Nothing
inst/scripts/Ch2.R
In MPDiR: Data Sets and Scripts for Modeling Psychophysical Data in R
### R code from vignette source 'LinMod/Models.Stex'
###################################################
### code chunk number 1: Models.Stex:8-27
###################################################
options(width=60, digits = 3, str = strOptions(strict.width = "cut"))
pkg <- search()[2]
while (search()[2] != if(.Platform$GUI == "AQUA") "tools:RGUI" else "package:stats") {
#detach(pos = match(pkg, search()))
spkg <- strsplit( pkg, ":" )[[1]][2]
if (packageHasNamespace(spkg, .libPaths()[1]) )
unloadNamespace(spkg ) else detach(pos = match(pkg, search()))
pkg <- search()[2]
}
rm(list = ls())
gc()
library(MPDiR)
library(lattice)
ltheme <- canonical.theme("pdf", color = FALSE) ## in-built B&W theme
ltheme$strip.background$bg <- "grey85" ## change strip bg
lattice.options(default.theme = ltheme) ## set as default
formals(deparse)$width.cutoff <- 50L
assignInNamespace("deparse", deparse, "base")
rm(deparse)
###################################################
### code chunk number 2: Models.Stex:139-140 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 + 1
###################################################
### code chunk number 3: Models.Stex:148-149 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2
###################################################
### code chunk number 4: Models.Stex:156-157 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 - 1
###################################################
### code chunk number 5: Models.Stex:160-161 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 + 0
###################################################
### code chunk number 6: Models.Stex:190-191 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A + B + A:B
###################################################
### code chunk number 7: Models.Stex:198-199 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A * B
###################################################
### code chunk number 8: Models.Stex:262-263
###################################################
(A <- rep(factor(1:3), each = 2))
###################################################
### code chunk number 9: Models.Stex:271-272 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A
###################################################
### code chunk number 10: Models.Stex:277-278
###################################################
model.matrix( ~ A)
###################################################
### code chunk number 11: Models.Stex:300-301
###################################################
model.matrix( ~ A - 1)
###################################################
### code chunk number 12: Models.Stex:319-320
###################################################
model.matrix( ~ A, contrasts = list(A = "contr.sum"))
###################################################
### code chunk number 13: Models.Stex:335-336
###################################################
data(Motion)
###################################################
### code chunk number 14: Models.Stex:345-346
###################################################
str(Motion)
###################################################
### code chunk number 15: Models.Stex:359-369 (eval = FALSE)
###################################################
## library(lattice)
## xyplot(LnThresh ~ LnAge | Mtype + Sex, data = Motion,
## xlab = "Log Age (months)",
## ylab = "Log Threshold (contrast)",
## panel = function(x, y, ...) {
## panel.lmline(x, y, ...)
## panel.loess(x, y, lty = 2, lwd = 2, col = "black",...)
## panel.xyplot(x, y, col = "black", pch = 16, cex = 1.5,
## ...) },
## )
###################################################
### code chunk number 16: Models.Stex:406-419
###################################################
library(lattice)
print(
xyplot(LnThresh ~ LnAge | Mtype + Sex, data = Motion,
xlab = "Log Age (months)",
ylab = "Log Threshold (contrast)",
panel = function(x, y, ...) {
panel.lmline(x, y, ...)
panel.loess(x, y, lty = 2, lwd = 3, col = "black",...)
panel.xyplot(x, y, col = "black", pch = 16, ...)
