[Pomp-commits] r207 - in pkg/inst: . data-src
noreply at r-forge.r-project.org
noreply at r-forge.r-project.org
Mon Mar 15 13:45:06 CET 2010
Author: kingaa
Date: 2010-03-15 13:45:06 +0100 (Mon, 15 Mar 2010)
New Revision: 207
Added:
pkg/inst/data-src/
pkg/inst/data-src/dacca-census.q
pkg/inst/data-src/dacca-cholera.q
pkg/inst/data-src/dacca-mle.q
pkg/inst/data-src/dacca.R
pkg/inst/data-src/euler.sir.R
pkg/inst/data-src/make.R
pkg/inst/data-src/ou2.R
pkg/inst/data-src/rw2.R
pkg/inst/data-src/verhulst.R
Log:
- add source code for the data()-loadable examples
Added: pkg/inst/data-src/dacca-census.q
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/dacca-census.q (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/dacca-census.q 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,4 @@
+structure(list(year = c(1891L, 1901L, 1911L, 1921L, 1931L, 1941L
+), census = c(2420656L, 2649522L, 2960402L, 3125967L, 3432577L,
+4222142L)), .Names = c("year", "census"), row.names = c(NA, 6L
+), class = "data.frame")
Added: pkg/inst/data-src/dacca-cholera.q
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/dacca-cholera.q (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/dacca-cholera.q 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,300 @@
+structure(list(year = c(1891L, 1891L, 1891L, 1891L, 1891L, 1891L,
+1891L, 1891L, 1891L, 1891L, 1891L, 1891L, 1892L, 1892L, 1892L,
+1892L, 1892L, 1892L, 1892L, 1892L, 1892L, 1892L, 1892L, 1892L,
+1893L, 1893L, 1893L, 1893L, 1893L, 1893L, 1893L, 1893L, 1893L,
+1893L, 1893L, 1893L, 1894L, 1894L, 1894L, 1894L, 1894L, 1894L,
+1894L, 1894L, 1894L, 1894L, 1894L, 1894L, 1895L, 1895L, 1895L,
+1895L, 1895L, 1895L, 1895L, 1895L, 1895L, 1895L, 1895L, 1895L,
+1896L, 1896L, 1896L, 1896L, 1896L, 1896L, 1896L, 1896L, 1896L,
+1896L, 1896L, 1896L, 1897L, 1897L, 1897L, 1897L, 1897L, 1897L,
+1897L, 1897L, 1897L, 1897L, 1897L, 1897L, 1898L, 1898L, 1898L,
+1898L, 1898L, 1898L, 1898L, 1898L, 1898L, 1898L, 1898L, 1898L,
+1899L, 1899L, 1899L, 1899L, 1899L, 1899L, 1899L, 1899L, 1899L,
+1899L, 1899L, 1899L, 1900L, 1900L, 1900L, 1900L, 1900L, 1900L,
+1900L, 1900L, 1900L, 1900L, 1900L, 1900L, 1901L, 1901L, 1901L,
+1901L, 1901L, 1901L, 1901L, 1901L, 1901L, 1901L, 1901L, 1901L,
+1902L, 1902L, 1902L, 1902L, 1902L, 1902L, 1902L, 1902L, 1902L,
+1902L, 1902L, 1902L, 1903L, 1903L, 1903L, 1903L, 1903L, 1903L,
+1903L, 1903L, 1903L, 1903L, 1903L, 1903L, 1904L, 1904L, 1904L,
+1904L, 1904L, 1904L, 1904L, 1904L, 1904L, 1904L, 1904L, 1904L,
+1905L, 1905L, 1905L, 1905L, 1905L, 1905L, 1905L, 1905L, 1905L,
+1905L, 1905L, 1905L, 1906L, 1906L, 1906L, 1906L, 1906L, 1906L,
+1906L, 1906L, 1906L, 1906L, 1906L, 1906L, 1907L, 1907L, 1907L,
+1907L, 1907L, 1907L, 1907L, 1907L, 1907L, 1907L, 1907L, 1907L,
+1908L, 1908L, 1908L, 1908L, 1908L, 1908L, 1908L, 1908L, 1908L,
+1908L, 1908L, 1908L, 1909L, 1909L, 1909L, 1909L, 1909L, 1909L,
+1909L, 1909L, 1909L, 1909L, 1909L, 1909L, 1910L, 1910L, 1910L,
+1910L, 1910L, 1910L, 1910L, 1910L, 1910L, 1910L, 1910L, 1910L,
+1911L, 1911L, 1911L, 1911L, 1911L, 1911L, 1911L, 1911L, 1911L,
+1911L, 1911L, 1911L, 1912L, 1912L, 1912L, 1912L, 1912L, 1912L,
+1912L, 1912L, 1912L, 1912L, 1912L, 1912L, 1913L, 1913L, 1913L,
+1913L, 1913L, 1913L, 1913L, 1913L, 1913L, 1913L, 1913L, 1913L,
+1914L, 1914L, 1914L, 1914L, 1914L, 1914L, 1914L, 1914L, 1914L,
+1914L, 1914L, 1914L, 1915L, 1915L, 1915L, 1915L, 1915L, 1915L,
+1915L, 1915L, 1915L, 1915L, 1915L, 1915L, 1916L, 1916L, 1916L,
+1916L, 1916L, 1916L, 1916L, 1916L, 1916L, 1916L, 1916L, 1916L,
+1917L, 1917L, 1917L, 1917L, 1917L, 1917L, 1917L, 1917L, 1917L,
