors and returns a function that
can be used to sample from a tightened version of the prior distribution.
See also
Model modules
enw_expectation(),
enw_fit_opts(),
enw_missing(),
enw_obs(),
enw_report()
Examples
# Parametric model with a lognormal distribution
enw_reference(
parametric = ~1, distribution = "lognormal",
data = enw_example("preprocessed")
)
#> $formula
#> $formula$parametric
#> [1] "~1"
#>
#> $formula$non_parametric
#> [1] "~1"
#>
#>
#> $data
#> $data$refp_fintercept
#> [1] 1
#>
#> $data$refp_fnrow
#> [1] 1
#>
#> $data$refp_findex
#> [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> [39] 1 1 1
#>
#> $data$refp_fnindex
#> [1] 41
#>
#> $data$refp_fncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_fdesign
#> numeric(0)
#>
#> $data$refp_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 2
#>
#> $data$refnp_fintercept
#> [1] 1
#>
#> $data$refnp_fnrow
#> [1] 820
#>
#> $data$refnp_findex
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
#> [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
#> [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
#> [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
#> [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
#> [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
#> [109] 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
#> [127] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
#> [145] 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
#> [163] 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
#> [181] 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
#> [199] 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
#> [217] 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
#> [235] 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
#> [253] 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
#> [271] 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
#> [289] 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306
#> [307] 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324
#> [325] 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342
#> [343] 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
#> [361] 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378
#> [379] 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396
#> [397] 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414
#> [415] 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432
#> [433] 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450
#> [451] 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468
#> [469] 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486
#> [487] 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504
#> [505] 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522
#> [523] 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540
#> [541] 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558
#> [559] 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576
#> [577] 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594
#> [595] 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612
#> [613] 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630
#> [631] 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648
#> [649] 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666
#> [667] 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684
#> [685] 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702
#> [703] 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720
#> [721] 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738
#> [739] 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756
#> [757] 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774
#> [775] 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792
#> [793] 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810
#> [811] 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820
#>
#> $data$refnp_fnindex
#> [1] 820
#>
#> $data$refnp_fncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_fdesign
#>
#> 1
#> 2
#> 3
#> 4
#> 5
#> 6
#> 7
#> 8
#> 9
#> 10
#> 11
#> 12
#> 13
#> 14
#> 15
#> 16
#> 17
#> 18
#> 19
#> 20
#> 21
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#> 25
#> 26
#> 27
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#> 30
#> 31
#> 32
#> 33
#> 34
#> 35
#> 36
#> 37
#> 38
#> 39
#> 40
#> 41
#> 42
#> 43
#> 44
#> 45
#> 46
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#> 48
#> 49
#> 50
#> 51
#> 52
#> 53
#> 54
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#> 57
#> 58
#> 59
#> 60
#> 61
#> 62
#> 63
#> 64
#> 65
#> 66
#> 67
#> 68
#> 69
#> 70
#> 71
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#> 73
#> 74
#> 75
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#> 77
#> 78
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#> 85
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#> 797
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#> 799
#> 800
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#> 809
#> 810
#> 811
#> 812
#> 813
#> 814
#> 815
#> 816
#> 817
#> 818
#> 819
#> 820
#>
#> $data$refnp_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refnp
#> [1] 0
#>
#>
#> $priors
#> variable
#> <char>
#> 1: refp_mean_int
#> 2: refp_sd_int
#> 3: refp_mean_beta_sd
#> 4: refp_sd_beta_sd
#> 5: refnp_int
#> 6: refnp_beta_sd
#> description
#> <char>
#> 1: Log mean intercept for parametric reference date delay
#> 2: Log standard deviation for the parametric reference date delay
#> 3: Standard deviation of scaled pooled parametric mean effects
#> 4: Standard deviation of scaled pooled parametric sd effects
#> 5: Intercept for non-parametric reference date delay
#> 6: Standard deviation of scaled pooled non-parametric effects
#> distribution mean sd
#> <char> <num> <num>
#> 1: Normal 1.0 1
#> 2: Zero truncated normal 0.5 1
#> 3: Zero truncated normal 0.0 1
#> 4: Zero truncated normal 0.0 1
#> 5: Normal 0.0 1
#> 6: Zero truncated normal 0.0 1
#>
#> $inits
#> function (data, priors)
#> {
#> priors <- enw_priors_as_data_list(priors)
#> fn <- function() {
#> init <- list(refp_mean_int = numeric(0), refp_sd_int = numeric(0),
#> refp_mean_beta = numeric(0), refp_sd_beta = numeric(0),
#> refp_mean_beta_sd = numeric(0), refp_sd_beta_sd = numeric(0),
#> refnp_int = numeric(0), refnp_beta = numeric(0),
#> refnp_beta_sd = numeric(0))
#> if (data$model_refp > 0) {
#> init$refp_mean_int <- array(rnorm(1, priors$refp_mean_int_p[1],
#> priors$refp_mean_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int_p[1],
#> priors$refp_sd_int_p[2]/10)))
#> }
#> init$refp_mean <- rep(init$refp_mean_int, data$refp_fnrow)
#> init$refp_sd <- rep(init$refp_sd_int, data$refp_fnrow)
#> if (data$refp_fncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> }
#> if (data$refp_rncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_mean_beta_sd_p[1], priors$refp_mean_beta_sd_p[2]/10)))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_sd_beta_sd_p[1], priors$refp_sd_beta_sd_p[2]/10)))
#> }
#> }
#> if (data$model_refnp > 0) {
#> if (data$refnp_fintercept > 0) {
#> init$refnp_int <- array(rnorm(1, priors$refnp_int_p[1],
#> priors$refnp_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$refnp_fncol > 0) {
#> init$refnp_beta <- array(rnorm(data$refnp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> if (data$refnp_rncol > 0) {
#> init$refnp_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refnp_rncol,
#> priors$refnp_beta_sd_p[1], priors$refnp_beta_sd_p[2]/10)))
#> }
#> }
#> return(init)
#> }
#> return(fn)
#> }
#> <bytecode: 0x55eda3cb5118>
#> <environment: 0x55eda3c94b68>
#>
# Non-parametric model with a random effect per delay
enw_reference(
parametric = ~ 0, non_parametric = ~ 1 + (1 | delay),
data = enw_example("preprocessed")
)
#> ℹ The non-parametric reference date effects design matrix is sparse (>90% zeros). Consider using `sparse_design = TRUE` in `enw_fit_opts()` to potentially reduce memory usage and computation time.
