MLDS.R
In MLDS: Maximum Likelihood Difference Scaling

### R code from vignette source 'MLDS.Stex'

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### code chunk number 1: MLDS.Stex:72-73
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library(MLDS)


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### code chunk number 2: MLDS.Stex:252-253
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head(kk3)


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### code chunk number 3: MLDS.Stex:699-700
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c(resp = 1, S1 = 7, S2 = 9, S3 = 2, S4 = 4)


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### code chunk number 4: MLDS.Stex:795-799
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data(AutumnLab)
x.mlds <- mlds(AutumnLab)
x.6pt <- Get6pts(x.mlds, nrep = 1)
t(sapply(x.6pt, function(x) x[4, ]))


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### code chunk number 5: MLDS.Stex:806-807
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unlist(attr(x.6pt, 'indices')[4, ])


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### code chunk number 6: MLDS.Stex:853-857
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data(kk1)
data(kk2)
data(kk3)
kk <- SwapOrder(rbind(kk1, kk2, kk3))


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### code chunk number 7: MLDS.Stex:864-868
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kk.mlds <- mlds(kk)
summary(kk.mlds)
kkopt.mlds <- mlds(kk, method = "optim", opt.init = c(seq(0, 1, len = 11), 0.2))
summary(kkopt.mlds)


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### code chunk number 8: MLDS.Stex:998-1000
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kk.mlds.logit <- mlds(kk, lnk = "logit")
kk.mlds.cauchit <- mlds(kk, lnk = "cauchit")


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### code chunk number 9: MLDS.Stex:1104-1105
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kk[residuals(kk.mlds$obj) < -2.5, ]


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### code chunk number 10: MLDS.Stex:1137-1139 (eval = FALSE)
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## library(brglm)
## mlds(kk2, glm.meth = brglm.fit)


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### code chunk number 11: MLDS.Stex:1187-1188
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kk.frm <- mlds(~ (sx/0.98)^p[1], p = c(2, 0.2), data = kk)


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### code chunk number 12: MLDS.Stex:1212-1214
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c(p = kk.frm$par, sigma = kk.frm$sigma)
sqrt(diag(solve(kk.frm$hess)))


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### code chunk number 13: MLDS.Stex:1226-1230
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ddf <- diff(c(attr(logLik(kk.frm), "df"), 
	attr(logLik(kk.mlds), "df")))
pchisq(-2 * c(logLik(kk.frm) - logLik(kk.mlds)), 
	ddf, lower.tail = FALSE)


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### code chunk number 14: MLDS.Stex:1246-1251
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plot(kk.mlds, standard.scale = TRUE,
	xlab = expression(r^2),
	ylab = "Difference Scale Value")
xx <- seq(0, 0.98, len = 100)
lines(xx, kk.frm$func(kk.frm$par, xx))