+1917L, 1917L, 1917L, 1918L, 1918L, 1918L, 1918L, 1918L, 1918L,
+1918L, 1918L, 1918L, 1918L, 1918L, 1918L, 1919L, 1919L, 1919L,
+1919L, 1919L, 1919L, 1919L, 1919L, 1919L, 1919L, 1919L, 1919L,
+1920L, 1920L, 1920L, 1920L, 1920L, 1920L, 1920L, 1920L, 1920L,
+1920L, 1920L, 1920L, 1921L, 1921L, 1921L, 1921L, 1921L, 1921L,
+1921L, 1921L, 1921L, 1921L, 1921L, 1921L, 1922L, 1922L, 1922L,
+1922L, 1922L, 1922L, 1922L, 1922L, 1922L, 1922L, 1922L, 1922L,
+1923L, 1923L, 1923L, 1923L, 1923L, 1923L, 1923L, 1923L, 1923L,
+1923L, 1923L, 1923L, 1924L, 1924L, 1924L, 1924L, 1924L, 1924L,
+1924L, 1924L, 1924L, 1924L, 1924L, 1924L, 1925L, 1925L, 1925L,
+1925L, 1925L, 1925L, 1925L, 1925L, 1925L, 1925L, 1925L, 1925L,
+1926L, 1926L, 1926L, 1926L, 1926L, 1926L, 1926L, 1926L, 1926L,
+1926L, 1926L, 1926L, 1927L, 1927L, 1927L, 1927L, 1927L, 1927L,
+1927L, 1927L, 1927L, 1927L, 1927L, 1927L, 1928L, 1928L, 1928L,
+1928L, 1928L, 1928L, 1928L, 1928L, 1928L, 1928L, 1928L, 1928L,
+1929L, 1929L, 1929L, 1929L, 1929L, 1929L, 1929L, 1929L, 1929L,
+1929L, 1929L, 1929L, 1930L, 1930L, 1930L, 1930L, 1930L, 1930L,
+1930L, 1930L, 1930L, 1930L, 1930L, 1930L, 1931L, 1931L, 1931L,
+1931L, 1931L, 1931L, 1931L, 1931L, 1931L, 1931L, 1931L, 1931L,
+1932L, 1932L, 1932L, 1932L, 1932L, 1932L, 1932L, 1932L, 1932L,
+1932L, 1932L, 1932L, 1933L, 1933L, 1933L, 1933L, 1933L, 1933L,
+1933L, 1933L, 1933L, 1933L, 1933L, 1933L, 1934L, 1934L, 1934L,
+1934L, 1934L, 1934L, 1934L, 1934L, 1934L, 1934L, 1934L, 1934L,
+1935L, 1935L, 1935L, 1935L, 1935L, 1935L, 1935L, 1935L, 1935L,
+1935L, 1935L, 1935L, 1936L, 1936L, 1936L, 1936L, 1936L, 1936L,
+1936L, 1936L, 1936L, 1936L, 1936L, 1936L, 1937L, 1937L, 1937L,
+1937L, 1937L, 1937L, 1937L, 1937L, 1937L, 1937L, 1937L, 1937L,
+1938L, 1938L, 1938L, 1938L, 1938L, 1938L, 1938L, 1938L, 1938L,
+1938L, 1938L, 1938L, 1939L, 1939L, 1939L, 1939L, 1939L, 1939L,
+1939L, 1939L, 1939L, 1939L, 1939L, 1939L, 1940L, 1940L, 1940L,
+1940L, 1940L, 1940L, 1940L, 1940L, 1940L, 1940L, 1940L, 1940L
+), month = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
+11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L,
+1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L,
+4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L,
+7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L,
+10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L,
+9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
+12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L,
+3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
+6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L), .Label = c("Jan", "Feb", "Mar",
+"Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"
+), class = c("ordered", "factor")), cholera.deaths = c(2641L,
+939L, 905L, 1219L, 368L, 78L, 29L, 12L, 30L, 44L, 270L, 1149L,
+633L, 501L, 855L, 1271L, 666L, 101L, 62L, 23L, 20L, 28L, 461L,
+892L, 751L, 170L, 253L, 906L, 700L, 98L, 57L, 72L, 471L, 4217L,
+5168L, 4747L, 2380L, 852L, 1166L, 2122L, 576L, 60L, 53L, 62L,
+241L, 403L, 551L, 739L, 862L, 348L, 490L, 5596L, 1180L, 142L,
+41L, 28L, 39L, 748L, 3934L, 3562L, 587L, 311L, 1639L, 1903L,
+601L, 110L, 32L, 19L, 82L, 420L, 1014L, 1073L, 416L, 168L, 909L,
+1355L, 447L, 59L, 13L, 21L, 43L, 109L, 338L, 470L, 489L, 394L,
+483L, 842L, 356L, 29L, 17L, 16L, 57L, 110L, 488L, 1727L, 1253L,
+359L, 245L, 549L, 215L, 9L, 7L, 31L, 236L, 279L, 819L, 1728L,
+1942L, 1251L, 3521L, 3412L, 290L, 46L, 35L, 14L, 79L, 852L, 2951L,
+2656L, 607L, 172L, 325L, 2191L, 584L, 58L, 38L, 8L, 22L, 50L,
+380L, 2059L, 938L, 389L, 767L, 1882L, 286L, 94L, 61L, 10L, 106L,