#> $formula
#> $formula$parametric
#> [1] "~1"
#>
#> $formula$non_parametric
#> [1] "~1 + (1 | delay)"
#>
#>
#> $data
#> $data$refp_fintercept
#> [1] 1
#>
#> $data$refp_fnrow
#> [1] 1
#>
#> $data$refp_findex
#> [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> [39] 1 1 1
#>
#> $data$refp_fnindex
#> [1] 41
#>
#> $data$refp_fncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_fdesign
#> numeric(0)
#>
#> $data$refp_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_fintercept
#> [1] 1
#>
#> $data$refnp_fnrow
#> [1] 820
#>
#> $data$refnp_findex
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
#> [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
#> [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
#> [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
#> [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
#> [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
#> [109] 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
#> [127] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
#> [145] 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
#> [163] 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
#> [181] 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
#> [199] 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
#> [217] 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
#> [235] 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
#> [253] 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
#> [271] 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
#> [289] 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306
#> [307] 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324
#> [325] 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342
#> [343] 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
#> [361] 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378
#> [379] 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396
#> [397] 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414
#> [415] 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432
#> [433] 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450
#> [451] 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468
#> [469] 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486
#> [487] 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504
#> [505] 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522
#> [523] 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540
#> [541] 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558
#> [559] 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576
#> [577] 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594
#> [595] 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612
#> [613] 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630
#> [631] 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648
#> [649] 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666
#> [667] 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684
#> [685] 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702
#> [703] 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720
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#> [1] 1 2
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#> [1] 1
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#>
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#> variable
#> <char>
#> 1: refp_mean_int
#> 2: refp_sd_int
#> 3: refp_mean_beta_sd
#> 4: refp_sd_beta_sd
#> 5: refnp_int
#> 6: refnp_beta_sd
#> description
#> <char>
#> 1: Log mean intercept for parametric reference date delay
#> 2: Log standard deviation for the parametric reference date delay
#> 3: Standard deviation of scaled pooled parametric mean effects
#> 4: Standard deviation of scaled pooled parametric sd effects
#> 5: Intercept for non-parametric reference date delay
#> 6: Standard deviation of scaled pooled non-parametric effects
#> distribution mean sd
#> <char> <num> <num>
#> 1: Normal 1.0 1
#> 2: Zero truncated normal 0.5 1
#> 3: Zero truncated normal 0.0 1
#> 4: Zero truncated normal 0.0 1
#> 5: Normal 0.0 1
#> 6: Zero truncated normal 0.0 1
#>
#> $inits
#> function (data, priors)
#> {
#> priors <- enw_priors_as_data_list(priors)
#> fn <- function() {
#> init <- list(refp_mean_int = numeric(0), refp_sd_int = numeric(0),
#> refp_mean_beta = numeric(0), refp_sd_beta = numeric(0),
#> refp_mean_beta_sd = numeric(0), refp_sd_beta_sd = numeric(0),
#> refnp_int = numeric(0), refnp_beta = numeric(0),
#> refnp_beta_sd = numeric(0))
#> if (data$model_refp > 0) {
#> init$refp_mean_int <- array(rnorm(1, priors$refp_mean_int_p[1],
#> priors$refp_mean_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int_p[1],
#> priors$refp_sd_int_p[2]/10)))
#> }
#> init$refp_mean <- rep(init$refp_mean_int, data$refp_fnrow)
#> init$refp_sd <- rep(init$refp_sd_int, data$refp_fnrow)
#> if (data$refp_fncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> }
#> if (data$refp_rncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_mean_beta_sd_p[1], priors$refp_mean_beta_sd_p[2]/10)))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_sd_beta_sd_p[1], priors$refp_sd_beta_sd_p[2]/10)))
#> }
#> }
#> if (data$model_refnp > 0) {
#> if (data$refnp_fintercept > 0) {
#> init$refnp_int <- array(rnorm(1, priors$refnp_int_p[1],
#> priors$refnp_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$refnp_fncol > 0) {