},
strip = function(..., bg) strip.default(..., bg = "gray85"),
)
)
###################################################
### code chunk number 17: Models.Stex:458-459
###################################################
Motion.lm0 <- lm(LnThresh ~ Mtype + Sex + LnAge, data = Motion)
###################################################
### code chunk number 18: Models.Stex:487-488
###################################################
coef(summary(Motion.lm0))
###################################################
### code chunk number 19: Models.Stex:511-512
###################################################
Motion.lm1 <- update(Motion.lm0, . ~ .^2)
###################################################
### code chunk number 20: Models.Stex:524-525 (eval = FALSE)
###################################################
## anova(Motion.lm0, Motion.lm1)
###################################################
### code chunk number 21: Models.Stex:563-565
###################################################
Motion.lm2 <- update(Motion.lm0, . ~ . - Sex)
anova(Motion.lm2, Motion.lm0)
###################################################
### code chunk number 22: Models.Stex:578-581
###################################################
opar <- par(mfrow = c(2, 2))
plot(Motion.lm2)
par(opar)
###################################################
### code chunk number 23: Models.Stex:737-747
###################################################
site <- file.path("http://vision.arc.nasa.gov/modelfest/",
"data/modelfestbaselinedata.csv")
ModelFest <- read.csv(site, header = FALSE)
Obs <- ModelFest$V1
ModelFest.df <- data.frame(LContSens = c(t(ModelFest[, -1])),
Obs = rep(Obs, each = ncol(ModelFest) - 1),
Stim = rep(paste("Stim", 1:43, sep = ""), each = 4)
)
ModelFest.df$Stim <- with(ModelFest.df, factor(Stim,
levels = unique(Stim)))
###################################################
### code chunk number 24: Models.Stex:781-786
###################################################
mfGab <- subset(ModelFest.df,
Stim %in% paste("Stim", 1:10, sep = ""))
mfGab$Stim <- mfGab$Stim[, drop = TRUE]
SpatFreq <- c(1.12, 2^seq(1, 4.5, 0.5), 30)
mfGab$SpatFreq <- rep(SpatFreq, each = 4)
###################################################
### code chunk number 25: Models.Stex:826-829
###################################################
with(mfGab, interaction.plot(SpatFreq, Obs, LContSens, mean,
type = "b", xlab = "Spatial Frequency (c/deg)",
ylab = "Log Contrast Sensitivity", cex.lab = 1.5))
###################################################
### code chunk number 26: Models.Stex:852-854
###################################################
mfGab.lm <- lm(LContSens ~ Obs * Stim, mfGab)
anova(mfGab.lm)
###################################################
### code chunk number 27: Models.Stex:860-862
###################################################
sum(anova(mfGab.lm)[, 2])
sd(mfGab$LContSens)^2 * (nrow(mfGab) - 1)
###################################################
### code chunk number 28: Models.Stex:886-888
###################################################
mfGab.aov <- aov(LContSens ~ Stim + Error(Obs/Stim), mfGab)
summary(mfGab.aov)
###################################################
### code chunk number 29: Models.Stex:958-961
###################################################
library(lme4.0)
mfGab.lmer <- lmer(LContSens ~ Stim + (1 | Obs), mfGab)
print(mfGab.lmer, correlation = FALSE)
###################################################
### code chunk number 30: Models.Stex:984-986
###################################################
mfGab.lmer2 <-update(mfGab.lmer, . ~ . + (1 | Obs:Stim))
print(mfGab.lmer2, correlation = FALSE)
###################################################
### code chunk number 31: Models.Stex:994-995
###################################################
anova(mfGab.lmer2)
###################################################
### code chunk number 32: Models.Stex:1004-1005
###################################################
anova(mfGab.lmer, mfGab.lmer2)
###################################################
### code chunk number 33: Models.Stex:1068-1070
###################################################
mfGab.mcmc <- mcmcsamp(mfGab.lmer2, n = 1000)
HPDinterval(mfGab.mcmc)