+281L, 357L, 1388L, 810L, 306L, 381L, 1308L, 702L, 87L, 9L, 14L,
+36L, 46L, 553L, 1302L, 618L, 147L, 414L, 768L, 373L, 39L, 10L,
+36L, 151L, 1130L, 3437L, 4041L, 1415L, 207L, 92L, 128L, 147L,
+32L, 7L, 59L, 426L, 2644L, 2891L, 4249L, 2291L, 797L, 680L, 1036L,
+404L, 41L, 19L, 12L, 10L, 121L, 931L, 2158L, 1886L, 803L, 397L,
+613L, 132L, 48L, 17L, 22L, 26L, 34L, 344L, 657L, 117L, 75L, 443L,
+972L, 646L, 107L, 18L, 6L, 9L, 5L, 12L, 142L, 133L, 189L, 1715L,
+3115L, 1412L, 182L, 50L, 37L, 77L, 475L, 1730L, 1489L, 620L,
+190L, 571L, 1558L, 440L, 27L, 7L, 14L, 93L, 1462L, 2467L, 1703L,
+1262L, 458L, 453L, 717L, 232L, 26L, 16L, 18L, 9L, 78L, 353L,
+897L, 777L, 404L, 799L, 2067L, 613L, 98L, 19L, 26L, 47L, 171L,
+767L, 1896L, 887L, 325L, 816L, 1653L, 355L, 85L, 54L, 88L, 609L,
+882L, 1363L, 2178L, 580L, 396L, 1493L, 2154L, 683L, 78L, 19L,
+10L, 27L, 88L, 1178L, 1862L, 611L, 478L, 2697L, 3395L, 520L,
+67L, 41L, 36L, 209L, 559L, 971L, 2144L, 1099L, 494L, 586L, 508L,
+269L, 27L, 19L, 21L, 12L, 22L, 333L, 676L, 487L, 262L, 535L,
+979L, 170L, 25L, 9L, 19L, 13L, 45L, 229L, 673L, 432L, 107L, 373L,
+1126L, 339L, 19L, 11L, 3L, 15L, 101L, 539L, 709L, 200L, 208L,
+926L, 1783L, 831L, 103L, 37L, 17L, 33L, 179L, 426L, 795L, 481L,
+491L, 773L, 936L, 325L, 101L, 22L, 25L, 24L, 88L, 633L, 513L,
+298L, 93L, 687L, 1750L, 356L, 33L, 2L, 18L, 70L, 648L, 2471L,
+1270L, 616L, 193L, 706L, 1372L, 668L, 107L, 58L, 21L, 23L, 93L,
+318L, 867L, 332L, 118L, 437L, 2233L, 491L, 27L, 7L, 21L, 96L,
+360L, 783L, 1492L, 550L, 176L, 633L, 922L, 267L, 91L, 42L, 4L,
+10L, 7L, 43L, 377L, 563L, 284L, 298L, 625L, 131L, 35L, 12L, 8L,
+9L, 83L, 502L, 551L, 256L, 198L, 664L, 1701L, 425L, 76L, 17L,
+9L, 16L, 5L, 141L, 806L, 1603L, 587L, 530L, 771L, 511L, 97L,
+35L, 39L, 156L, 1097L, 1233L, 1418L, 1125L, 420L, 1592L, 4169L,
+1535L, 371L, 139L, 55L, 85L, 538L, 1676L, 1435L, 804L, 370L,
+477L, 394L, 306L, 132L, 84L, 87L, 53L, 391L, 1541L, 1859L, 894L,
+326L, 853L, 1891L, 1009L, 131L, 77L, 63L, 66L, 33L, 178L, 1003L,
+1051L, 488L, 911L, 1806L, 837L, 280L, 132L, 76L, 381L, 1328L,
+2639L, 2164L, 1082L, 326L, 254L, 258L, 119L, 106L, 93L, 29L,
+17L, 17L, 17L, 46L, 79L, 135L, 1290L, 2240L, 561L, 116L, 24L,
+15L, 33L, 18L, 16L, 38L, 26L, 45L, 151L, 168L, 57L, 32L, 29L,
+27L, 20L, 106L, 1522L, 2013L, 434L, 205L, 528L, 634L, 195L, 45L,
+33L, 19L, 20L, 46L, 107L, 725L, 572L, 183L, 2199L, 4018L, 428L,
+67L, 31L, 8L, 44L, 484L, 1324L, 2054L, 467L, 216L, 673L, 887L,
+353L, 73L, 46L, 15L, 20L, 27L, 25L, 38L, 158L, 312L, 1226L, 1021L,
+222L, 90L, 31L, 93L, 368L, 657L, 2208L, 2178L, 702L, 157L, 317L,
+146L, 63L, 27L, 22L, 23L, 28L, 225L, 483L, 319L, 120L, 59L, 274L,
+282L, 155L, 31L, 16L, 15L, 12L, 14L, 14L, 42L), time = c(1891.08333333333,
+1891.16666666667, 1891.25, 1891.33333333333, 1891.41666666667,
+1891.5, 1891.58333333333, 1891.66666666667, 1891.75, 1891.83333333333,
+1891.91666666667, 1892, 1892.08333333333, 1892.16666666667, 1892.25,
+1892.33333333333, 1892.41666666667, 1892.5, 1892.58333333333,
+1892.66666666667, 1892.75, 1892.83333333333, 1892.91666666667,
+1893, 1893.08333333333, 1893.16666666667, 1893.25, 1893.33333333333,
+1893.41666666667, 1893.5, 1893.58333333333, 1893.66666666667,
+1893.75, 1893.83333333333, 1893.91666666667, 1894, 1894.08333333333,
+1894.16666666667, 1894.25, 1894.33333333333, 1894.41666666667,
+1894.5, 1894.58333333333, 1894.66666666667, 1894.75, 1894.83333333333,
+1894.91666666667, 1895, 1895.08333333333, 1895.16666666667, 1895.25,
+1895.33333333333, 1895.41666666667, 1895.5, 1895.58333333333,
