From 92168ab58f36181032ef8100eeb6aaeaf7a0c36e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 17:25:38 +0900 Subject: [PATCH 1/9] added /docs and more to .Rbuildignore viva usethis::use_pkgdown() --- .Rbuildignore | 3 +++ .gitignore | 1 + _pkgdown.yml | 0 3 files changed, 4 insertions(+) create mode 100644 _pkgdown.yml diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore index 54c7c78..a7a3355 100644 --- a/.Rbuildignore +++ b/.Rbuildignore @@ -6,3 +6,6 @@ ^\.github$ ^README\.Rmd$ ^vignettes/articles$ +^_pkgdown\.yml$ +^docs$ +^pkgdown$ diff --git a/.gitignore b/.gitignore index d769789..5cc76c0 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -3,3 +3,4 @@ .RData .Ruserdata .WIP/simulation.data/ +docs diff --git a/_pkgdown.yml b/_pkgdown.yml new file mode 100644 index 0000000..e69de29 From b99638678aa08575ab9f44eac06f89879bb11388 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 17:26:11 +0900 Subject: [PATCH 2/9] edited a few articles's code chunk's names --- docs/articles/articles/first_simulations.html | 4 ++-- docs/articles/articles/importing_networks.html | 2 +- vignettes/articles/first_simulations.Rmd | 12 ++++++------ vignettes/articles/importing_networks.Rmd | 10 +++++----- 4 files changed, 14 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/docs/articles/articles/first_simulations.html b/docs/articles/articles/first_simulations.html index 1891301..aa52246 100644 --- a/docs/articles/articles/first_simulations.html +++ b/docs/articles/articles/first_simulations.html @@ -830,7 +830,7 @@

ylab = "Simulated network edges's weights" ) abline(0,1,col = "red",lty = "dashed") -

+

@@ -958,7 +958,7 @@

scaled.list |> sapply(upper_cor,Y = Adj / samp.effort) |> plot(xlab = "n.scans",ylab = "edge correlation")

-

+

diff --git a/docs/articles/articles/importing_networks.html b/docs/articles/articles/importing_networks.html index 596c01e..c7fe7db 100644 --- a/docs/articles/articles/importing_networks.html +++ b/docs/articles/articles/importing_networks.html @@ -256,7 +256,7 @@

edge.width = 15 * (G.E - min(G.E)) / (max(G.E) - min(G.E)) ) -

+

The conversion can be achieve the other-way around:

 G.Adj <- igraph::get.adjacency(G,type = "lower",attr = "weight")
diff --git a/vignettes/articles/first_simulations.Rmd b/vignettes/articles/first_simulations.Rmd
index db006fb..6d918d4 100644
--- a/vignettes/articles/first_simulations.Rmd
+++ b/vignettes/articles/first_simulations.Rmd
@@ -29,7 +29,7 @@ This represents an undirected network in the form of an upper-triangular matrix
 Simulations are obtained via this package's main function `simunet()`. Let us see the detail of its
 inputs:
 
-```{r first sim}
+```{r first_sim}
 set.seed(42)
 
 sL1 <- simunet(
@@ -47,7 +47,7 @@ We obtain a 17 x 17 x 10 array of 10 binary adjacency matrices, the 10 scans.
 ## Running more simulations
 Simulating more `scanList`s from the same `Adj` and `samp.effort` will lead not only to different
 scans:
-```{r second sim}
+```{r second_sim}
 sL2 <- simunet(Adj,samp.effort,"upper",n.scans = 10)
 sL2
 
@@ -66,7 +66,7 @@ sL2 |> attrs("edge.Prob") # most of `SimuNet`'s functions have been written to a
 ## Collapsing the binary adjacency matrix sequence into a weighted adjacency matrix
 ### Summing `scanList`
 `scanList`'s 3D arrays can be summed over their 3rd dimension via `sum_scans()`:
-```{r sum firsts}
+```{r sum_firsts}
 sum_scans(sL1)
 sL2 |> sum_scans()
 ```
@@ -81,7 +81,7 @@ upper_cor <- function(X,Y) {
 
 Now, we run a new simulation containing as many scans as the input sampling effort to see how the
 simulation compares to `Adj`
-```{r sum comparison}
+```{r sum_comparison}
 sL3.Adj <- simunet(Adj,samp.effort,"upper",n.scans = samp.effort) |> sum_scans()
 
 Adj
@@ -105,14 +105,14 @@ designs](experiments.html)).
 In the case of theoretical scanList, this means dividing the obtained weighted adjacency matrix by
 `n.scans`.
 
-```{r scale firsts}
+```{r scale_firsts}
 scale_scans(sL1)
 sL2 |> scale_scans()
 scale_scans(sL3.Adj)
 ```
 
 One can look at how the correlation with a scaled `Adj` evolve with increasing `n.scans`
-```{r scale details}
+```{r scale_details}
 scaled.list <- 
   lapply(
     round(seq(10,250,length.out = 200)),
diff --git a/vignettes/articles/importing_networks.Rmd b/vignettes/articles/importing_networks.Rmd
index d89fcd9..f44b084 100644
--- a/vignettes/articles/importing_networks.Rmd
+++ b/vignettes/articles/importing_networks.Rmd
@@ -48,7 +48,7 @@ Any methods leading to such a square integer matrix - triangular or not - is sui
 `samp.effort`, simply assign an integer to a variable.
 
 #### randomly generate an `Adj` matrix and `samp.effort`:  
-```{r random init}
+```{r random_init}
 library(SimuNet)
 set.seed(42)
 
@@ -68,7 +68,7 @@ samp.effort
 
 #### import them manually
 from real-life observations:  
-```{r manual init}
+```{r manual_init}
 # input data manually... 
 Adj <- matrix(c( 0,12,34,56,78,
                  0, 0,23,45,67,
@@ -90,7 +90,7 @@ Or with such data from the literature
 #### Import them from the [Animal Social Network Repository](https://bansallab.github.io/asnr/)  
 A helper function, `import_from_asnr()`, can be used to interact with the
 [ASNR](https://bansallab.github.io/asnr/)
-```{r asnr import as matrix}
+```{r asnr import_as_matrix}
 Adj <- import_from_asnr("Mammalia",
                         "kangaroo_proximity_weighted",
                         output = "adjacency",type = "lower")
@@ -118,7 +118,7 @@ directly by specifying the `output` (among `"graph"` and `"adjacency"`, with sup
 matching)
 
