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_fdesign
#> (Intercept)
#> 1 1
#>
#> $data$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_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 2
#>
#> $data$refnp_fdesign
#> (Intercept)
#> 1 1
#> 2 1
#> 3 1
#> 4 1
#> 5 1
#> 6 1
#> 7 1
#> 8 1
#> 9 1
#> 10 1
#> 11 1
#> 12 1
#> 13 1
#> 14 1
#> 15 1
#> 16 1
#> 17 1
#> 18 1
#> 19 1
#> 20 1
#> 21 1
#> 22 1
#> 23 1
#> 24 1
#> 25 1
#> 26 1
#> 27 1
#> 28 1
#> 29 1
#> 30 1
#> 31 1
#> 32 1
#> 33 1
#> 34 1
#> 35 1
#> 36 1
#> 37 1
#> 38 1
#> 39 1
#> 40 1
#> 41 1
#> 42 1
#> 43 1
#> 44 1
#> 45 1
#> 46 1
#> 47 1
#> 48 1
#> 49 1
#> 50 1
#> 51 1
#> 52 1
#> 53 1
#> 54 1
#> 55 1
#> 56 1
#> 57 1
#> 58 1
#> 59 1
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#> 61 1
#> 62 1
#> 63 1
#> 64 1
#> 65 1
#> 66 1
#> 67 1
#> 68 1
#> 69 1
#> 70 1
#> 71 1
#> 72 1
#> 73 1
#> 74 1
#> 75 1
#> 76 1
#> 77 1
#> 78 1
#> 79 1
#> 80 1
#> 81 1
#> 82 1
#> 83 1
#> 84 1
#> 85 1
#> 86 1
#> 87 1
#> 88 1
#> 89 1
#> 90 1
#> 91 1
#> 92 1
#> 93 1
#> 94 1
#> 95 1
#> 96 1
#> 97 1
#> 98 1
#> 99 1
#> 100 1
#> 101 1
#> 102 1
#> 103 1
#> 104 1
#> 105 1
#> 106 1
#> 107 1
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#> 109 1
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#> 112 1
#> 113 1
#> 114 1
#> 115 1
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#> 117 1
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#> 119 1
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#> 121 1
#> 122 1
#> 123 1
#> 124 1
#> 125 1
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#> 127 1
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#> 129 1
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#> 131 1
#> 132 1
#> 133 1
#> 134 1
#> 135 1
#> 136 1
#> 137 1
#> 138 1
#> 139 1
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#> 141 1
#> 142 1
#> 143 1
#> 144 1
#> 145 1
#> 146 1
#> 147 1
#> 148 1
#> 149 1
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#> 151 1
#> 152 1
#> 153 1
#> 154 1
#> 155 1
#> 156 1
#> 157 1
#> 158 1
#> 159 1
#> 160 1
#> 161 1
#> 162 1
#> 163 1
#> 164 1
#> 165 1
#> 166 1
#> 167 1
#> 168 1
#> 169 1
#> 170 1
#> 171 1
#> 172 1
#> 173 1
#> 174 1
#> 175 1
#> 176 1
#> 177 1
#> 178 1
#> 179 1
#> 180 1
#> 181 1
#> 182 1
#> 183 1
#> 184 1
#> 185 1
#> 186 1
#> 187 1
#> 188 1
#> 189 1
#> 190 1
#> 191 1
#> 192 1
#> 193 1
#> 194 1
#> 195 1
#> 196 1
#> 197 1
#> 198 1
#> 199 1
#> 200 1
#> 201 1
#> 202 1
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#> 204 1
#> 205 1
#> 206 1
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#> 208 1
#> 209 1
#> 210 1
#> 211 1
#> 212 1
#> 213 1
#> 214 1
#> 215 1
#> 216 1
#> 217 1
#> 218 1
#> 219 1
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#> 221 1
#> 222 1
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#> 224 1
#> 225 1
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#> 227 1
#> 228 1
#> 229 1
#> 230 1
#> 231 1
#> 232 1
#> 233 1
#> 234 1
#> 235 1
#> 236 1
#> 237 1
#> 238 1
#> 239 1
#> 240 1
#> 241 1
#> 242 1
#> 243 1
#> 244 1
#> 245 1
#> 246 1
#> 247 1
#> 248 1
#> 249 1
#> 250 1
#> 251 1
#> 252 1
#> 253 1
#> 254 1
#> 255 1
#> 256 1
#> 257 1
#> 258 1
#> 259 1
#> 260 1
#> 261 1
#> 262 1
#> 263 1
#> 264 1
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#> 266 1
#> 267 1
#> 268 1
#> 269 1
#> 270 1
#> 271 1
#> 272 1
#> 273 1
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#> 275 1
#> 276 1
#> 277 1
#> 278 1
#> 279 1
#> 280 1
#> 281 1
#> 282 1
#> 283 1
#> 284 1
#> 285 1
#> 286 1
#> 287 1
#> 288 1
#> 289 1
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#> 291 1
#> 292 1
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#> 321 1
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#> 323 1
#> 324 1
#> 325 1
#> 326 1
#> 327 1
#> 328 1
#> 329 1
#> 330 1
#> 331 1
#> 332 1
#> 333 1
#> 334 1
#> 335 1
#> 336 1
#> 337 1
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#> 339 1
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#> 341 1
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#> 344 1
#> 345 1
#> 346 1
#> 347 1
#> 348 1
#> 349 1
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#> 351 1
#> 352 1
#> 353 1
#> 354 1
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#> 357 1
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#> 359 1
#> 360 1
#> 361 1
#> 362 1
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#> 364 1
#> 365 1
#> 366 1
#> 367 1
#> 368 1
#> 369 1
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#> 371 1
#> 372 1
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#> 381 1
#> 382 1
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#> 441 1
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#> 701 1
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#> 730 1
#> 731 1
#> 732 1
#> 733 1
#> 734 1
#> 735 1
#> 736 1
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#> 738 1
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#> 820 1
#> attr(,"assign")
#> [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