+1895.66666666667, 1895.75, 1895.83333333333, 1895.91666666667,
+1896, 1896.08333333333, 1896.16666666667, 1896.25, 1896.33333333333,
+1896.41666666667, 1896.5, 1896.58333333333, 1896.66666666667,
+1896.75, 1896.83333333333, 1896.91666666667, 1897, 1897.08333333333,
+1897.16666666667, 1897.25, 1897.33333333333, 1897.41666666667,
+1897.5, 1897.58333333333, 1897.66666666667, 1897.75, 1897.83333333333,
+1897.91666666667, 1898, 1898.08333333333, 1898.16666666667, 1898.25,
+1898.33333333333, 1898.41666666667, 1898.5, 1898.58333333333,
+1898.66666666667, 1898.75, 1898.83333333333, 1898.91666666667,
+1899, 1899.08333333333, 1899.16666666667, 1899.25, 1899.33333333333,
+1899.41666666667, 1899.5, 1899.58333333333, 1899.66666666667,
+1899.75, 1899.83333333333, 1899.91666666667, 1900, 1900.08333333333,
+1900.16666666667, 1900.25, 1900.33333333333, 1900.41666666667,
+1900.5, 1900.58333333333, 1900.66666666667, 1900.75, 1900.83333333333,
+1900.91666666667, 1901, 1901.08333333333, 1901.16666666667, 1901.25,
+1901.33333333333, 1901.41666666667, 1901.5, 1901.58333333333,
+1901.66666666667, 1901.75, 1901.83333333333, 1901.91666666667,
+1902, 1902.08333333333, 1902.16666666667, 1902.25, 1902.33333333333,
+1902.41666666667, 1902.5, 1902.58333333333, 1902.66666666667,
+1902.75, 1902.83333333333, 1902.91666666667, 1903, 1903.08333333333,
+1903.16666666667, 1903.25, 1903.33333333333, 1903.41666666667,
+1903.5, 1903.58333333333, 1903.66666666667, 1903.75, 1903.83333333333,
+1903.91666666667, 1904, 1904.08333333333, 1904.16666666667, 1904.25,
+1904.33333333333, 1904.41666666667, 1904.5, 1904.58333333333,
+1904.66666666667, 1904.75, 1904.83333333333, 1904.91666666667,
+1905, 1905.08333333333, 1905.16666666667, 1905.25, 1905.33333333333,
+1905.41666666667, 1905.5, 1905.58333333333, 1905.66666666667,
+1905.75, 1905.83333333333, 1905.91666666667, 1906, 1906.08333333333,
+1906.16666666667, 1906.25, 1906.33333333333, 1906.41666666667,
+1906.5, 1906.58333333333, 1906.66666666667, 1906.75, 1906.83333333333,
+1906.91666666667, 1907, 1907.08333333333, 1907.16666666667, 1907.25,
+1907.33333333333, 1907.41666666667, 1907.5, 1907.58333333333,
+1907.66666666667, 1907.75, 1907.83333333333, 1907.91666666667,
+1908, 1908.08333333333, 1908.16666666667, 1908.25, 1908.33333333333,
+1908.41666666667, 1908.5, 1908.58333333333, 1908.66666666667,
+1908.75, 1908.83333333333, 1908.91666666667, 1909, 1909.08333333333,
+1909.16666666667, 1909.25, 1909.33333333333, 1909.41666666667,
+1909.5, 1909.58333333333, 1909.66666666667, 1909.75, 1909.83333333333,
+1909.91666666667, 1910, 1910.08333333333, 1910.16666666667, 1910.25,
+1910.33333333333, 1910.41666666667, 1910.5, 1910.58333333333,
+1910.66666666667, 1910.75, 1910.83333333333, 1910.91666666667,
+1911, 1911.08333333333, 1911.16666666667, 1911.25, 1911.33333333333,
+1911.41666666667, 1911.5, 1911.58333333333, 1911.66666666667,
+1911.75, 1911.83333333333, 1911.91666666667, 1912, 1912.08333333333,
+1912.16666666667, 1912.25, 1912.33333333333, 1912.41666666667,
+1912.5, 1912.58333333333, 1912.66666666667, 1912.75, 1912.83333333333,
+1912.91666666667, 1913, 1913.08333333333, 1913.16666666667, 1913.25,
+1913.33333333333, 1913.41666666667, 1913.5, 1913.58333333333,
+1913.66666666667, 1913.75, 1913.83333333333, 1913.91666666667,
+1914, 1914.08333333333, 1914.16666666667, 1914.25, 1914.33333333333,
+1914.41666666667, 1914.5, 1914.58333333333, 1914.66666666667,
+1914.75, 1914.83333333333, 1914.91666666667, 1915, 1915.08333333333,
+1915.16666666667, 1915.25, 1915.33333333333, 1915.41666666667,
