demo/linear.R

In tgp: Bayesian Treed Gaussian Process Models

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### chunk number 1: 
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library(tgp)
##options(width=65)
seed <- 0; set.seed(seed)


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### chunk number 2: 
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# 1-d linear data input and predictive data
X <- seq(0,1,length=50)  # inputs
XX <- seq(0,1,length=99) # predictive locations
Z <- 1 + 2*X + rnorm(length(X),sd=0.25) # responses


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### chunk number 3: 
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lin.blm <- blm(X=X, XX=XX, Z=Z)


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### chunk number 4: blm
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plot(lin.blm, main='Linear Model,', layout='surf')
abline(1,2,lty=3,col='blue')


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### chunk number 5: 
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rl <- readline("press RETURN to continue: ")
graphics.off()


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### chunk number 6: 
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lin.gpllm <- bgpllm(X=X, XX=XX, Z=Z)


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### chunk number 7: gplm
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plot(lin.gpllm, main='GP LLM,', layout='surf')
abline(1,2,lty=4,col='blue')


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### chunk number 8: 
###################################################
rl <- readline("press RETURN to continue: ")
graphics.off()


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### chunk number 9: 
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lin.gpllm.tr <- bgpllm(X=X, XX=0.5, Z=Z, pred.n=FALSE, trace=TRUE,
                       verb=0)
mla <- mean(lin.gpllm.tr$trace$linarea$la)
mla


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### chunk number 10: 
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1-mean(lin.gpllm.tr$trace$XX[[1]]$b1)