# diese Funktion ist die Kernfunktion, um überdeckungswahrscheinlichkeiten zu bestimmen
# model.type in R, AR-bekannt, AR
# est.method in R, minmax, minmax-poly, minmax-poly-fast
Coverage.prob.fun = function(model.type, est.method, niter, ngridpoly){
# zum schätzen der Parameter
nerfolg=1000
if(model.type=="R"){
if(est.method=="R"){
#####################################################
# Konfidenzband auf ganz R
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.R(support_data_R$alpha, support_data_R$nobs, support_data_R$grad,
support_data_R$X.mat.inv)
for(i in 1:support_data_R$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_R$nobs, support_data_R$grad, support_data_R$X.mat.inv,
data_modelR_estR_beta[,i], data_modelR_estR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_R$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_R$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax"){
#################################################################
#Schätz mit minmax
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.minmax(support_data_R$alpha, support_data_R$nobs, support_data_R$grad , niter,
support_data_R$X.mat.inv, support_data_R$a, support_data_R$b)
for(i in 1:support_data_R$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_R$nobs, support_data_R$grad, support_data_R$X.mat.inv,
data_modelR_estR_beta[,i], data_modelR_estR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_R$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_R$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly"){
#Schätz mit minmax-poly
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly(support_data_R$alpha, support_data_R$nobs, support_data_R$grad,
niter,support_data_R$X.mat.inv, support_data_R$a,
support_data_R$b)
#########################################################
for(i in 1:support_data_R$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_R$nobs, support_data_R$grad, support_data_R$X.mat.inv,
data_modelR_estR_beta[,i], data_modelR_estR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_R$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_R$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly-fast"){
#schätz mit minmax-poly-fast
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly.fast(support_data_R$alpha, support_data_R$nobs, support_data_R$grad,
niter,support_data_R$X.mat.inv, support_data_R$a,
support_data_R$b, ngridpoly)
########################################################
for(i in 1:support_data_R$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_R$nobs, support_data_R$grad, support_data_R$X.mat.inv,
data_modelR_estR_beta[,i], data_modelR_estR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_R$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_R$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
}
else if(model.type=="AR-bekannt"){
#estimate AR-bekannt model
if(est.method=="R"){
#Schätz mit R
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.R(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo)
######################################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo,
data_modelAR_estAR_bekannt_beta[,i], data_modelAR_estAR_bekannt_sigma[i],
par.bsp.R[[1]], support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax"){
#Schätz mit minmax
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.AR=KB.minmax(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad , niter,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo, support_data_AR$a, support_data_AR$b)
###############################################################ü
for(i in 1:support_data_R$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo,
data_modelAR_estAR_bekannt_beta[,i], data_modelAR_estAR_bekannt_sigma[i],
par.bsp.AR[[1]], support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly"){
#Schätz mit minmax-poly
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
niter, data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo, support_data_AR$a,
support_data_AR$b)
##########################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo,
data_modelAR_estAR_bekannt_beta[,i], data_modelAR_estAR_bekannt_sigma[i],
par.bsp.R[[1]], support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly-fast"){
#schätz mit minmax-poly-fast
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly.fast(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
niter, data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo, support_data_AR$a,
support_data_AR$b, ngridpoly)
##########################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_bekannt_X_mat_trafo,
data_modelAR_estAR_bekannt_beta[,i], data_modelAR_estAR_bekannt_sigma[i],
par.bsp.R[[1]], support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
}
else if(model.type=="AR"){
#estimate AR model
if(est.method=="R"){
#Schätz mit R
######################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.R(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]])
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]],
data_modelAR_estAR_beta[,i], data_modelAR_estAR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_AR$ngrid) # alle sigmas in data_modelAR_estAR_sigma sind gleich :o
# deswegen wird nur ein sigma gespeichert oder auch nicht?!
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax"){
#Schätz mit minmax
##########################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.minmax(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad , niter,
data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]], support_data_AR$a, support_data_AR$b)
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]],
data_modelAR_estAR_beta[,i], data_modelAR_estAR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly"){
#Schätz mit minmax-poly
##############################################################
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
niter, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]], support_data_AR$a,
support_data_AR$b)
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]],
data_modelAR_estAR_beta[,i], data_modelAR_estAR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
else if(est.method=="minmax-poly-fast"){
#schätz mit minmax-poly-fast
################################################################ü
for(i in 1:support_data_AR$ntest)
{
# kritischen Wert berechnen
par.bsp.R=KB.poly.fast(support_data_AR$alpha, support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad,
niter, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]], support_data_AR$a,
support_data_AR$b, ngridpoly)
# Konfidenzband bestimmen
plot.KB.R=plot.KB(support_data_AR$nobs, support_data_AR$grad, data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]],
data_modelAR_estAR_beta[,i], data_modelAR_estAR_sigma[i], par.bsp.R[[1]],
support_data_AR$ngrid)
# liegt das wahre modell in dem Konfidenzband?
if(Test.function(support_data_AR$nobs, plot.KB.R[[2]], plot.KB.R[[3]], model.type)==F){
nerfolg=nerfolg-1
}
}
return(nerfolg)
}
}
else{print("error")}
}
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