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#> [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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#> [541] 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558
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#> [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_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_rncol
#> [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[1],
#> priors$refp_mean_int[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int[1],
#> priors$refp_sd_int[2]/10)))
#> }
#> init$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: 0x56178a4314d0>
#> <environment: 0x561789dadb08>
#>
# Non-parametric model with a random effect per delay
enw_reference(
parametric = ~ 0, non_parametric = ~ 1 + (1 | delay),
data = enw_example("preprocessed")
)
#> $formula
#> $formula$parametric
#> [1] "~1"
#>
#> $formula$non_parametric
#> [1] "~1 + (1 | delay)"
#>
#>
#> $data
#> $data$refp_fdesign
#> (Intercept)
#> 1 1
#>
#> $data$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_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 0
#>
#> $data$refnp_fdesign
#> (Intercept) delay0 delay1 delay2 delay3 delay4 delay5 delay6 delay7 delay8
#> 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0
#> 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> 4 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0
#> 5 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
#> 6 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
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#> 8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
#> 9 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
#> 10 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 11 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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#> 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 16 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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#> 43 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
#> 44 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0
#> 45 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
#> 46 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
#> 47 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0
#> 48 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
#> 49 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
#> 50 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 51 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 52 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 53 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 54 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 55 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 56 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 57 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 58 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 59 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 60 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 61 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 62 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0
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#> 3 0 1
#> 4 0 1
#> 5 0 1
#> 6 0 1
#> 7 0 1
#> 8 0 1
#> 9 0 1
#> 10 0 1
#> 11 0 1
#> 12 0 1
#> 13 0 1
#> 14 0 1
#> 15 0 1
#> 16 0 1
#> 17 0 1
#> 18 0 1
#> 19 0 1
#> 20 0 1
#> attr(,"assign")
#> [1] 1 2
#>
#> $data$refnp_rncol
#> [1] 1
#>
#> $data$model_refnp
#> [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[1],
#> priors$refp_mean_int[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int[1],
#> priors$refp_sd_int[2]/10)))
#> }
#> init$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: 0x56178a4314d0>
#> <environment: 0x56179907aa38>
#>
# 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)"
#>
#>
#> $data
#> $data$refp_fdesign
#> (Intercept)
#> 1 1
#>
#> $data$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_rdesign
#> (Intercept)
#> attr(,"assign")
#> [1] 0
#>
#> $data$refp_rncol
#> [1] 0
#>
#> $data$model_refp
#> [1] 2
#>
#> $data$refnp_fdesign
#> delay_cat[0,5) delay_cat[5,10) delay_cat[10,15) delay_cat[15,20)
#> 1 1 0 0 0
#> 2 1 0 0 0
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#> 131 0 0 1 0
#> 132 0 0 1 0
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#> [235] 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
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#>
#> $data$refnp_fnindex
#> [1] 820
#>
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#> [1] 4
#>
#> $data$refnp_rdesign
#> fixed delay_cat
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#> 2 0 1
#> 3 0 1
#> 4 0 1
#> attr(,"assign")
#> [1] 1 2
#>
#> $data$refnp_rncol
#> [1] 1
#>
#> $data$model_refnp
#> [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[1],
#> priors$refp_mean_int[2]/10))
#> }
#> if (data$model_refp > 1) {
#> init$refp_sd_int <- array(abs(rnorm(1, priors$refp_sd_int[1],
#> priors$refp_sd_int[2]/10)))
#> }
#> init$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: 0x56178a4314d0>
#> <environment: 0x561799d22a28>
#>