em_intro.R
In em: Generic EM Algorithm

### R code from vignette source 'em_intro.Rnw'

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### code chunk number 1: em_intro.Rnw:47-53
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suppressWarnings(RNGversion("3.5.0"))
set.seed(1504)
options(width = 70, prompt = "R> ", continue = "+  ", useFancyQuotes = FALSE)
grDevices::ps.options(family = "Times")
library("graphics")
library("em")


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### code chunk number 2: em_intro.Rnw:147-152
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library("em")
fit.lm <- lm(yn ~ x, data = simreg)
summary(fit.lm)
results <- em(fit.lm, latent = 2, verbose = F)
summary(results)


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### code chunk number 3: em_intro.Rnw:158-162
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fmm_fit <- predict(results)
str(fmm_fit)
fmm_fit_post <- predict(results, prob = "posterior")
str(fmm_fit_post)


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### code chunk number 4: em_intro.Rnw:184-185
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plot(results)


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### code chunk number 5: em_intro.Rnw:194-195
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plot(results, by = "prob")


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### code chunk number 6: em_intro.Rnw:209-214
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formula <- yc ~ x
formula_c <- ~z
lm_fit <- lm(formula, data = simreg)
results <- em(lm_fit, concomitant = list(formula = formula_c, data = simreg))
summary(results)


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### code chunk number 7: em_intro.Rnw:231-237 (eval = FALSE)
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## library("em")
## library("survival")
## fmla <- chosen2 ~ 0 + a2_x2 + a2_x3 + a3_x2 + a3_x3 + strata(id)
## cfit <- clogit(fmla, simclogit)
## emfit <- em(cfit, latent = 2, verbose = F, init.method = "kmeans", use.optim = T, optim.start = "sample5", max_iter = 100)
## print(summary(emfit))