###################################################
### mcmcsamp appears broken w/ respect to generating
### estimates of the variance components;
### conf. ints do not contain the estimate itself!
### Here is an alternate method w/ lme from nlme
###################################################
unloadNamespace("lme4.0")
library(nlme)
mfGab.lme <- lme(LContSens ~ Stim, data = mfGab,
random = ~ 1 | Obs/Stim)
intervals(mfGab.lme)
###################################################
### code chunk number 34: Models.Stex:1090-1092
###################################################
( mfGab.fe2 <- fixef(mfGab.lmer2) )
mfGab.fe2[-1] <- mfGab.fe2[1] + mfGab.fe2[-1]
###################################################
### code chunk number 35: Models.Stex:1105-1106
###################################################
str( mfGab.re2 <- ranef(mfGab.lmer2) )
###################################################
### code chunk number 36: Models.Stex:1112-1115
###################################################
mfGab.pred2 <- mfGab.fe2 +
rep(mfGab.re2[[2]][, 1], each = length(mfGab.fe2)) +
ranef(mfGab.lmer2)[[1]][, 1]
###################################################
### code chunk number 37: Models.Stex:1119-1135
###################################################
Thr.mean <- t(with(mfGab, tapply(LContSens, list(Obs, Stim), mean)))
Thr.df <- stack(as.data.frame(Thr.mean))
names(Thr.df) <- c("Mean", "Obs")
Thr.df$SpatFreq <- SpatFreq
Thr.df$pred2 <- mfGab.pred2
print(
xyplot(Mean ~ SpatFreq | Obs, Thr.df, subscripts = TRUE,
id = Thr.df$pred2, scales = list(x = list(log = TRUE)),
xlab = "Spatial Frequency (c/deg)",
ylab = "Log Contrast Sensitivity",
panel = function(x, y, subscripts, id, ...){
panel.xyplot(x, y)
panel.lines(x, mfGab.fe2)
panel.lines(x, id[subscripts], lty = 2, lwd = 2)
} )
)
###################################################
### code chunk number 38: Models.Stex:1216-1217
###################################################
data(Chromatic)
###################################################
### code chunk number 39: Models.Stex:1233-1242 (eval = FALSE)
###################################################
## library(ggplot2)
## qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
## facets = .~ Axis, col = "black", log = "y",
## geom = c("point"),
## xlab = "Age (years)", ylab = "Chromatic Threshold") +
## scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
## breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
## labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
## geom_smooth(colour = "black")
###################################################
### code chunk number 40: Models.Stex:1251-1263
###################################################
library(ggplot2)
print(
qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
facets = .~ Axis, log = "y",
geom = c("point"),
xlab = "Age (years)",
ylab = "Chromatic Threshold") +
scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
geom_smooth(colour = "black", se = FALSE)
)
###################################################
### code chunk number 41: Models.Stex:1302-1308
###################################################
Chrom.nls <- nls(Thresh ~
a[Axis] * Age^-alph + b[Axis] * Age^alph,
data = Chromatic,
start = list(a = c(8, 8, 11) * 10^-3,
b = c(3, 3, 8) * 10^-5, alph = 1)
)
###################################################
### code chunk number 42: Models.Stex:1332-1333
###################################################
summary(Chrom.nls)
###################################################
### code chunk number 43: Models.Stex:1344-1349 (eval = FALSE)
###################################################
## par(mfrow = c(1, 2))
## plot(fitted(Chrom.nls), resid(Chrom.nls))
## abline(0, 0, lty = 2)
## qqnorm(resid(Chrom.nls))
## qqline(resid(Chrom.nls))
###################################################
### code chunk number 44: Models.Stex:1361-1367
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(fitted(Chrom.nls), resid(Chrom.nls))
abline(0, 0, lty = 2)
qqnorm(resid(Chrom.nls))
qqline(resid(Chrom.nls))
par(opar)
###################################################
### code chunk number 45: Models.Stex:1375-1376
###################################################
Chrom2.nls <- update(Chrom.nls, log10(.) ~ log10(.))
