### R code from vignette source 'bdsm_vignette.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: setup ################################################### knitr::opts_chunk$set( fig.width = 5, fig.height = 3, dev = "pdf", dpi = 72 ) ################################################### ### code chunk number 2: bdsm_vignette.Rnw:415-416 (eval = FALSE) ################################################### ## install.packages("bdsm") ################################################### ### code chunk number 3: bdsm_vignette.Rnw:419-420 ################################################### library(bdsm) ################################################### ### code chunk number 4: bdsm_vignette.Rnw:429-430 ################################################### economic_growth[1:12,1:10] ################################################### ### code chunk number 5: bdsm_vignette.Rnw:435-436 ################################################### original_economic_growth[1:12,1:10] ################################################### ### code chunk number 6: bdsm_vignette.Rnw:450-458 ################################################### economic_growth <- join_lagged_col( df = original_economic_growth, col = gdp, col_lagged = lag_gdp, timestamp_col = year, entity_col = country, timestep = 10 ) ################################################### ### code chunk number 7: bdsm_vignette.Rnw:475-479 ################################################### data_standardized_features <- feature_standardization( df = economic_growth, excluded_cols = c(country, year, gdp) ) ################################################### ### code chunk number 8: bdsm_vignette.Rnw:484-490 ################################################### data_prepared <- feature_standardization( df = data_standardized_features, group_by_col = year, excluded_cols = country, scale = FALSE ) ################################################### ### code chunk number 9: bdsm_vignette.Rnw:511-518 (eval = FALSE) ################################################### ## full_model_space <- optim_model_space( ## df = data_prepared, ## dep_var_col = gdp, ## timestamp_col = year, ## entity_col = country, ## init_value = 0.5 ## ) ################################################### ### code chunk number 10: bdsm_vignette.Rnw:539-540 ################################################### full_model_space$params[1:10, 1:5] ################################################### ### code chunk number 11: bdsm_vignette.Rnw:556-557 ################################################### full_model_space$stats[, 1:5] ################################################### ### code chunk number 12: bdsm_vignette.Rnw:650-657 (eval = FALSE) ################################################### ## model_space <- optim_model_space( ## df = data_prepared, ## dep_var_col = gdp, ## timestamp_col = year, ## entity_col = country, ## init_value = 0.5 ## ) ################################################### ### code chunk number 13: bdsm_vignette.Rnw:666-672 (eval = FALSE) ################################################### ## library(parallel) ## # Here we try to use all available cores on the system. ## # You might want to lower the number of cores depending on your needs. ## cores <- detectCores() ## cl <- makeCluster(cores) ## setDefaultCluster(cl) ################################################### ### code chunk number 14: bdsm_vignette.Rnw:677-685 (eval = FALSE) ################################################### ## model_space <- optim_model_space( ## df = data_prepared, ## dep_var_col = gdp, ## timestamp_col = year, ## entity_col = country, ## init_value = 0.5, ## cl = cl ## ) ################################################### ### code chunk number 15: bdsm_vignette.Rnw:713-714 ################################################### bma_results <- bma(full_model_space, df = data_prepared, round = 3) ################################################### ### code chunk number 16: bdsm_vignette.Rnw:722-723 ################################################### bma_results[[1]] ################################################### ### code chunk number 17: bdsm_vignette.Rnw:744-745 ################################################### bma_results[[2]] ################################################### ### code chunk number 18: bdsm_vignette.Rnw:759-760 ################################################### bma_results[[16]] ################################################### ### code chunk number 19: bdsm_vignette.Rnw:779-780 ################################################### for_models <- model_pmp(bma_results) ################################################### ### code chunk number 20: bdsm_vignette.Rnw:786-787 ################################################### for_models <- model_pmp(bma_results, top = 10) ################################################### ### code chunk number 21: bdsm_vignette.Rnw:806-807 ################################################### size_graphs <- model_sizes(bma_results) ################################################### ### code chunk number 22: bdsm_vignette.Rnw:835-837 ################################################### best_8_models <- best_models(bma_results, criterion = 1, best = 8) best_8_models[[1]] ################################################### ### code chunk number 23: bdsm_vignette.Rnw:843-845 ################################################### best_3_models <- best_models(bma_results, criterion = 2, best = 