#> init$refnp_beta <- array(rnorm(data$refnp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> if (data$refnp_rncol > 0) {
#> init$refnp_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refnp_rncol,
#> priors$refnp_beta_sd_p[1], priors$refnp_beta_sd_p[2]/10)))
#> }
#> }
#> return(init)
#> }
#> return(fn)
#> }
#> <bytecode: 0x55eda3cb5118>
#> <environment: 0x55eda294c8f8>
#>
# Combined parametric and non-parametric model
enw_reference(
parametric = ~ 1, non_parametric = ~ 0 + (1 | delay_cat),
data = enw_example("preprocessed")
)
#> $formula
#> $formula$parametric
#> [1] "~1"
#>
#> $formula$non_parametric
#> [1] "~0 + (1 | delay_cat)"
#>
#>
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#> [1] 1
#>
#> $data$refp_fnrow
#> [1] 1
#>
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#> [39] 1 1 1
#>
#> $data$refp_fnindex
#> [1] 41
#>
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#> [1] 0
#>
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#> [1] 0
#>
#> $data$refp_fdesign
#> numeric(0)
#>
#> $data$refp_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 2
#>
#> $data$refnp_fintercept
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_fnrow
#> [1] 820
#>
#> $data$refnp_findex
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
#> [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
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#> [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
#> [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
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#> [109] 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
#> [127] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
#> [145] 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
#> [163] 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
#> [181] 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
#> [199] 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
#> [217] 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
#> [235] 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
#> [253] 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
#> [271] 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
#> [289] 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306
#> [307] 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324
#> [325] 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342
#> [343] 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
#> [361] 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378
#> [379] 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396
#> [397] 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414
#> [415] 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432
#> [433] 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450
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#>
#>
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#> [1] 1 2
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#> [1] 1
#>
#>
#> $priors
#> variable
#> <char>
#> 1: refp_mean_int
#> 2: refp_sd_int
#> 3: refp_mean_beta_sd
#> 4: refp_sd_beta_sd
#> 5: refnp_int
#> 6: refnp_beta_sd
#> description
#> <char>
#> 1: Log mean intercept for parametric reference date delay
#> 2: Log standard deviation for the parametric reference date delay
#> 3: Standard deviation of scaled pooled parametric mean effects
#> 4: Standard deviation of scaled pooled parametric sd effects
#> 5: Intercept for non-parametric reference date delay
#> 6: Standard deviation of scaled pooled non-parametric effects
#> distribution mean sd
#> <char> <num> <num>
#> 1: Normal 1.0 1
#> 2: Zero truncated normal 0.5 1
#> 3: Zero truncated normal 0.0 1
#> 4: Zero truncated normal 0.0 1
#> 5: Normal 0.0 1
#> 6: Zero truncated normal 0.0 1
#>
#> $inits
#> function (data, priors)
#> {
#> priors <- enw_priors_as_data_list(priors)
#> fn <- function() {
#> init <- list(refp_mean_int = numeric(0), refp_sd_int = numeric(0),
#> refp_mean_beta = numeric(0), refp_sd_beta = numeric(0),
#> refp_mean_beta_sd = numeric(0), refp_sd_beta_sd = numeric(0),
#> refnp_int = numeric(0), refnp_beta = numeric(0),
#> refnp_beta_sd = numeric(0))
#> if (data$model_refp > 0) {
#> init$refp_mean_int <- array(rnorm(1, priors$refp_mean_int_p[1],
#> priors$refp_mean_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int_p[1],
#> priors$refp_sd_int_p[2]/10)))
#> }
#> init$refp_mean <- rep(init$refp_mean_int, data$refp_fnrow)
#> init$refp_sd <- rep(init$refp_sd_int, data$refp_fnrow)
#> if (data$refp_fncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta <- array(rnorm(data$refp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> }
#> if (data$refp_rncol > 0) {
#> init$refp_mean_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_mean_beta_sd_p[1], priors$refp_mean_beta_sd_p[2]/10)))
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refp_rncol,
#> priors$refp_sd_beta_sd_p[1], priors$refp_sd_beta_sd_p[2]/10)))
#> }
#> }
#> if (data$model_refnp > 0) {
#> if (data$refnp_fintercept > 0) {
#> init$refnp_int <- array(rnorm(1, priors$refnp_int_p[1],
#> priors$refnp_int_p[2]/10))
#> }
#> if (data$refnp_fncol > 0) {
#> init$refnp_beta <- array(rnorm(data$refnp_fncol,
#> 0, 0.01))
#> }
#> if (data$refnp_rncol > 0) {
#> init$refnp_beta_sd <- array(abs(rnorm(data$refnp_rncol,
#> priors$refnp_beta_sd_p[1], priors$refnp_beta_sd_p[2]/10)))
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#> }
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