###################################################
### code chunk number 46: Models.Stex:1382-1388
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(fitted(Chrom2.nls), resid(Chrom2.nls))
abline(0, 0, lty = 2)
qqnorm(resid(Chrom2.nls))
qqline(resid(Chrom2.nls))
par(opar)
###################################################
### code chunk number 47: Models.Stex:1411-1415
###################################################
Chrom3.nls <- update(Chrom2.nls, . ~
log10(a[Axis] * Age^-alph[Axis] + b[Axis] * Age^alph[Axis]),
start = list(a = c(8, 8, 11) * 10^-3,
b = c(3, 3, 8) * 10^-5, alph = c(1, 1, 1)))
###################################################
### code chunk number 48: Models.Stex:1445-1446
###################################################
confint(Chrom2.nls)
###################################################
### code chunk number 49: Models.Stex:1462-1473
###################################################
Chromatic$fit <- 10^fitted(Chrom3.nls)
print(
qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
facets = .~ Axis, log = "y", geom = c("point"),
xlab = "Age (years)",
ylab = "Chromatic Threshold") +
scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
geom_line(aes(x = Age, y = fit), size = 2, colour = rgb(0, 0, 0))
)
###################################################
### code chunk number 50: Models.Stex:1537-1541
###################################################
library(mgcv)
Chrom.gam <- gam(log10(Thresh) ~ s(Age, by = Axis) + Axis,
data = Chromatic)
summary(Chrom.gam)
###################################################
### code chunk number 51: Models.Stex:1565-1567
###################################################
Chrom2.gam <- update(Chrom.gam, . ~ s(Age) + Axis)
anova(Chrom2.gam, Chrom.gam, test = "F")
###################################################
### code chunk number 52: Models.Stex:1572-1588
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 3))
cc <- coef(Chrom2.gam)[1:3] + c(0, coef(Chrom2.gam)[1],
coef(Chrom2.gam)[1])
names(cc) <- c("Deutan", "Protan", "Tritan")
for (Ax in names(cc)) {
plot(Chrom2.gam, rug = FALSE,
shift = cc[Ax],
ylim = c(-3.5, -1) - cc[Ax],
main = Ax, log = "x",
xlab = "Age (years)",
ylab = "Log(Chromatic Threshold)")
points(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic,
subset = Axis == Ax,
col = rgb(0, 0, 0, 0.5))
}
par(opar)
###################################################
### code chunk number 53: Models.Stex:1742-1744
###################################################
Chrom.glm <- glm(Thresh ~ Axis:(I(Age^-1) + Age),
family = Gamma(link = "identity"), data = Chromatic)
###################################################
### code chunk number 54: Models.Stex:1763-1765
###################################################
Chrom2.glm <- update(Chrom.glm, . ~ Axis + (I(Age^-1) + Age))
anova(Chrom2.glm, Chrom.glm, test = "F")
###################################################
### code chunk number 55: Models.Stex:1777-1796
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 3))
xx <- 10^seq(-0.6, 2, len = 200)
for (Ax in levels(Chromatic$Axis)){
plot(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic,
subset = Axis == Ax,
xlab = "Age (years)",
ylab = expression(paste(plain(Log)[10], " (Chromatic Threshold)")),
main = Ax, log = "x",
ylim = c(-3.5, -1))
Chrom.pred <- predict(Chrom.glm,
newdata = data.frame(Age = xx, Axis = Ax),
se.fit = TRUE)
polygon(c(xx, rev(xx)), with(Chrom.pred, log10(c(fit + 1.96 * se.fit,
rev(fit - 1.96 * se.fit)))), col = "grey")
lines(xx, log10(Chrom.pred$fit))
points(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic, subset = Axis == Ax,
pch = 21, bg = "white")
}
par(opar)
###################################################
### code chunk number 56: Models.Stex:1870-1880
###################################################
NumSuccess <- rbinom(5, 30, 0.8)
pSuccess <- NumSuccess/30
resp.mat <- cbind(NumSuccess, 30 - NumSuccess)
pSuccess.glm <- glm(resp.mat ~ 1, binomial)
# glm estimate
plogis(coef( pSuccess.glm ))
# mean proportion Success
mean(pSuccess)
# mean of logits on response scale
plogis(mean(qlogis( pSuccess )))
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MPDiR documentation built on Aug. 19, 2023, 5:11 p.m.