+1915.5, 1915.58333333333, 1915.66666666667, 1915.75, 1915.83333333333,
+1915.91666666667, 1916, 1916.08333333333, 1916.16666666667, 1916.25,
+1916.33333333333, 1916.41666666667, 1916.5, 1916.58333333333,
+1916.66666666667, 1916.75, 1916.83333333333, 1916.91666666667,
+1917, 1917.08333333333, 1917.16666666667, 1917.25, 1917.33333333333,
+1917.41666666667, 1917.5, 1917.58333333333, 1917.66666666667,
+1917.75, 1917.83333333333, 1917.91666666667, 1918, 1918.08333333333,
+1918.16666666667, 1918.25, 1918.33333333333, 1918.41666666667,
+1918.5, 1918.58333333333, 1918.66666666667, 1918.75, 1918.83333333333,
+1918.91666666667, 1919, 1919.08333333333, 1919.16666666667, 1919.25,
+1919.33333333333, 1919.41666666667, 1919.5, 1919.58333333333,
+1919.66666666667, 1919.75, 1919.83333333333, 1919.91666666667,
+1920, 1920.08333333333, 1920.16666666667, 1920.25, 1920.33333333333,
+1920.41666666667, 1920.5, 1920.58333333333, 1920.66666666667,
+1920.75, 1920.83333333333, 1920.91666666667, 1921, 1921.08333333333,
+1921.16666666667, 1921.25, 1921.33333333333, 1921.41666666667,
+1921.5, 1921.58333333333, 1921.66666666667, 1921.75, 1921.83333333333,
+1921.91666666667, 1922, 1922.08333333333, 1922.16666666667, 1922.25,
+1922.33333333333, 1922.41666666667, 1922.5, 1922.58333333333,
+1922.66666666667, 1922.75, 1922.83333333333, 1922.91666666667,
+1923, 1923.08333333333, 1923.16666666667, 1923.25, 1923.33333333333,
+1923.41666666667, 1923.5, 1923.58333333333, 1923.66666666667,
+1923.75, 1923.83333333333, 1923.91666666667, 1924, 1924.08333333333,
+1924.16666666667, 1924.25, 1924.33333333333, 1924.41666666667,
+1924.5, 1924.58333333333, 1924.66666666667, 1924.75, 1924.83333333333,
+1924.91666666667, 1925, 1925.08333333333, 1925.16666666667, 1925.25,
+1925.33333333333, 1925.41666666667, 1925.5, 1925.58333333333,
+1925.66666666667, 1925.75, 1925.83333333333, 1925.91666666667,
+1926, 1926.08333333333, 1926.16666666667, 1926.25, 1926.33333333333,
+1926.41666666667, 1926.5, 1926.58333333333, 1926.66666666667,
+1926.75, 1926.83333333333, 1926.91666666667, 1927, 1927.08333333333,
+1927.16666666667, 1927.25, 1927.33333333333, 1927.41666666667,
+1927.5, 1927.58333333333, 1927.66666666667, 1927.75, 1927.83333333333,
+1927.91666666667, 1928, 1928.08333333333, 1928.16666666667, 1928.25,
+1928.33333333333, 1928.41666666667, 1928.5, 1928.58333333333,
+1928.66666666667, 1928.75, 1928.83333333333, 1928.91666666667,
+1929, 1929.08333333333, 1929.16666666667, 1929.25, 1929.33333333333,
+1929.41666666667, 1929.5, 1929.58333333333, 1929.66666666667,
+1929.75, 1929.83333333333, 1929.91666666667, 1930, 1930.08333333333,
+1930.16666666667, 1930.25, 1930.33333333333, 1930.41666666667,
+1930.5, 1930.58333333333, 1930.66666666667, 1930.75, 1930.83333333333,
+1930.91666666667, 1931, 1931.08333333333, 1931.16666666667, 1931.25,
+1931.33333333333, 1931.41666666667, 1931.5, 1931.58333333333,
+1931.66666666667, 1931.75, 1931.83333333333, 1931.91666666667,
+1932, 1932.08333333333, 1932.16666666667, 1932.25, 1932.33333333333,
+1932.41666666667, 1932.5, 1932.58333333333, 1932.66666666667,
+1932.75, 1932.83333333333, 1932.91666666667, 1933, 1933.08333333333,
+1933.16666666667, 1933.25, 1933.33333333333, 1933.41666666667,
+1933.5, 1933.58333333333, 1933.66666666667, 1933.75, 1933.83333333333,
+1933.91666666667, 1934, 1934.08333333333, 1934.16666666667, 1934.25,
+1934.33333333333, 1934.41666666667, 1934.5, 1934.58333333333,
+1934.66666666667, 1934.75, 1934.83333333333, 1934.91666666667,
+1935, 1935.08333333333, 1935.16666666667, 1935.25, 1935.33333333333,