3) best_3_models[[5]] ################################################### ### code chunk number 24: bdsm_vignette.Rnw:854-856 ################################################### best_3_models <- best_models(bma_results, criterion = 2, best = 3) best_3_models[[9]] ################################################### ### code chunk number 25: bdsm_vignette.Rnw:869-870 ################################################### jointness(bma_results) ################################################### ### code chunk number 26: bdsm_vignette.Rnw:880-881 ################################################### jointness(bma_results, measure = "LS") ################################################### ### code chunk number 27: bdsm_vignette.Rnw:889-890 ################################################### jointness(bma_results, measure = "DW") ################################################### ### code chunk number 28: bdsm_vignette.Rnw:908-910 ################################################### coef_plots <- coef_hist(bma_results) coef_plots[[1]] ################################################### ### code chunk number 29: bdsm_vignette.Rnw:914-916 ################################################### coef_plots2 <- coef_hist(bma_results, kernel = 1) coef_plots2[[1]] ################################################### ### code chunk number 30: bdsm_vignette.Rnw:920-923 ################################################### library(gridExtra) grid.arrange(coef_plots[[1]], coef_plots[[2]], coef_plots2[[1]], coef_plots2[[2]], nrow = 2, ncol = 2) ################################################### ### code chunk number 31: bdsm_vignette.Rnw:941-942 ################################################### bma_results2 <- bma(full_model_space, df = data_prepared, round = 3, EMS = 2) ################################################### ### code chunk number 32: bdsm_vignette.Rnw:947-948 ################################################### bma_results2[[16]] ################################################### ### code chunk number 33: bdsm_vignette.Rnw:954-955 ################################################### size_graphs2 <- model_sizes(bma_results2) ################################################### ### code chunk number 34: bdsm_vignette.Rnw:962-963 ################################################### model_graphs2 <- model_pmp(bma_results2) ################################################### ### code chunk number 35: bdsm_vignette.Rnw:970-971 ################################################### bma_results2[[1]] ################################################### ### code chunk number 36: bdsm_vignette.Rnw:979-980 ################################################### bma_results2[[2]] ################################################### ### code chunk number 37: bdsm_vignette.Rnw:988-989 ################################################### jointness(bma_results2, measure = "HCGHM", rho = 0.5, round = 3) ################################################### ### code chunk number 38: bdsm_vignette.Rnw:996-998 ################################################### bma_results8 <- bma(full_model_space, df = data_prepared, round = 3, EMS = 8) bma_results8[[16]] ################################################### ### code chunk number 39: bdsm_vignette.Rnw:1003-1004 ################################################### size_graphs8 <- model_sizes(bma_results8) ################################################### ### code chunk number 40: bdsm_vignette.Rnw:1010-1011 ################################################### model_graphs8 <- model_pmp(bma_results8) ################################################### ### code chunk number 41: bdsm_vignette.Rnw:1017-1018 ################################################### bma_results8[[1]] ################################################### ### code chunk number 42: bdsm_vignette.Rnw:1025-1026 ################################################### bma_results8[[2]] ################################################### ### code chunk number 43: bdsm_vignette.Rnw:1034-1035 ################################################### jointness(bma_results8, measure = "HCGHM", rho = 0.5, round = 3) ################################################### ### code chunk number 44: bdsm_vignette.Rnw:1051-1057 ################################################### bma_results_dil <- bma( model_space = full_model_space, df = data_prepared, round = 3, dilution = 1 ) ################################################### ### code chunk number 45: bdsm_vignette.Rnw:1062-1063 ################################################### size_graphs_dil <- model_sizes(bma_results_dil) ################################################### ### code chunk number 46: bdsm_vignette.Rnw:1071-1079 ################################################### bma_results_dil01 <- bma( model_space = full_model_space, df = data_prepared, round = 3, dilution = 1, dil.Par = 0.1 ) size_graphs_dil01 <- model_sizes(bma_results_dil01) ################################################### ### code chunk number 47: bdsm_vignette.Rnw:1084-1092 ################################################### bma_results_dil2 <- bma( model_space = full_model_space, df = data_prepared, round = 3, dilution = 1, dil.Par = 2 ) size_graphs_dil2 <- model_sizes(bma_results_dil2) ################################################### ### code chunk number 48: bdsm_vignette.Rnw:1099-1100 ################################################### bma_results_dil2[[2]]