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### R code from vignette source 'LinMod/Models.Stex'
###################################################
### code chunk number 1: Models.Stex:8-27
###################################################
options(width=60, digits = 3, str = strOptions(strict.width = "cut"))
pkg <- search()[2]
while (search()[2] != if(.Platform$GUI == "AQUA") "tools:RGUI" else "package:stats") {
#detach(pos = match(pkg, search()))
spkg <- strsplit( pkg, ":" )[[1]][2]
if (packageHasNamespace(spkg, .libPaths()[1]) )
unloadNamespace(spkg ) else detach(pos = match(pkg, search()))
pkg <- search()[2]
}
rm(list = ls())
gc()
library(MPDiR)
library(lattice)
ltheme <- canonical.theme("pdf", color = FALSE) ## in-built B&W theme
ltheme$strip.background$bg <- "grey85" ## change strip bg
lattice.options(default.theme = ltheme) ## set as default
formals(deparse)$width.cutoff <- 50L
assignInNamespace("deparse", deparse, "base")
rm(deparse)
###################################################
### code chunk number 2: Models.Stex:139-140 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 + 1
###################################################
### code chunk number 3: Models.Stex:148-149 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2
###################################################
### code chunk number 4: Models.Stex:156-157 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 - 1
###################################################
### code chunk number 5: Models.Stex:160-161 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ X1 + X2 + 0
###################################################
### code chunk number 6: Models.Stex:190-191 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A + B + A:B
###################################################
### code chunk number 7: Models.Stex:198-199 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A * B
###################################################
### code chunk number 8: Models.Stex:262-263
###################################################
(A <- rep(factor(1:3), each = 2))
###################################################
### code chunk number 9: Models.Stex:271-272 (eval = FALSE)
###################################################
## Y ~ A
###################################################
### code chunk number 10: Models.Stex:277-278
###################################################
model.matrix( ~ A)
###################################################
### code chunk number 11: Models.Stex:300-301
###################################################
model.matrix( ~ A - 1)
###################################################
### code chunk number 12: Models.Stex:319-320
###################################################
model.matrix( ~ A, contrasts = list(A = "contr.sum"))
###################################################
### code chunk number 13: Models.Stex:335-336
###################################################
data(Motion)
###################################################
### code chunk number 14: Models.Stex:345-346
###################################################
str(Motion)
###################################################
### code chunk number 15: Models.Stex:359-369 (eval = FALSE)
###################################################
## library(lattice)
## xyplot(LnThresh ~ LnAge | Mtype + Sex, data = Motion,
## xlab = "Log Age (months)",
## ylab = "Log Threshold (contrast)",
## panel = function(x, y, ...) {
## panel.lmline(x, y, ...)
## panel.loess(x, y, lty = 2, lwd = 2, col = "black",...)
## panel.xyplot(x, y, col = "black", pch = 16, cex = 1.5,
## ...) },
## )
###################################################
### code chunk number 16: Models.Stex:406-419
###################################################
library(lattice)
print(
xyplot(LnThresh ~ LnAge | Mtype + Sex, data = Motion,
xlab = "Log Age (months)",
ylab = "Log Threshold (contrast)",
panel = function(x, y, ...) {
panel.lmline(x, y, ...)
panel.loess(x, y, lty = 2, lwd = 3, col = "black",...)
panel.xyplot(x, y, col = "black", pch = 16, ...)