 From there, it is easy to plot a visualization of the network:
-```{r plotting original Adj}
+```{r plotting_original_Adj}
 # from Adj...
 G <- igraph::graph.adjacency(Adj,mode = "lower",weighted = TRUE)
 # ... or directly imported
@@ -137,7 +137,7 @@ plot(G,
 ```
 
 The conversion can be achieve the other-way around:
-```{r network to Adj}
+```{r network_to_Adj}
 G.Adj <- igraph::get.adjacency(G,type = "lower",attr = "weight")
 G.Adj
 

From 47d2bbffa063267a1e8e5796b9d1133672f92488 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Kenneth Keuk 
Date: Thu, 12 Aug 2021 17:28:12 +0900
Subject: [PATCH 3/9] started improving printing of scanList via Matrix's
 sparseMatrix class

also renammed sLapply to sLvapply , and now sLapply does a lapply for scanList
---
 DESCRIPTION                   |   4 +-
 NAMESPACE                     |   5 ++
 R/expDesign_sampling.R        |   2 +-
 R/scanList_tools.R            | 158 ++++++++++++++++++++++++++++++++--
 docs/pkgdown.yml              |   2 +-
 docs/reference/attrs-set.html |   2 +-
 docs/reference/attrs.html     |   2 +-
 docs/reference/index.html     |   8 ++
 docs/reference/sLapply.html   |   9 +-
 man/sLapply.Rd                |   7 +-
 man/sLvapply.Rd               |  43 +++++++++
 11 files changed, 216 insertions(+), 26 deletions(-)
 create mode 100644 man/sLvapply.Rd

diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION
index 078663d..db974e9 100644
--- a/DESCRIPTION
+++ b/DESCRIPTION
@@ -20,7 +20,9 @@ Imports:
     httr,
     magrittr,
     purrr,
-    scales
+    scales,
+    Matrix,
+    methods
 URL: https://github.com/R-KenK/SimuNet
 BugReports: https://github.com/R-KenK/SimuNet/issues
 Suggests: 
diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
index 1b423b2..a1d354b 100644
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -10,7 +10,9 @@ S3method(count_nonNA,empirical)
 S3method(count_nonNA,sLlist)
 S3method(count_nonNA,scanList)
 S3method(print,matList)
+S3method(print,scaled)
 S3method(print,scanList)
+S3method(print,sum)
 S3method(rbind,scanList)
 S3method(remove_mostPeripheral,sLlist)
 S3method(remove_mostPeripheral,scanList)
@@ -59,10 +61,12 @@ export(remove_mostPeripheral)
 export(resolve_NA)
 export(sLapply)
 export(sLlapply)
+export(sLvapply)
 export(scale_scans)
 export(scanList2matList)
 export(simunet)
 export(sum_scans)
+importFrom(Matrix,printSpMatrix)
 importFrom(httr,GET)
 importFrom(httr,content)
 importFrom(httr,stop_for_status)
@@ -70,6 +74,7 @@ importFrom(igraph,get.adjacency)
 importFrom(igraph,read_graph)
 importFrom(igraph,vertex_attr)
 importFrom(magrittr,"%>%")
+importFrom(methods,as)
 importFrom(purrr,compose)
 importFrom(scales,rescale_max)
 importFrom(stats,rbeta)
diff --git a/R/expDesign_sampling.R b/R/expDesign_sampling.R
index 2add8bb..2e37543 100644
--- a/R/expDesign_sampling.R
+++ b/R/expDesign_sampling.R
@@ -239,7 +239,7 @@ group_sample <- function(scan.list,sampling = c("constant","matrix","random","fu
   obs.P <- determine_obsProb(scan.list = scan.list,sampling = sampling,all.sampled = all.sampled)
 
   groupSampled <-
-    sLapply(scan.list,
+    sLvapply(scan.list,
             \(s) {
               s[sf(s)] <-
                 s[sf(s)] |>
diff --git a/R/scanList_tools.R b/R/scanList_tools.R
index aeea75d..456d976 100644
--- a/R/scanList_tools.R
+++ b/R/scanList_tools.R
@@ -236,6 +236,38 @@ copy_attrs_to <- function(from,to) {
   to
 }
 
+#' Shortcut to a `lapply` equivalent to apply a function to each 2D matrix contained in a `scanList`
+#' Written analogously to [vapply()]. Values returned by `.f` should be a similarly dimensionned
+#' matrix as the first one contained in the 3D array
+#'
+#' @param sL a `scanList` object (see [`simunet()`][simunet()])
+#' @param FUN a function,to apply a function to each 2D matrix contained in `sL`
+#' @param ... extra argument to be passed, notably named arguments used by `.f` (see [lapply()])
+#'
+#' @return a 3D array onto which the function has been applied to each scan
+#'
+#' @export
+#'
+#' @examples
+#' set.seed(42)
+#' n <- 5L
+#' samp.effort <- 100L
+#'
+#' # Adjacency matrix import
+#' ## random directed adjacency matrix
+#' Adj <- sample(1:samp.effort,n * n) |>
+#'   matrix(nrow = 5,dimnames = list(letters[1:n],letters[1:n]))
+#' Adj[lower.tri(Adj,diag = TRUE)] <- 0L
+#' Adj
+#'
+#' sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L)
+#' sL |> sLapply(\(scan) {scan[1,2] <- NA;scan})
+sLapply <- function(sL,FUN,...) {
+  lapply(
+    X = 1:(dim(sL)[3]),
+    FUN = function(x) FUN(sL[,,x],...)
+  )
+}
 #' Shortcut to a `lapply` equivalent to apply a function to each 2D matrix contained in a `scanList`
 #' Written analogously to [vapply()]. Values returned by `.f` should be a similarly dimensionned
 #' matrix as the first one contained in the 3D array
@@ -264,7 +296,7 @@ copy_attrs_to <- function(from,to) {
 #'
 #' sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L)
 #' sL |> sLapply(\(scan) {scan[1,2] <- NA;scan})
-sLapply <- function(sL,.f,...,USE.NAMES = TRUE) {
+sLvapply <- function(sL,.f,...,USE.NAMES = TRUE) {
   vapply(
     X = 1:(dim(sL)[3]),
     FUN = function(x) .f(sL[,,x]),
@@ -315,14 +347,6 @@ sLlapply <- function(sLlist,FUN,...) {
   sLlist
 }
 
-#' Print method for `scanList` objects
-#' @export
-#' @noRd
-print.scanList <- function(x,...) {
-  print.default(without_attrs(x))
-  cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x)))
-}
-
 #' transpose method for `scanList` objects
 #' @export
 #' @noRd
@@ -353,3 +377,119 @@ rbind_2scanList <- function(sL1,sL2) {
 rbind.scanList <- function(...,deparse.level = 1) {
   Reduce(rbind_2scanList,list(...))
 }
+
+# printing related functions ----
+
+## printing methods ----
+#' Print method for `scanList` objects
+#' @export
+#' @noRd
+print.scanList <- function(x,...) {
+  print_sLarray(x)
+  cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x)))
+  invisible(x)
+}
+
+#' Print method for `sum` objects
+#' @export
+#' @noRd
+print.sum <- function(x,...) {
+  mode <- attrs(sL,"mode")
+  to.print <- without_attrs(x)
+  class(to.print) <- NULL
+  print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...)
+  cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x)))
+  invisible(x)
+}
+
+#' Print method for `sum` objects
+#' @export
+#' @noRd
+print.scaled <- function(x,digits = 2,...) {
+  mode <- attrs(sL,"mode")
+  to.print <- without_attrs(x) |> round(digits = digits)
+  class(to.print) <- NULL
+  print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...)
+  cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x)))
+  invisible(x)
+}
+
+## printing tools ----
+
+#' Cleaner 3D array print
+#'
+#' @param sL a `scanList` object
+#' @param ... additional arguments to be passed to `Matrix::printSpMatrix()`
+#'
+#' @return `sL` invisibly, but print a cleaner 3D array via `Matrix::printSpMatrix()`
+#' @noRd