+1935.41666666667, 1935.5, 1935.58333333333, 1935.66666666667,
+1935.75, 1935.83333333333, 1935.91666666667, 1936, 1936.08333333333,
+1936.16666666667, 1936.25, 1936.33333333333, 1936.41666666667,
+1936.5, 1936.58333333333, 1936.66666666667, 1936.75, 1936.83333333333,
+1936.91666666667, 1937, 1937.08333333333, 1937.16666666667, 1937.25,
+1937.33333333333, 1937.41666666667, 1937.5, 1937.58333333333,
+1937.66666666667, 1937.75, 1937.83333333333, 1937.91666666667,
+1938, 1938.08333333333, 1938.16666666667, 1938.25, 1938.33333333333,
+1938.41666666667, 1938.5, 1938.58333333333, 1938.66666666667,
+1938.75, 1938.83333333333, 1938.91666666667, 1939, 1939.08333333333,
+1939.16666666667, 1939.25, 1939.33333333333, 1939.41666666667,
+1939.5, 1939.58333333333, 1939.66666666667, 1939.75, 1939.83333333333,
+1939.91666666667, 1940, 1940.08333333333, 1940.16666666667, 1940.25,
+1940.33333333333, 1940.41666666667, 1940.5, 1940.58333333333,
+1940.66666666667, 1940.75, 1940.83333333333, 1940.91666666667,
+1941)), .Names = c("year", "month", "cholera.deaths", "time"), row.names = c(NA,
+600L), class = "data.frame")
Added: pkg/inst/data-src/dacca-mle.q
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/dacca-mle.q (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/dacca-mle.q 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,9 @@
+structure(c(20.8, 19.1, 0, 0.02, 0.06, 1, 1, -0.00498, 0.747,
+6.38, -3.436, 4.23, 3.33, 4.549, 0.184, 0.07857, 0.0584, 0.0091719,
+0.00020821, 0.01236, 3.1267, 0.2296, 6.3457, 3.8615, 0, 0.0086226,
+0.009941, 1.18243e-06, 6, 3), .Names = c("gamma", "eps", "rho",
+"delta", "deltaI", "clin", "alpha", "beta.trend", "log.beta1",
+"log.beta2", "log.beta3", "log.beta4", "log.beta5", "log.beta6",
+"omega1", "omega2", "omega3", "omega4", "omega5", "omega6", "sd.beta",
+"tau", "S.0", "I.0", "Rs.0", "R1.0", "R2.0", "R3.0", "nbasis",
+"nrstage"))
Added: pkg/inst/data-src/dacca.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/dacca.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/dacca.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,84 @@
+require(pomp)
+
+cholera <- dget("dacca-cholera.q")
+census <- dget("dacca-census.q")
+mle <- dget("dacca-mle.q")
+
+covar.dt <- 0.01
+nbasis <- as.integer(mle["nbasis"])
+nrstage <- as.integer(mle["nrstage"])
+
+t0 <- with(cholera,2*time[1]-time[2])
+tcovar <- seq(from=t0,to=max(cholera$time)+2/12,by=covar.dt)
+covartable <- data.frame(
+ time=tcovar,
+ seas=periodic.bspline.basis(tcovar-1/12,nbasis=nbasis,degree=3,period=1),
+ pop=predict(smooth.spline(x=census$year,y=census$census),x=tcovar)$y,
+ dpopdt=predict(smooth.spline(x=census$year,y=census$census),x=tcovar,deriv=1)$y,
+ trend=tcovar-mean(tcovar)
+ )
+
+pomp(
+ data=cholera[c("cholera.deaths","time")],
+ times='time',
+ t0=t0,
+ delta.t=1/240,
+ nrstage = nrstage,
+ rprocess = euler.simulate,
+ rmeasure = "_cholmodel_norm_rmeasure",
+ dmeasure = "_cholmodel_norm_dmeasure",
+ step.fun = "_cholmodel_one",
+ covar=covartable,
+ tcovar='time',
+ statenames = c("S","I","Rs","R1","M","W","count"),
+ paramnames = c("tau","gamma","eps","delta","deltaI",
+ "omega1","sd.beta","beta.trend","log.beta1",
+ "alpha","rho","clin","nbasis","nrstage"),
+ covarnames = c("pop","dpopdt","seas.1","trend"),
+ zeronames = c("M","count"),
+ PACKAGE = "pomp",
+ initializer = function (params, t0, covars, all.state.names, comp.names, nrstage, ...) {
+ all.state.names <- c("S","I","Rs","R1","R2","R3","M","W","count")
+ comp.names <- c("S","I","Rs",paste("R",1:nrstage,sep=''))
+ comp.ic.names <- paste(comp.names,"0",sep='.')
