### R code from vignette source 'maSAE.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: maSAE.Rnw:58-59 ################################################### library("maSAE") ################################################### ### code chunk number 2: maSAE.Rnw:63-65 ################################################### data("s2") data("s1") ################################################### ### code chunk number 3: maSAE.Rnw:70-71 ################################################### s12 <- bind_data(s1, s2) ################################################### ### code chunk number 4: maSAE.Rnw:74-76 ################################################### saeO <- saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, s2 = "phase2") ################################################### ### code chunk number 5: maSAE.Rnw:79-80 ################################################### predict(saeO) ################################################### ### code chunk number 6: maSAE.Rnw:88-91 ################################################### data("s0") s0$x1 <- s0$x3 <- NULL s012 <- bind_data(s1, s2, s0) ################################################### ### code chunk number 7: maSAE.Rnw:94-96 ################################################### predict(saObj(data = s012, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, s2 = "phase2", s1 = "phase1")) ################################################### ### code chunk number 8: maSAE.Rnw:103-107 ################################################### tm1 <- as.data.frame(tapply(s012$x2, s012$g, mean)) names(tm1)[1] <- c("x2"); tm1$g <- row.names(tm1) predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm1)) ################################################### ### code chunk number 9: maSAE.Rnw:115-120 ################################################### preds <- paste("x",1:3, sep="") tm <- as.data.frame(rbind(colMeans(subset(s12, g == "a")[, preds]), colMeans(subset(s12, g == "b")[, preds]) ) ); tm$g=c("a", "b") ################################################### ### code chunk number 10: maSAE.Rnw:123-125 ################################################### predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm)) ################################################### ### code chunk number 11: maSAE.Rnw:131-138 ################################################### 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) ################################################### ### code chunk number 12: maSAE.Rnw:150-151 ################################################### grep(".*clust", capture.output(str(s1)), value = TRUE) ################################################### ### code chunk number 13: maSAE.Rnw:159-161 (eval = FALSE) ################################################### ## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, ## s2 = "phase2", cluster = "clustid")) ################################################### ### code chunk number 14: maSAE.Rnw:163-166 (eval = FALSE) ################################################### ## predict(saObj(data = s012, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, ## s2 = "phase2", s1 = "phase1", ## cluster = "clustid")) ################################################### ### code chunk number 15: maSAE.Rnw:168-171 (eval = FALSE) ################################################### ## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, ## s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm1, ## cluster = "clustid")) ################################################### ### code chunk number 16: maSAE.Rnw:173-176 (eval = FALSE) ################################################### ## predict(saObj(data = s12, f = y ~x1 + x2 + x3 | g, ## s2 = "phase2", smallAreaMeans = tm, ## cluster = "clustid"))