+print_sLarray <- function(sL,...) {
+  mode <- attrs(sL,"mode")
+  scan.ind <- choose_scan_to_print(sL)
+  truncated <- attr(scan.ind,"truncated")
+  # prints all but the last
+  lapply(scan.ind,\(s) print_clean_scan(sL[,,s],s,mode = mode,...))
+  if (truncated) cat("\n... (",dim(sL)[3] - 3," more scans)\n")
+  print_clean_scan(sL[,,dim(sL)[3]],dim(sL)[3],mode = mode,...)
+  invisible(sL)
+}
+
+#' Choose what scan index to display, truncate if too many
+#'
+#' @param sL a `scanList` object
+#'
+#' @return integer vector, indices of scan to print
+#' @noRd
+choose_scan_to_print <- function(sL) {
+  truncated <- dim(sL)[3] > 5
+  scan.ind <-
+    if (truncated) c(1,2) else scan.ind <- 1:(dim(sL)[3] - 1)
+  attr(scan.ind,"truncated") <- truncated
+  attr(scan.ind,"last.scan") <- dim(sL)[3]
+  scan.ind
+}
+
+#' Cleaner adjacency matrix print
+#'
+#' @param scan numeric matrix, a scan
+#' @param s integer, scan index
+#' @param ... additional arguments to be passed to
+#'   [`Matrix::printSpMatrix()`][Matrix::printSpMatrix()]
+#' @param mode character, igraph's mode
+#' @param col.names logical, see [`Matrix::printSpMatrix()`][Matrix::printSpMatrix()]
+#' @param note.dropping.colnames logical, see [`Matrix::printSpMatrix()`][Matrix::printSpMatrix()]
+#'
+#' @return `scan` invisibly, but print a cleaner scan via
+#'   [`Matrix::printSpMatrix()`][Matrix::printSpMatrix()]
+#'
+#' @importFrom Matrix printSpMatrix
+#' @importFrom methods as
+#'
+#' @noRd
+print_clean_scan <- function(scan,s,mode,
+                             col.names = FALSE,
+                             note.dropping.colnames = FALSE,
+                             ...) {
+  spM_class <- determine_spM_class(mode)
+  cat("\nscan: ",s,sep = "")
+  methods::as(scan,spM_class) |>
+    Matrix::printSpMatrix(col.names = col.names,note.dropping.colnames = note.dropping.colnames,
+                          ...)
+  invisible(scan)
+}
+
+#' Determine sparse Matrix class to use to print
+#'
+#' @param mode character, igraph's mode
+#' @noRd
+determine_spM_class <- function(mode) {
+  switch(mode,
+         "directed" = ,
+         "undirected" = ,
+         "max" = ,
+         "min" = ,
+         "plus" = "dgCMatrix",
+         "upper" = ,
+         "lower" =  "dtCMatrix"
+  )
+}
diff --git a/docs/pkgdown.yml b/docs/pkgdown.yml
index a7017fe..e37f886 100644
--- a/docs/pkgdown.yml
+++ b/docs/pkgdown.yml
@@ -7,5 +7,5 @@ articles:
   articles/first_simulations: first_simulations.html
   articles/importing_networks: importing_networks.html
   articles/SimuNet: SimuNet.html
-last_built: 2021-08-11T10:36Z
+last_built: 2021-08-12T08:22Z
 
diff --git a/docs/reference/attrs-set.html b/docs/reference/attrs-set.html
index 5c7acf5..5259101 100644
--- a/docs/reference/attrs-set.html
+++ b/docs/reference/attrs-set.html
@@ -1315,7 +1315,7 @@ 
Examp
 #>         .row(d) <= .col(d)
 #>     else .row(d) < .col(d)
 #> }
-#> <bytecode: 0x0000000027580e60>
+#> <bytecode: 0x0000000027573700>
 #> <environment: namespace:base>
 #> 
 #> $edge.Prob
diff --git a/docs/reference/attrs.html b/docs/reference/attrs.html
index 213c377..ad1eb43 100644
--- a/docs/reference/attrs.html
+++ b/docs/reference/attrs.html
@@ -1310,7 +1310,7 @@ 
Examp
 #>         .row(d) <= .col(d)
 #>     else .row(d) < .col(d)
 #> }
-#> <bytecode: 0x0000000027580e60>
+#> <bytecode: 0x0000000027573700>
 #> <environment: namespace:base>
 #> 
 #> $edge.Prob
diff --git a/docs/reference/index.html b/docs/reference/index.html
index 9c7c39a..7ccc6c2 100644
--- a/docs/reference/index.html
+++ b/docs/reference/index.html
@@ -312,6 +312,14 @@ 
sLvapply() 

+        
+        
Shortcut to a lapply equivalent to apply a function to each 2D matrix contained in a scanList
+Written analogously to vapply(). Values returned by .f should be a similarly dimensionned
+matrix as the first one contained in the 3D array

       
         
         
diff --git a/docs/reference/sLapply.html b/docs/reference/sLapply.html
index 7df8e25..9fe00e1 100644
--- a/docs/reference/sLapply.html
+++ b/docs/reference/sLapply.html
@@ -154,7 +154,7 @@ 
Shortcut to a lapply equivalent to apply a function to each 2D
 matrix as the first one contained in the 3D array
- 
sLapply(sL, .f, ..., USE.NAMES = TRUE)
+ 
sLapply(sL, FUN, ...)

Arguments

@@ -164,18 +164,13 @@

Arg

- + - - - -

a scanList object (see simunet())
.fFUN

a function,to apply a function to each 2D matrix contained in sL
...

extra argument to be passed, notably named arguments used by .f (see lapply())
USE.NAMES

logical; if TRUE and if X is character, use X as names for the result -unless it had names already (see vapply())

Value

diff --git a/man/sLapply.Rd b/man/sLapply.Rd index 91ab10a..84d0a63 100644 --- a/man/sLapply.Rd +++ b/man/sLapply.Rd @@ -6,17 +6,14 @@ Written analogously to \code{\link[=vapply]{vapply()}}. Values returned by \code{.f} should be a similarly dimensionned matrix as the first one contained in the 3D array} \usage{ -sLapply(sL, .f, ..., USE.NAMES = TRUE) +sLapply(sL, FUN, ...) } \arguments{ \item{sL}{a \code{scanList} object (see \code{\link[=simunet]{simunet()}})} -\item{.f}{a function,to apply a function to each 2D matrix contained in \code{sL}} +\item{FUN}{a function,to apply a function to each 2D matrix contained in \code{sL}} \item{...}{extra argument to be passed, notably named arguments used by \code{.f} (see \code{\link[=lapply]{lapply()}})} - -\item{USE.NAMES}{logical; if \code{TRUE} and if \code{X} is character, use \code{X} as names for the result -unless it had names already (see \code{\link[=vapply]{vapply()}})} } \value{ a 3D array onto which the function has been applied to each scan diff --git a/man/sLvapply.Rd b/man/sLvapply.Rd new file mode 100644 index 0000000..3ae48ec --- /dev/null +++ b/man/sLvapply.Rd @@ -0,0 +1,43 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/scanList_tools.R +\name{sLvapply} +\alias{sLvapply} +\title{Shortcut to a \code{lapply} equivalent to apply a function to each 2D matrix contained in a \code{scanList} +Written analogously to \code{\link[=vapply]{vapply()}}. Values returned by \code{.f} should be a similarly dimensionned +matrix as the first one contained in the 3D array} +\usage{ +sLvapply(sL, .f, ..., USE.NAMES = TRUE) +} +\arguments{ +\item{sL}{a \code{scanList} object (see \code{\link[=simunet]{simunet()}})} + +\item{.f}{a function,to apply a function to each 2D matrix contained in \code{sL}} + +\item{...