+ states <- numeric(length(all.state.names))
+ names(states) <- all.state.names
+ ## translate fractions into initial conditions
+ frac <- exp(params[comp.ic.names])
+ states[comp.names] <- round(covars['pop']*frac/sum(frac))
+ states
+ }
+ ) -> dacca
+
+## parameter transformations for fitting
+cholera.transform <- function (params, dir = c("forward","inverse")) {
+ dir <- match.arg(dir)
+ r <- length(dim(params))
+ r <- length(dim(params))
+ log.trans=c( # parameters to log transform
+ "gamma","eps","rho","delta","deltaI","alpha",
+ "tau","sd.beta",
+ paste("omega",seq(length=nbasis),sep=''),
+ "S.0","I.0","Rs.0","R1.0","R2.0","R3.0"
+ )
+ logit.trans="clin"
+ logit <- function(p){log(p/(1-p))} # (0,1) -> (-inf,inf)
+ expit <- function(r){1/(1+exp(-r))} # (-inf,inf) -> (0,1)
+ par.trans.vec <- function (x) {
+ x[logit.trans] <- logit(x[logit.trans])
+ x[log.trans] <- log(x[log.trans])
+ x
+ }
+ par.untrans.vec <- function (x) {
+ x[logit.trans] <- expit(x[logit.trans])
+ x[log.trans] <- exp(x[log.trans])
+ x
+ }
+ switch(
+ dir,
+ forward=if (r > 1) apply(params,2:r,par.trans.vec) else par.trans.vec(params),
+ inverse=if (r > 1) apply(params,2:r,par.untrans.vec) else par.untrans.vec(params)
+ )
+}
+
+coef(dacca) <- cholera.transform(mle,dir="forward")
Added: pkg/inst/data-src/euler.sir.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/euler.sir.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/euler.sir.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,44 @@
+require(pomp)
+
+simulate(
+ pomp(
+ times=seq(1/52,4,by=1/52),
+ data=rbind(measles=numeric(52*4)),
+ t0=0,
+ delta.t=1/52/20,
+ statenames=c("S","I","R","cases","W"),
+ paramnames=c(
+ "gamma","mu","iota",
+ "beta1","beta.sd","pop","rho",
+ "nbasis","degree","period"
+ ),
+ zeronames=c("cases"),
+ comp.names=c("S","I","R"),
+ step.fun="sir_euler_simulator",
+ rprocess=euler.simulate,
+ skeleton.vectorfield="sir_ODE",
+ rmeasure="binom_rmeasure",
+ dmeasure="binom_dmeasure",
+ PACKAGE="pomp",
+ initializer=function(params, t0, comp.names, ...){
+ p <- exp(params)
+ snames <- c("S","I","R","cases","W")
+ fracs <- p[paste(comp.names,"0",sep=".")]
+ x0 <- numeric(length(snames))
+ names(x0) <- snames
+ x0[comp.names] <- round(p['pop']*fracs/sum(fracs))
+ x0
+ }
+ ),
+ params=c(
+ gamma=log(26),mu=log(0.02),iota=log(0.01),
+ nbasis=3,degree=3,period=1, # NB: all parameters are log-transformed but these
+ beta1=log(1200),beta2=log(1800),beta3=log(600),
+ beta.sd=log(1e-3),
+ pop=log(2.1e6),
+ rho=log(0.6),
+ S.0=log(26/1200),I.0=log(0.001),R.0=log(1-0.001-26/1200)
+ ),
+ nsim=1,
+ seed=329348545L
+ ) -> euler.sir
Added: pkg/inst/data-src/make.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/make.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/make.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,6 @@
+examples <- c("euler.sir","ou2","rw2","verhulst","dacca")
+
+for (ex in examples) {
+ source(file=paste(ex,"R",sep="."))
+ save(list=ex,file=paste(ex,"rda",sep="."))
+}
Added: pkg/inst/data-src/ou2.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/ou2.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/ou2.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,73 @@
+require(pomp)
+
+simulate(
+ pomp(
+ times=seq(1,100),
+ data=rbind(
+ y1=rep(0,100),
+ y2=rep(0,100)
+ ),
+ t0=0,
+ rprocess = function (xstart, times, params, paramnames, ...) {
+ nvar <- nrow(xstart)
+ npar <- nrow(params)
+ nrep <- ncol(xstart)
+ ntimes <- length(times)
+ ## get indices of the various parameters in the 'params' matrix
+ ## C uses zero-based indexing!