},
strip = function(..., bg) strip.default(..., bg = "gray85"),
)
)
###################################################
### code chunk number 17: Models.Stex:458-459
###################################################
Motion.lm0 <- lm(LnThresh ~ Mtype + Sex + LnAge, data = Motion)
###################################################
### code chunk number 18: Models.Stex:487-488
###################################################
coef(summary(Motion.lm0))
###################################################
### code chunk number 19: Models.Stex:511-512
###################################################
Motion.lm1 <- update(Motion.lm0, . ~ .^2)
###################################################
### code chunk number 20: Models.Stex:524-525 (eval = FALSE)
###################################################
## anova(Motion.lm0, Motion.lm1)
###################################################
### code chunk number 21: Models.Stex:563-565
###################################################
Motion.lm2 <- update(Motion.lm0, . ~ . - Sex)
anova(Motion.lm2, Motion.lm0)
###################################################
### code chunk number 22: Models.Stex:578-581
###################################################
opar <- par(mfrow = c(2, 2))
plot(Motion.lm2)
par(opar)
###################################################
### code chunk number 23: Models.Stex:737-747
###################################################
site <- file.path("http://vision.arc.nasa.gov/modelfest/",
"data/modelfestbaselinedata.csv")
ModelFest <- read.csv(site, header = FALSE)
Obs <- ModelFest$V1
ModelFest.df <- data.frame(LContSens = c(t(ModelFest[, -1])),
Obs = rep(Obs, each = ncol(ModelFest) - 1),
Stim = rep(paste("Stim", 1:43, sep = ""), each = 4)
)
ModelFest.df$Stim <- with(ModelFest.df, factor(Stim,
levels = unique(Stim)))
###################################################
### code chunk number 24: Models.Stex:781-786
###################################################
mfGab <- subset(ModelFest.df,
Stim %in% paste("Stim", 1:10, sep = ""))
mfGab$Stim <- mfGab$Stim[, drop = TRUE]
SpatFreq <- c(1.12, 2^seq(1, 4.5, 0.5), 30)
mfGab$SpatFreq <- rep(SpatFreq, each = 4)
###################################################
### code chunk number 25: Models.Stex:826-829
###################################################
with(mfGab, interaction.plot(SpatFreq, Obs, LContSens, mean,
type = "b", xlab = "Spatial Frequency (c/deg)",
ylab = "Log Contrast Sensitivity", cex.lab = 1.5))
###################################################
### code chunk number 26: Models.Stex:852-854
###################################################
mfGab.lm <- lm(LContSens ~ Obs * Stim, mfGab)
anova(mfGab.lm)
###################################################
### code chunk number 27: Models.Stex:860-862
###################################################
sum(anova(mfGab.lm)[, 2])
sd(mfGab$LContSens)^2 * (nrow(mfGab) - 1)
###################################################
### code chunk number 28: Models.Stex:886-888
###################################################
mfGab.aov <- aov(LContSens ~ Stim + Error(Obs/Stim), mfGab)
summary(mfGab.aov)
###################################################
### code chunk number 29: Models.Stex:958-961
###################################################
library(lme4.0)
mfGab.lmer <- lmer(LContSens ~ Stim + (1 | Obs), mfGab)
print(mfGab.lmer, correlation = FALSE)
###################################################
### code chunk number 30: Models.Stex:984-986
###################################################
mfGab.lmer2 <-update(mfGab.lmer, . ~ . + (1 | Obs:Stim))
print(mfGab.lmer2, correlation = FALSE)
###################################################
### code chunk number 31: Models.Stex:994-995
###################################################
anova(mfGab.lmer2)
###################################################
### code chunk number 32: Models.Stex:1004-1005
###################################################
anova(mfGab.lmer, mfGab.lmer2)
###################################################
### code chunk number 33: Models.Stex:1068-1070
###################################################
mfGab.mcmc <- mcmcsamp(mfGab.lmer2, n = 1000)
HPDinterval(mfGab.mcmc)
