inst/doc/maSAE.R

### R code from vignette source 'maSAE.Rnw'
### Encoding: UTF-8

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### code chunk number 1: maSAE.Rnw:58-59
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library("maSAE")


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### code chunk number 2: maSAE.Rnw:63-65
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data("s2")
data("s1")


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### code chunk number 3: maSAE.Rnw:70-77
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s2$phase1 <- s2$phase2 <- TRUE
s1$phase1 <- TRUE
s1$phase2 <- FALSE
eval(parse(text=(paste0("s1$",
                        setdiff(names(s2), names(s1)),
                        " <- NA"))))
s12 <- rbind(s1, s2)


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### code chunk number 4: maSAE.Rnw:80-82
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saeO <- saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
              s2 = "phase2")


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### code chunk number 5: maSAE.Rnw:85-86
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predict(saeO)


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### code chunk number 6: maSAE.Rnw:94-101
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data("s0")
s0$x1 <- s0$x3 <- NULL
s0$phase1 <- s0$phase2 <- FALSE
eval(parse(text=(paste0("s0$",
                        setdiff(names(s12), names(s0)),
                        " <- NA"))))
s012 <- rbind(s0, s12)


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### code chunk number 7: maSAE.Rnw:104-106
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predict(saObj(data = s012,  f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
              s2 = "phase2", s1 = "phase1"))


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### code chunk number 8: maSAE.Rnw:113-117
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tm1 <- as.data.frame(tapply(s012$x2, s012$g, mean))
names(tm1)[1] <- c("x2"); tm1$g <- row.names(tm1)
predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
              s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm1))


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### code chunk number 9: maSAE.Rnw:125-130
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preds <- paste("x",1:3, sep="")
tm <- as.data.frame(rbind(colMeans(subset(s12, g == "a")[, preds]),
                          colMeans(subset(s12, g == "b")[, preds])
                          )
); tm$g=c("a", "b")


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### code chunk number 10: maSAE.Rnw:133-135
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predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
              s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm))


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### code chunk number 11: maSAE.Rnw:141-148
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source("Rao.R")
library(nlme)
dat <- subset(s2, ! is.na(s2$g))
dat <- dat[with(dat, order(g)), TRUE]
aLmeObj <- lme(y ~x1 + x2 + x3, data = dat, random =  ~1 | g)
foo <- new(Class = "sae", lmeObj = aLmeObj, domain.df = tm)
sae(foo)


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### code chunk number 12: maSAE.Rnw:160-161
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 grep(".*clust", capture.output(str(s1)), value = TRUE)


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### code chunk number 13: maSAE.Rnw:169-171 (eval = FALSE)
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## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
##               s2 = "phase2", cluster = "clustid"))


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### code chunk number 14: maSAE.Rnw:173-176 (eval = FALSE)
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## predict(saObj(data = s012,  f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
##               s2 = "phase2", s1 = "phase1",
##               cluster = "clustid"))


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### code chunk number 15: maSAE.Rnw:178-181 (eval = FALSE)
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## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
##               s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm1,
##               cluster = "clustid"))


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### code chunk number 16: maSAE.Rnw:183-186 (eval = FALSE)
###################################################
## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g,
##               s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm,
##               cluster = "clustid"))

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maSAE documentation built on May 29, 2017, 9:28 p.m.