+ parindex <- match(paramnames,rownames(params))-1
+ array(
+ .C("ou2_adv",
+ X = double(nvar*nrep*ntimes),
+ xstart = as.double(xstart),
+ par = as.double(params),
+ times = as.double(times),
+ n = as.integer(c(nvar,npar,nrep,ntimes)),
+ parindex = as.integer(parindex),
+ DUP = FALSE,
+ NAOK = TRUE,
+ PACKAGE = "pomp"
+ )$X,
+ dim=c(nvar,nrep,ntimes),
+ dimnames=list(rownames(xstart),NULL,NULL)
+ )
+ },
+ dprocess = function (x, times, params, log, paramnames, ...) {
+ nvar <- nrow(x)
+ npar <- nrow(params)
+ nrep <- ncol(x)
+ ntimes <- length(times)
+ parindex <- match(paramnames,rownames(params))-1
+ array(
+ .C("ou2_pdf",
+ d = double(nrep*(ntimes-1)),
+ X = as.double(x),
+ par = as.double(params),
+ times = as.double(times),
+ n = as.integer(c(nvar,npar,nrep,ntimes)),
+ parindex = as.integer(parindex),
+ give_log=as.integer(log),
+ DUP = FALSE,
+ NAOK = TRUE,
+ PACKAGE = "pomp"
+ )$d,
+ dim=c(nrep,ntimes-1)
+ )
+ },
+ dmeasure = "normal_dmeasure",
+ rmeasure = "normal_rmeasure",
+ paramnames = c(
+ "alpha.1","alpha.2","alpha.3","alpha.4",
+ "sigma.1","sigma.2","sigma.3",
+ "tau"
+ ),
+ statenames = c("x1","x2")
+ ),
+ params=c(
+ alpha.1=0.9,alpha.2=0,alpha.3=0,alpha.4=0.99,
+ sigma.1=1,sigma.2=0,sigma.3=2,
+ tau=1,x1.0=50,x2.0=-50
+ ),
+ nsim=1,
+ seed=377456545L
+ ) -> ou2
Added: pkg/inst/data-src/rw2.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/rw2.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/rw2.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,38 @@
+require(pomp)
+
+simulate(
+ pomp(
+ rprocess = onestep.simulate,
+ dprocess = onestep.density,
+ step.fun = function(x, t, params, delta.t, ...) {
+ c(
+ x1=rnorm(n=1,mean=x['x1'],sd=params['s1']*delta.t),
+ x2=rnorm(n=1,mean=x['x2'],sd=params['s2']*delta.t)
+ )
+ },
+ dens.fun = function (x1, t1, x2, t2, params, ...) {
+ sum(
+ dnorm(
+ x=x2[c('x1','x2')],
+ mean=x1[c('x1','x2')],
+ sd=params[c('s1','s2')]*(t2-t1),
+ log=TRUE
+ ),
+ na.rm=TRUE
+ )
+ },
+ measurement.model=list(
+ y1 ~ norm(mean=x1,sd=tau),
+ y2 ~ norm(mean=x2,sd=tau)
+ ),
+ times=1:100,
+ data=rbind(
+ y1=rep(0,100),
+ y2=rep(0,100)
+ ),
+ t0=0
+ ),
+ params=c(x1.0=0,x2.0=0,s1=1,s2=3,tau=1),
+ nsim=1,
+ seed=738377475L
+ ) -> rw2
Added: pkg/inst/data-src/verhulst.R
===================================================================
--- pkg/inst/data-src/verhulst.R (rev 0)
+++ pkg/inst/data-src/verhulst.R 2010-03-15 12:45:06 UTC (rev 207)
@@ -0,0 +1,50 @@
+require(pomp)
+
+simulate(
+ pomp(
+ data=rbind(obs=rep(0,1000)),
+ times=seq(0.1,by=0.1,length=1000),
+ t0=0,
+ rprocess=euler.simulate,
+ step.fun=function(x,t,params,delta.t,...){
+ with(
+ as.list(c(x,params)),
+ rnorm(
+ n=1,
+ mean=n+r*n*(1-n/K)*delta.t,
+ sd=sigma*n*sqrt(delta.t)
+ )
+ )
+ },
+ dprocess=onestep.density,
+ dens.fun=function(x1,x2,t1,t2,params,log,...){
+ delta.t <- t2-t1
+ with(
+ as.list(c(x1,params)),
+ dnorm(
+ x=x2['n'],
+ mean=n+r*n*(1-n/K)*delta.t,
+ sd=sigma*n*sqrt(delta.t),
+ log=log
+ )
+ )
+ },
+ measurement.model=obs~lnorm(meanlog=log(n),sdlog=log(1+tau)),
+ skeleton.vectorfield=function(x,t,params,...){
+ with(
+ as.list(c(x,params)),
+ r*n*(1-n/K)
+ )
+ },
+ delta.t=0.01
[TRUNCATED]
To get the complete diff run:
svnlook diff /svnroot/pomp -r 207
More information about the pomp-commits
mailing list