}{extra argument to be passed, notably named arguments used by \code{.f} (see \code{\link[=lapply]{lapply()}})} + +\item{USE.NAMES}{logical; if \code{TRUE} and if \code{X} is character, use \code{X} as names for the result +unless it had names already (see \code{\link[=vapply]{vapply()}})} +} +\value{ +a 3D array onto which the function has been applied to each scan +} +\description{ +Shortcut to a \code{lapply} equivalent to apply a function to each 2D matrix contained in a \code{scanList} +Written analogously to \code{\link[=vapply]{vapply()}}. Values returned by \code{.f} should be a similarly dimensionned +matrix as the first one contained in the 3D array +} +\examples{ +set.seed(42) +n <- 5L +samp.effort <- 100L + +# Adjacency matrix import +## random directed adjacency matrix +Adj <- sample(1:samp.effort,n * n) |> + matrix(nrow = 5,dimnames = list(letters[1:n],letters[1:n])) +Adj[lower.tri(Adj,diag = TRUE)] <- 0L +Adj + +sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L) +sL |> sLapply(\(scan) {scan[1,2] <- NA;scan}) +} From c2ae6e5268077aef47974702a4111eb0044ca484 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 17:30:36 +0900 Subject: [PATCH 4/9] print.sum() and print.scaled(): fixed bad variable copy/paste --- R/scanList_tools.R | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/R/scanList_tools.R b/R/scanList_tools.R index 456d976..1e17c5b 100644 --- a/R/scanList_tools.R +++ b/R/scanList_tools.R @@ -394,7 +394,7 @@ print.scanList <- function(x,...) { #' @export #' @noRd print.sum <- function(x,...) { - mode <- attrs(sL,"mode") + mode <- attrs(x,"mode") to.print <- without_attrs(x) class(to.print) <- NULL print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...) @@ -406,7 +406,7 @@ print.sum <- function(x,...) { #' @export #' @noRd print.scaled <- function(x,digits = 2,...) { - mode <- attrs(sL,"mode") + mode <- attrs(x,"mode") to.print <- without_attrs(x) |> round(digits = digits) class(to.print) <- NULL print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...) From 606a45e81099476f9dbf9501c421ebb979537255 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 17:54:07 +0900 Subject: [PATCH 5/9] Removed reliance on mode to print by using a single sparseMatrix class "dgCMatrix" can work for both directed and triangular matrices, removing the need for extra layers of complexity for printing... --- R/scanList_tools.R | 36 ++++++++---------------------------- 1 file changed, 8 insertions(+), 28 deletions(-) diff --git a/R/scanList_tools.R b/R/scanList_tools.R index 1e17c5b..5d77fdd 100644 --- a/R/scanList_tools.R +++ b/R/scanList_tools.R @@ -109,7 +109,7 @@ draw_raw_scanList <- function(edge.Prob,n.scans) { stats::rbinom(edge.Prob$P,1L,edge.Prob$P) },edge.Prob$Adj ) - class(sL) <- "scanList" + class(sL) <- c("raw","scanList") sL } @@ -394,22 +394,20 @@ print.scanList <- function(x,...) { #' @export #' @noRd print.sum <- function(x,...) { - mode <- attrs(x,"mode") to.print <- without_attrs(x) class(to.print) <- NULL - print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...) + print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",...) cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) invisible(x) } -#' Print method for `sum` objects +#' Print method for `scaled` objects #' @export #' @noRd print.scaled <- function(x,digits = 2,...) { - mode <- attrs(x,"mode") to.print <- without_attrs(x) |> round(digits = digits) class(to.print) <- NULL - print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",mode,...) + print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",...) cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) invisible(x) } @@ -424,13 +422,12 @@ print.scaled <- function(x,digits = 2,...) { #' @return `sL` invisibly, but print a cleaner 3D array via `Matrix::printSpMatrix()` #' @noRd print_sLarray <- function(sL,...) { - mode <- attrs(sL,"mode") scan.ind <- choose_scan_to_print(sL) truncated <- attr(scan.ind,"truncated") # prints all but the last - lapply(scan.ind,\(s) print_clean_scan(sL[,,s],s,mode = mode,...)) + lapply(scan.ind,\(s) print_clean_scan(sL[,,s],s,...)) if (truncated) cat("\n... (",dim(sL)[3] - 3," more scans)\n") - print_clean_scan(sL[,,dim(sL)[3]],dim(sL)[3],mode = mode,...) + print_clean_scan(sL[,,dim(sL)[3]],dim(sL)[3],...) invisible(sL) } @@ -466,30 +463,13 @@ choose_scan_to_print <- function(sL) { #' @importFrom methods as #' #' @noRd -print_clean_scan <- function(scan,s,mode, +print_clean_scan <- function(scan,s, col.names = FALSE, note.dropping.colnames = FALSE, ...) { - spM_class <- determine_spM_class(mode) cat("\nscan: ",s,sep = "") - methods::as(scan,spM_class) |> + methods::as(scan,"dgCMatrix") |> Matrix::printSpMatrix(col.names = col.names,note.dropping.colnames = note.dropping.colnames, ...) invisible(scan) } - -#' Determine sparse Matrix class to use to print -#' -#' @param mode character, igraph's mode -#' @noRd -determine_spM_class <- function(mode) { - switch(mode, - "directed" = , - "undirected" = , - "max" = , - "min" = , - "plus" = "dgCMatrix", - "upper" = , - "lower" = "dtCMatrix" - ) -} From 0cf7d55a1828bb19e336a3613656914ddd1dcf50 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 18:18:23 +0900 Subject: [PATCH 6/9] class sum renammed to weightedAdj and is used for stored Adj --- R/edgeProb.R | 1 + R/expDesign_building.blocks.R | 37 ++++++++++++++++++++--------------- R/scanList_tools.R | 4 ++-- man/count_na.Rd | 6 +++--- man/count_nonNA.Rd | 5 +++-- man/scale_scans.Rd | 10 +++++----- man/sum_scans.Rd | 6 +++--- 7 files changed, 38 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/R/edgeProb.R b/R/edgeProb.R index ea059d9..5d18600 100644 --- a/R/edgeProb.R +++ b/R/edgeProb.R @@ -19,6 +19,7 @@ generate_edgeProb <- function(Adj,samp.effort,mode, Adj.subfun = NULL){ Adj[] <- as.integer(Adj) + class(Adj) <- "weightedAdj" if (is.null(Adj.subfun)) { Adj.subfun <- determine_Adj.subfun(mode = mode) } diff --git a/R/expDesign_building.blocks.R b/R/expDesign_building.blocks.R index 99793e9..29f508e 100644 --- a/R/expDesign_building.blocks.R +++ b/R/expDesign_building.blocks.R @@ -19,9 +19,9 @@ #' `scanList`s) #' * `"raw"`: sum the `raw.scanList` (useful to see the impact of chosen `mode`) #' -#' @return a `sum` object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix where -#' each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous `scanList` -#' class (theoretical or empirical, inheriting from `scanList`), and keeps track of the +#' @return a `weightedAdj` object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix +#' where each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous +#' `scanList` class (theoretical or empirical, inheriting from `scanList`), and keeps track of the #' `scan.list`'s list of attributes `attrs`. #' #' Also adds these attributes to `attrs`: @@ -79,7 +79,7 @@ sum_scans.scanList <- function(scan.list,which = c("auto","theoretical","raw"),. summed <- copy_attrs_to(sL.ori,summed) attrs(summed,"summed.scanList") <- without_attrs(sL.ori) attrs(summed,"sampled") <- scan.list |> count_nonNA() - class(summed) <- c("sum",class(scan.list)) + class(summed) <- c("weightedAdj",class(scan.list)) summed } @@ -113,9 +113,9 @@ sum_scans.empirical <- function(scan.list,which = c("auto","theoretical","raw"), #' #' @return a `scaled` object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix #' where each edge weight is equal to the sum of all binary edges divided by the number of times -#' they have been sampled (determined via [`count_nonNA()`][count_nonNA()]). Inherits from `sum` -#' and the previous `scanList` class (theoretical or empirical, inheriting from `scanList`), and -#' keeps track of the `scan.list`'s list of attributes `attrs` +#' they have been sampled (determined via [`count_nonNA()`][count_nonNA()]). Inherits from +#' `weightedAdj` and the previous `scanList` class (theoretical or empirical, inheriting from +#' `scanList`), and keeps track of the `scan.list`'s list of attributes `attrs` #' #' @export #' @@ -137,11 +137,11 @@ sum_scans.empirical <- function(scan.list,which = c("auto","theoretical","raw"), #' ## theoretical scans #' sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) #' sL -#' # scale_scans() can scale sum objects... +#' # scale_scans() can scale `weightedAdj` objects... #' sL |> sum_scans() |> scale_scans() #' #' -#' # ... or scanList object directly +#' # ... or `scanList` object directly #' ## group-scan sampling #' sL |> perform_exp(design_exp(customize_sampling("group",.6))) |> scale_scans() #' @@ -153,10 +153,10 @@ scale_scans <- function(scan.list,...) { UseMethod("scale_scans") } -#' scale_scans method for `sum` objects +#' scale_scans method for `weightedAdj` objects #' @export #' @noRd -scale_scans.sum <- function(scan.list,...) { +scale_scans.weightedAdj <- function(scan.list,...) { sf <- attrs(scan.list,"Adj.subfun") sampled <- attrs(scan.list,"sampled") scaled <- scan.list @@ -204,9 +204,9 @@ scale_scans.sLlist <- function(scan.list,...) { #' At the moment `count_NA()` does not use additional argument, arguments passed will be ignored. #' #' @return an integer matrix, or list of such, representing how many time each edge has been -#' unobserved (i.e. was `NA`). Inherits from the previous `scanList` class (theoretical or -#' empirical, inheriting from `scanList`), and keeps track of the `scan.list`'s list of attributes -#' `attrs`. +#' unobserved (i.e. was `NA`). Inherits from `weightedAdj` and the previous `scanList` class (theoretical +#' or empirical, inheriting from `scanList`), and keeps track of the `scan.list`'s list of +#' attributes `attrs`. #' @export #' #' @seealso [simunet()], [design_exp()], [perform_exp()], [count_nonNA()]. @@ -242,6 +242,8 @@ count_NA.scanList <- function(scan.list,...) { scan.sampled <- scan.list |> is.na() |> ifelse(1L,0L) %>% copy_attrs_to(from = scan.list) scan.sampled <- scan.sampled |> rowSums(na.rm = TRUE,dims = 2L) scan.sampled[!sf(scan.sampled)] <- 0L + scan.sampled <- copy_attrs_to(scan.list,scan.sampled) + class(scan.sampled) <- c("weightedAdj",class(scan.list)) scan.sampled } @@ -275,8 +277,9 @@ count_NA.sLlist <- function(scan.list,...) { #' At the moment `count_nonNA()` does not use additional argument, arguments passed will be ignored. #' #' @return an integer matrix, or list of such, representing how many time each edge has been sampled -#' (i.e. was *not* `NA`).Inherits from the previous `scanList` class (theoretical or empirical, -#' inheriting from `scanList`), and keeps track of the `scan.list`'s list of attributes `attrs`. +#' (i.e. was *not* `NA`). Inherits from `weightedAdj` and the previous `scanList` class (theoretical or +#' empirical, inheriting from `scanList`), and keeps track of the `scan.list`'s list of attributes +#' `attrs`. #' @export #' #' @seealso [simunet()], [design_exp()], [perform_exp()]], [count_NA()]. @@ -312,6 +315,8 @@ count_nonNA.scanList <- function(scan.list,...) { scan.sampled <- scan.list |> is.na() |> ifelse(0L,1L) %>% copy_attrs_to(from = scan.list) scan.sampled <- scan.sampled |> rowSums(na.rm = TRUE,dims = 2L) scan.sampled[!sf(scan.sampled)] <- 0L + scan.sampled <- copy_attrs_to(scan.list,scan.sampled) + class(scan.sampled) <- c("weightedAdj",class(scan.list)) scan.sampled } diff --git a/R/scanList_tools.R b/R/scanList_tools.R index 5d77fdd..095c7be 100644 --- a/R/scanList_tools.R +++ b/R/scanList_tools.R @@ -390,10 +390,10 @@ print.scanList <- function(x,...) { invisible(x) } -#' Print method for `sum` objects +#' Print method for `weightedAdj` objects #' @export #' @noRd -print.sum <- function(x,...) { +print.weightedAdj <- function(x,...) { to.print <- without_attrs(x) class(to.print) <- NULL print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",...) diff --git a/man/count_na.Rd b/man/count_na.Rd index ab58d52..3527588 100644 --- a/man/count_na.Rd +++ b/man/count_na.Rd @@ -18,9 +18,9 @@ At the moment \code{count_NA()} does not use additional argument, arguments pass } \value{ an integer matrix, or list of such, representing how many time each edge has been -unobserved (i.e. was \code{NA}). Inherits from the previous \code{scanList} class (theoretical or -empirical, inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes -\code{attrs}. +unobserved (i.e. was \code{NA}). Inherits from \code{weightedAdj} and the previous \code{scanList} class (theoretical +or empirical, inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of +attributes \code{attrs}. } \description{ Written as a S3 method to be applied to \code{scanList} or \code{sLlist} (list of \code{scanList}) objects. diff --git a/man/count_nonNA.Rd b/man/count_nonNA.Rd index f156b1e..c1186ad 100644 --- a/man/count_nonNA.Rd +++ b/man/count_nonNA.Rd @@ -19,8 +19,9 @@ At the moment \code{count_nonNA()} does not use additional argument, arguments p } \value{ an integer matrix, or list of such, representing how many time each edge has been sampled -(i.e. was \emph{not} \code{NA}).Inherits from the previous \code{scanList} class (theoretical or empirical, -inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes \code{attrs}. +(i.e. was \emph{not} \code{NA}). Inherits from \code{weightedAdj} and the previous \code{scanList} class (theoretical or +empirical, inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes +\code{attrs}. } \description{ Written as a S3 method to be applied to \code{scanList} or \code{sLlist} (list of \code{scanList}) objects. diff --git a/man/scale_scans.Rd b/man/scale_scans.Rd index 1027b0d..ca74939 100644 --- a/man/scale_scans.Rd +++ b/man/scale_scans.Rd @@ -19,9 +19,9 @@ At the moment \code{scale_scans()} does not use additional argument, arguments p \value{ a \code{scaled} object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix where each edge weight is equal to the sum of all binary edges divided by the number of times -they have been sampled (determined via \code{\link[=count_nonNA]{count_nonNA()}}). Inherits from \code{sum} -and the previous \code{scanList} class (theoretical or empirical, inheriting from \code{scanList}), and -keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes \code{attrs} +they have been sampled (determined via \code{\link[=count_nonNA]{count_nonNA()}}). Inherits from +\code{weightedAdj} and the previous \code{scanList} class (theoretical or empirical, inheriting from +\code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes \code{attrs} } \description{ Written as a S3 method to be applied to \code{scanList} or \code{sLlist} (list of \code{scanList}) objects. @@ -42,11 +42,11 @@ Adj ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) sL -# scale_scans() can scale sum objects... +# scale_scans() can scale `weightedAdj` objects... sL |> sum_scans() |> scale_scans() -# ... or scanList object directly +# ... or `scanList` object directly ## group-scan sampling sL |> perform_exp(design_exp(customize_sampling("group",.6))) |> scale_scans() diff --git a/man/sum_scans.Rd b/man/sum_scans.Rd index 9d00b2c..97fbec7 100644 --- a/man/sum_scans.Rd +++ b/man/sum_scans.Rd @@ -25,9 +25,9 @@ sum_scans(scan.list, ...) }} } \value{ -a \code{sum} object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix where -each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous \code{scanList} -class (theoretical or empirical, inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the +a \code{weightedAdj} object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix +where each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous +\code{scanList} class (theoretical or empirical, inheriting from \code{scanList}), and keeps track of the \code{scan.list}'s list of attributes \code{attrs}. Also adds these attributes to \code{attrs}: From 2c02d6db4628603ce0563c55243292c9ec0551b5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 18:19:33 +0900 Subject: [PATCH 7/9] print: now doesn't display anything if the scanList or weightedAdj doesn't have attrs --- NAMESPACE | 4 ++-- R/scanList_tools.R | 17 ++++++++++++++--- 2 files changed, 16 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE index a1d354b..abdd647 100644 --- a/NAMESPACE +++ b/NAMESPACE @@ -12,14 +12,14 @@ S3method(count_nonNA,scanList) S3method(print,matList) S3method(print,scaled) S3method(print,scanList) -S3method(print,sum) +S3method(print,weightedAdj) S3method(rbind,scanList) S3method(remove_mostPeripheral,sLlist) S3method(remove_mostPeripheral,scanList) S3method(scale_scans,empirical) S3method(scale_scans,sLlist) S3method(scale_scans,scanList) -S3method(scale_scans,sum) +S3method(scale_scans,weightedAdj) S3method(sum_scans,empirical) S3method(sum_scans,sLlist) S3method(sum_scans,scanList) diff --git a/R/scanList_tools.R b/R/scanList_tools.R index 095c7be..acc45b0 100644 --- a/R/scanList_tools.R +++ b/R/scanList_tools.R @@ -386,7 +386,7 @@ rbind.scanList <- function(...,deparse.level = 1) { #' @noRd print.scanList <- function(x,...) { print_sLarray(x) - cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) + format_attributes(x,...) invisible(x) } @@ -397,7 +397,7 @@ print.weightedAdj <- function(x,...) { to.print <- without_attrs(x) class(to.print) <- NULL print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",...) - cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) + format_attributes(x,...) invisible(x) } @@ -408,7 +408,7 @@ print.scaled <- function(x,digits = 2,...) { to.print <- without_attrs(x) |> round(digits = digits) class(to.print) <- NULL print_clean_scan(to.print,"Weighted adjacency matrix",...) - cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) + format_attributes(x,...) invisible(x) } @@ -473,3 +473,14 @@ print_clean_scan <- function(scan,s, ...) invisible(scan) } + +#' Display and format attribute names in attrs if they exist +#' +#' @param x a `scanList` or `weightedAdj` object +#' @param ... ignored +#' +#' @noRd +format_attributes <- function(x,...) { + if (!is.null(get_attrs(x))) cat("\n\nHidden attributes:",names(get_attrs(x))) + invisible(x) +} From 84982334e9052b98c2245a89754ab99d46d790a8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 18:27:11 +0900 Subject: [PATCH 8/9] rendered website with changes --- .../articles/articles/bayesian_framework.html | 2 +- docs/articles/articles/experiments.html | 2 +- docs/articles/articles/first_simulations.html | 1013 +-- .../articles/articles/importing_networks.html | 41 +- docs/pkgdown.yml | 2 +- docs/reference/add_scans.html | 2660 +------ docs/reference/attrs-set.html | 1150 +-- docs/reference/attrs.html | 1150 +-- docs/reference/count_NA.html | 1127 +-- docs/reference/count_nonNA.html | 1126 +-- docs/reference/customize_sampling.html | 5408 +------------ docs/reference/design_exp.html | 6858 +---------------- docs/reference/draw_edgeProb.html | 15 +- docs/reference/matList2scanList.html | 115 +- docs/reference/perform_exp.html | 3322 +------- docs/reference/remove_mostPeripheral.html | 2087 +---- docs/reference/sLapply.html | 360 +- docs/reference/sLlapply.html | 30 +- docs/reference/scale_scans.html | 1179 +-- docs/reference/scanList2matList.html | 115 +- docs/reference/simunet.html | 5355 +------------ docs/reference/sum_scans.html | 1171 +-- vignettes/articles/first_simulations.Rmd | 2 +- 23 files changed, 1460 insertions(+), 32830 deletions(-) diff --git a/docs/articles/articles/bayesian_framework.html b/docs/articles/articles/bayesian_framework.html index 57f8549..c8a2dcd 100644 --- a/docs/articles/articles/bayesian_framework.html +++ b/docs/articles/articles/bayesian_framework.html @@ -105,7 +105,7 @@

SimuNet’s Bayesian framework

-library(SimuNet)
+library(SimuNet)

Under construction

diff --git a/docs/articles/articles/experiments.html b/docs/articles/articles/experiments.html index b2ea7b1..d62d6e8 100644 --- a/docs/articles/articles/experiments.html +++ b/docs/articles/articles/experiments.html @@ -105,7 +105,7 @@

Experimental designs

-library(SimuNet)
+library(SimuNet)

@@ -722,50 +414,48 @@

scanList’s 3D arrays can be summed over their 3rd dimension via sum_scans():

 sum_scans(sL1)
-#>    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
-#> 1  0 0 1 4 2 0 0 0 1  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 2  0 0 0 0 4 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 3  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  1  0  0
-#> 4  0 0 0 0 3 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 5  0 0 0 0 0 0 1 0 0  0  1  0  0  0  0  0  0
-#> 6  0 0 0 0 0 0 0 0 0  1  1  0  1  0  0  0  0
-#> 7  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  1  0  0  0  0  0  0
-#> 8  0 0 0 0 0 0 0 0 0  1  0  0  0  0  0  0  0
-#> 9  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  1  0  0
-#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  1  0  1  0  0  0
-#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  1  0  0  0  0  0
-#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  1  0
-#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> attr(,"class")
-#> [1] "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                    
+#> 1  . . 1 4 2 . . . 1 . . . . . . . .