###################################################
### mcmcsamp appears broken w/ respect to generating
### estimates of the variance components;
### conf. ints do not contain the estimate itself!
### Here is an alternate method w/ lme from nlme
###################################################
unloadNamespace("lme4.0")
library(nlme)
mfGab.lme <- lme(LContSens ~ Stim, data = mfGab,
random = ~ 1 | Obs/Stim)
intervals(mfGab.lme)
###################################################
### code chunk number 34: Models.Stex:1090-1092
###################################################
( mfGab.fe2 <- fixef(mfGab.lmer2) )
mfGab.fe2[-1] <- mfGab.fe2[1] + mfGab.fe2[-1]
###################################################
### code chunk number 35: Models.Stex:1105-1106
###################################################
str( mfGab.re2 <- ranef(mfGab.lmer2) )
###################################################
### code chunk number 36: Models.Stex:1112-1115
###################################################
mfGab.pred2 <- mfGab.fe2 +
rep(mfGab.re2[[2]][, 1], each = length(mfGab.fe2)) +
ranef(mfGab.lmer2)[[1]][, 1]
###################################################
### code chunk number 37: Models.Stex:1119-1135
###################################################
Thr.mean <- t(with(mfGab, tapply(LContSens, list(Obs, Stim), mean)))
Thr.df <- stack(as.data.frame(Thr.mean))
names(Thr.df) <- c("Mean", "Obs")
Thr.df$SpatFreq <- SpatFreq
Thr.df$pred2 <- mfGab.pred2
print(
xyplot(Mean ~ SpatFreq | Obs, Thr.df, subscripts = TRUE,
id = Thr.df$pred2, scales = list(x = list(log = TRUE)),
xlab = "Spatial Frequency (c/deg)",
ylab = "Log Contrast Sensitivity",
panel = function(x, y, subscripts, id, ...){
panel.xyplot(x, y)
panel.lines(x, mfGab.fe2)
panel.lines(x, id[subscripts], lty = 2, lwd = 2)
} )
)
###################################################
### code chunk number 38: Models.Stex:1216-1217
###################################################
data(Chromatic)
###################################################
### code chunk number 39: Models.Stex:1233-1242 (eval = FALSE)
###################################################
## library(ggplot2)
## qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
## facets = .~ Axis, col = "black", log = "y",
## geom = c("point"),
## xlab = "Age (years)", ylab = "Chromatic Threshold") +
## scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
## breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
## labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
## geom_smooth(colour = "black")
###################################################
### code chunk number 40: Models.Stex:1251-1263
###################################################
library(ggplot2)
print(
qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
facets = .~ Axis, log = "y",
geom = c("point"),
xlab = "Age (years)",
ylab = "Chromatic Threshold") +
scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
geom_smooth(colour = "black", se = FALSE)
)
###################################################
### code chunk number 41: Models.Stex:1302-1308
###################################################
Chrom.nls <- nls(Thresh ~
a[Axis] * Age^-alph + b[Axis] * Age^alph,
data = Chromatic,
start = list(a = c(8, 8, 11) * 10^-3,
b = c(3, 3, 8) * 10^-5, alph = 1)
)
###################################################
### code chunk number 42: Models.Stex:1332-1333
###################################################
summary(Chrom.nls)
###################################################
### code chunk number 43: Models.Stex:1344-1349 (eval = FALSE)
###################################################
## par(mfrow = c(1, 2))
## plot(fitted(Chrom.nls), resid(Chrom.nls))
## abline(0, 0, lty = 2)
## qqnorm(resid(Chrom.nls))
## qqline(resid(Chrom.nls))
###################################################
### code chunk number 44: Models.Stex:1361-1367
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(fitted(Chrom.nls), resid(Chrom.nls))
abline(0, 0, lty = 2)
qqnorm(resid(Chrom.nls))
qqline(resid(Chrom.nls))
par(opar)
###################################################
### code chunk number 45: Models.Stex:1375-1376
###################################################
Chrom2.nls <- update(Chrom.nls, log10(.) ~ log10(.))
