Categorical-FDA-Tutorial.R
In Actigraphy: Actigraphy Data Analysis

### R code from vignette source 'Categorical-FDA-Tutorial.Rnw'

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### code chunk number 1: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:14-15
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	library(Actigraphy)


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### code chunk number 2: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:21-26
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	data(clinic_29pt_ahi)
	data(act_29pt)
	
	covariate <- clinic_29pt_ahi
	activity <- act_29pt


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### code chunk number 3: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:32-37
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	covariate$ahicat <- as.factor(
		ifelse(covariate$AHI >= 0 & covariate$AHI <= 5, 1, 
		ifelse(covariate$AHI > 5 & covariate$AHI <= 15, 2,
		ifelse(covariate$AHI > 15 & covariate$AHI <= 30, 3,
		ifelse(covariate$AHI > 30, 4, 0)))))


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### code chunk number 4: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:43-44
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	matchid <- fda.matchid(activity, covariate[,-2], "factor", c("normal", "mild", "moderate", "severe"))


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### code chunk number 5: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:52-55
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	L <- nrow(activity)
	FDinterest <- fda.smoothdata(matchid)
	ts.plot(predict(FDinterest$fd$fd, 1:L), main="Smoothed Activity Data")


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### code chunk number 6: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:60-61
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	geftinterest <- flm_cate(FDinterest)


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### code chunk number 7: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:71-75
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	ypred <- as.vector(geftinterest$freg$yhatfdobj$y)
	ylim <- c(0, max(ypred) + 100)
	lb <- c("Midnight", "6AM", "Noon", "6PM", "Midnight") 
	xat <- c(0, L/4, L/2, 3*L/4, L)


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### code chunk number 8: Categorical-FDA-Tutorial.Rnw:81-82
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	cat.flm.results <- cat_flm_plot(FDinterest, matchid, geftinterest, TRUE, 5, lb, xat, "AHI", 1:4, ylim, L)