+#> 2  . . . . 4 . . . . . . . . . . . .
+#> 3  . . . . . . . . . . . . . . 1 . .
+#> 4  . . . . 3 . . . . . . . . . . . .
+#> 5  . . . . . . 1 . . . 1 . . . . . .
+#> 6  . . . . . . . . . 1 1 . 1 . . . .
+#> 7  . . . . . . . . . . 1 . . . . . .
+#> 8  . . . . . . . . . 1 . . . . . . .
+#> 9  . . . . . . . . . . . . . . 1 . .
+#> 10 . . . . . . . . . . . 1 . 1 . . .
+#> 11 . . . . . . . . . . . 1 . . . . .
+#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 13 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . 1 .
+#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
 sL2 |> sum_scans()
-#>    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
-#> 1  0 0 0 3 3 0 0 0 1  0  1  0  1  0  0  0  0
-#> 2  0 0 1 0 1 0 0 0 0  0  1  0  1  0  1  0  0
-#> 3  0 0 0 0 1 0 0 0 0  0  1  0  0  0  1  0  0
-#> 4  0 0 0 0 4 1 2 0 1  0  0  0  0  1  0  0  0
-#> 5  0 0 0 0 0 1 0 0 0  0  1  0  0  0  0  0  0
-#> 6  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 7  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 8  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  2  0  0  0  0  0  0
-#> 9  0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  1  0  0
-#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> attr(,"class")
-#> [1] "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                    
+#> 1  . . . 3 3 . . . 1 . 1 . 1 . . . .
+#> 2  . . 1 . 1 . . . . . 1 . 1 . 1 . .
+#> 3  . . . . 1 . . . . . 1 . . . 1 . .
+#> 4  . . . . 4 1 2 . 1 . . . . 1 . . .
+#> 5  . . . . . 1 . . . . 1 . . . . . .
+#> 6  . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 7  . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 8  . . . . . . . . . . 2 . . . . . .
+#> 9  . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 10 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 11 . . . . . . . . . . . . . . 1 . .
+#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 13 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . .
+#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
@@ -778,46 +468,46 @@ 

 sL3.Adj <- simunet(Adj,samp.effort,"upper",n.scans = samp.effort) |> sum_scans()
 
-Adj
-#>    1  2  3  4  5 6  7 8  9 10 11 12 13 14 15 16 17
-#> 1  0 21 10 45 54 7 16 1  3  4  7  3  2  3  3  0  0
-#> 2  0  0  9 19 20 3  9 1 10  4 11  2  2  2  6  0  0
-#> 3  0  0  0  8 10 3  5 1  9  4 10  0  0  0  3  2  0
-#> 4  0  0  0  0 45 7 17 1  1  3  6  3  2  3  4  0  0
-#> 5  0  0  0  0  0 6 17 1  3  4  6  1  2  3  3  1  0
-#> 6  0  0  0  0  0 0  4 1  2  2  3  3  3  1  4  0  0
-#> 7  0  0  0  0  0 0  0 1  0  0  5  3  1  3  3  0  0
-#> 8  0  0  0  0  0 0  0 0  1  1  1  1  0  0  0  0  0
-#> 9  0  0  0  0  0 0  0 0  0  6  9  1  0  0  2  0  1
-#> 10 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  8  1  0  0  0  0  0
-#> 11 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  1  2  0  5  0  0
-#> 12 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 13 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  1  3  0  0
-#> 14 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  0  1  0  0
-#> 15 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 16 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 17 0  0  0  0  0 0  0 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
+sL3.Adj |> attrs("Adj")
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                           
+#> 1  . 21 10 45 54 7 16 1  3 4  7 3 2 3 3 . .
+#> 2  .  .  9 19 20 3  9 1 10 4 11 2 2 2 6 . .
+#> 3  .  .  .  8 10 3  5 1  9 4 10 . . . 3 2 .
+#> 4  .  .  .  . 45 7 17 1  1 3  6 3 2 3 4 . .
+#> 5  .  .  .  .  . 6 17 1  3 4  6 1 2 3 3 1 .
+#> 6  .  .  .  .  . .  4 1  2 2  3 3 3 1 4 . .
+#> 7  .  .  .  .  . .  . 1  . .  5 3 1 3 3 . .
+#> 8  .  .  .  .  . .  . .  1 1  1 1 . . . . .
+#> 9  .  .  .  .  . .  . .  . 6  9 1 . . 2 . 1
+#> 10 .  .  .  .  . .  . .  . .  8 1 . . . . .
+#> 11 .  .  .  .  . .  . .  . .  . 1 2 . 5 . .
+#> 12 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . . . . .
+#> 13 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . 1 3 . .
+#> 14 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . . 1 . .
+#> 15 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . . . . .
+#> 16 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . . . . .
+#> 17 .  .  .  .  . .  . .  . .  . . . . . . .
 sL3.Adj
-#>    1  2  3  4  5  6  7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
-#> 1  0 28 17 41 45 11 14 0 2  2  7  6  1  3  6  5  1
-#> 2  0  0  2  9 16 12  4 1 6  7  6  6  0  1 16  0  0
-#> 3  0  0  0 11 20  5  3 4 5  5  9  0  0  1  4  2  0
-#> 4  0  0  0  0 39  5 25 0 3  6 11  2  7  3  4  0  0
-#> 5  0  0  0  0  0  2 27 0 5  4 11  1  4  6  3  4  0
-#> 6  0  0  0  0  0  0  2 3 0  6  1  2  5  0  2  0  0
-#> 7  0  0  0  0  0  0  0 0 2  0  7  2  2  1  2  2  0
-#> 8  0  0  0  0  0  0  0 0 2  6  2  0  0  0  2  0  0
-#> 9  0  0  0  0  0  0  0 0 0  5 13  1  0  0  1  0  0
-#> 10 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0 15  2  0  0  0  0  0
-#> 11 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  1  0  0 10  0  0
-#> 12 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  1
-#> 13 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  2  0  1
-#> 14 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  1  0  0
-#> 15 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 16 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> 17 0  0  0  0  0  0  0 0 0  0  0  0  0  0  0  0  0
-#> attr(,"class")
-#> [1] "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                            
+#> 1  . 28 17 41 45 11 14 . 2 2  7 6 1 3  6 5 1
+#> 2  .  .  2  9 16 12  4 1 6 7  6 6 . 1 16 . .
+#> 3  .  .  . 11 20  5  3 4 5 5  9 . . 1  4 2 .
+#> 4  .  .  .  . 39  5 25 . 3 6 11 2 7 3  4 . .
+#> 5  .  .  .  .  .  2 27 . 5 4 11 1 4 6  3 4 .
+#> 6  .  .  .  .  .  .  2 3 . 6  1 2 5 .  2 . .
+#> 7  .  .  .  .  .  .  . . 2 .  7 2 2 1  2 2 .
+#> 8  .  .  .  .  .  .  . . 2 6  2 . . .  2 . .
+#> 9  .  .  .  .  .  .  . . . 5 13 1 . .  1 . .
+#> 10 .  .  .  .  .  .  . . . . 15 2 . .  . . .
+#> 11 .  .  .  .  .  .  . . . .  . 1 . . 10 . .
+#> 12 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  . . 1
+#> 13 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  2 . 1
+#> 14 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  1 . .
+#> 15 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  . . .
+#> 16 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  . . .
+#> 17 .  .  .  .  .  .  . . . .  . . . .  . . .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
@@ -840,110 +530,89 @@ 

 
In the case of theoretical scanList, this means dividing the obtained weighted adjacency matrix by n.scans.

 
 scale_scans(sL1)
-#>    1 2   3   4   5 6   7 8   9  10  11  12  13  14  15  16 17
-#> 1  0 0 0.1 0.4 0.2 0 0.0 0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 2  0 0 0.0 0.0 0.4 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 3  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0  0