###################################################
### code chunk number 46: Models.Stex:1382-1388
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(fitted(Chrom2.nls), resid(Chrom2.nls))
abline(0, 0, lty = 2)
qqnorm(resid(Chrom2.nls))
qqline(resid(Chrom2.nls))
par(opar)
###################################################
### code chunk number 47: Models.Stex:1411-1415
###################################################
Chrom3.nls <- update(Chrom2.nls, . ~
log10(a[Axis] * Age^-alph[Axis] + b[Axis] * Age^alph[Axis]),
start = list(a = c(8, 8, 11) * 10^-3,
b = c(3, 3, 8) * 10^-5, alph = c(1, 1, 1)))
###################################################
### code chunk number 48: Models.Stex:1445-1446
###################################################
confint(Chrom2.nls)
###################################################
### code chunk number 49: Models.Stex:1462-1473
###################################################
Chromatic$fit <- 10^fitted(Chrom3.nls)
print(
qplot(Age, Thresh, data = Chromatic,
facets = .~ Axis, log = "y", geom = c("point"),
xlab = "Age (years)",
ylab = "Chromatic Threshold") +
scale_x_log2(limits = 2^c(-3.5, 7.5),
breaks = 2^seq(-2, 6, 2),
labels = 2^seq(-2, 6, 2) ) +
geom_line(aes(x = Age, y = fit), size = 2, colour = rgb(0, 0, 0))
)
###################################################
### code chunk number 50: Models.Stex:1537-1541
###################################################
library(mgcv)
Chrom.gam <- gam(log10(Thresh) ~ s(Age, by = Axis) + Axis,
data = Chromatic)
summary(Chrom.gam)
###################################################
### code chunk number 51: Models.Stex:1565-1567
###################################################
Chrom2.gam <- update(Chrom.gam, . ~ s(Age) + Axis)
anova(Chrom2.gam, Chrom.gam, test = "F")
###################################################
### code chunk number 52: Models.Stex:1572-1588
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 3))
cc <- coef(Chrom2.gam)[1:3] + c(0, coef(Chrom2.gam)[1],
coef(Chrom2.gam)[1])
names(cc) <- c("Deutan", "Protan", "Tritan")
for (Ax in names(cc)) {
plot(Chrom2.gam, rug = FALSE,
shift = cc[Ax],
ylim = c(-3.5, -1) - cc[Ax],
main = Ax, log = "x",
xlab = "Age (years)",
ylab = "Log(Chromatic Threshold)")
points(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic,
subset = Axis == Ax,
col = rgb(0, 0, 0, 0.5))
}
par(opar)
###################################################
### code chunk number 53: Models.Stex:1742-1744
###################################################
Chrom.glm <- glm(Thresh ~ Axis:(I(Age^-1) + Age),
family = Gamma(link = "identity"), data = Chromatic)
###################################################
### code chunk number 54: Models.Stex:1763-1765
###################################################
Chrom2.glm <- update(Chrom.glm, . ~ Axis + (I(Age^-1) + Age))
anova(Chrom2.glm, Chrom.glm, test = "F")
###################################################
### code chunk number 55: Models.Stex:1777-1796
###################################################
opar <- par(mfrow = c(1, 3))
xx <- 10^seq(-0.6, 2, len = 200)
for (Ax in levels(Chromatic$Axis)){
plot(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic,
subset = Axis == Ax,
xlab = "Age (years)",
ylab = expression(paste(plain(Log)[10], " (Chromatic Threshold)")),
main = Ax, log = "x",
ylim = c(-3.5, -1))
Chrom.pred <- predict(Chrom.glm,
newdata = data.frame(Age = xx, Axis = Ax),
se.fit = TRUE)
polygon(c(xx, rev(xx)), with(Chrom.pred, log10(c(fit + 1.96 * se.fit,
rev(fit - 1.96 * se.fit)))), col = "grey")
lines(xx, log10(Chrom.pred$fit))
points(log10(Thresh) ~ Age, Chromatic, subset = Axis == Ax,
pch = 21, bg = "white")
}
par(opar)
###################################################
### code chunk number 56: Models.Stex:1870-1880
###################################################
NumSuccess <- rbinom(5, 30, 0.8)
pSuccess <- NumSuccess/30
resp.mat <- cbind(NumSuccess, 30 - NumSuccess)
pSuccess.glm <- glm(resp.mat ~ 1, binomial)
# glm estimate
plogis(coef( pSuccess.glm ))
# mean proportion Success
mean(pSuccess)
# mean of logits on response scale
plogis(mean(qlogis( pSuccess )))
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