-#> 4  0 0 0.0 0.0 0.3 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 5  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.1 0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 6  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.1 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0  0
-#> 7  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 8  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 9  0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0  0
-#> 10 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0  0
-#> 11 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 12 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 13 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 14 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1  0
-#> 15 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 16 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> 17 0 0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0
-#> attr(,"class")
-#> [1] "scaled"      "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                                            
+#> 1  . . 0.1 0.4 0.2 . .   . 0.1 .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 2  . . .   .   0.4 . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 3  . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   0.1 .   .
+#> 4  . . .   .   0.3 . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 5  . . .   .   .   . 0.1 . .   .   0.1 .   .   .   .   .   .
+#> 6  . . .   .   .   . .   . .   0.1 0.1 .   0.1 .   .   .   .
+#> 7  . . .   .   .   . .   . .   .   0.1 .   .   .   .   .   .
+#> 8  . . .   .   .   . .   . .   0.1 .   .   .   .   .   .   .
+#> 9  . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   0.1 .   .
+#> 10 . . .   .   .   . .   . .   .   .   0.1 .   0.1 .   .   .
+#> 11 . . .   .   .   . .   . .   .   .   0.1 .   .   .   .   .
+#> 12 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 13 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 14 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   0.1 .
+#> 15 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 16 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
+#> 17 . . .   .   .   . .   . .   .   .   .   .   .   .   .   .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
 sL2 |> scale_scans()
-#>    1 2   3   4   5   6   7 8   9 10  11 12  13  14  15 16 17
-#> 1  0 0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0 0.1  0 0.1  0 0.1 0.0 0.0  0  0
-#> 2  0 0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0 0 0.0  0 0.1  0 0.1 0.0 0.1  0  0
-#> 3  0 0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0 0.0  0 0.1  0 0.0 0.0 0.1  0  0
-#> 4  0 0 0.0 0.0 0.4 0.1 0.2 0 0.1  0 0.0  0 0.0 0.1 0.0  0  0
-#> 5  0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0 0.0  0 0.1  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 6  0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 7  0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 8  0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.2  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 9  0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 10 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 11 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.1  0  0
-#> 12 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 13 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 14 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 15 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 16 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> 17 0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0  0 0.0  0 0.0 0.0 0.0  0  0
-#> attr(,"class")
-#> [1] "scaled"      "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                                        
+#> 1  . . .   0.3 0.3 .   .   . 0.1 . 0.1 . 0.1 .   .   . .
+#> 2  . . 0.1 .   0.1 .   .   . .   . 0.1 . 0.1 .   0.1 . .
+#> 3  . . .   .   0.1 .   .   . .   . 0.1 . .   .   0.1 . .
+#> 4  . . .   .   0.4 0.1 0.2 . 0.1 . .   . .   0.1 .   . .
+#> 5  . . .   .   .   0.1 .   . .   . 0.1 . .   .   .   . .
+#> 6  . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 7  . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 8  . . .   .   .   .   .   . .   . 0.2 . .   .   .   . .
+#> 9  . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 10 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 11 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   0.1 . .
+#> 12 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 13 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 14 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 15 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 16 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
+#> 17 . . .   .   .   .   .   . .   . .   . .   .   .   . .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
 scale_scans(sL3.Adj)
-#>    1         2           3          4          5           6           7
-#> 1  0 0.1161826 0.070539419 0.17012448 0.18672199 0.045643154 0.058091286
-#> 2  0 0.0000000 0.008298755 0.03734440 0.06639004 0.049792531 0.016597510
-#> 3  0 0.0000000 0.000000000 0.04564315 0.08298755 0.020746888 0.012448133
-#> 4  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.16182573 0.020746888 0.103734440
-#> 5  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.008298755 0.112033195
-#> 6  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.008298755
-#> 7  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 8  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 9  0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 10 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 11 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 12 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 13 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 14 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 15 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 16 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#> 17 0 0.0000000 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
-#>              8           9          10          11          12          13
-#> 1  0.000000000 0.008298755 0.008298755 0.029045643 0.024896266 0.004149378
-#> 2  0.004149378 0.024896266 0.029045643 0.024896266 0.024896266 0.000000000
-#> 3  0.016597510 0.020746888 0.020746888 0.037344398 0.000000000 0.000000000
-#> 4  0.000000000 0.012448133 0.024896266 0.045643154 0.008298755 0.029045643
-#> 5  0.000000000 0.020746888 0.016597510 0.045643154 0.004149378 0.016597510
-#> 6  0.012448133 0.000000000 0.024896266 0.004149378 0.008298755 0.020746888
-#> 7  0.000000000 0.008298755 0.000000000 0.029045643 0.008298755 0.008298755
-#> 8  0.000000000 0.008298755 0.024896266 0.008298755 0.000000000 0.000000000
-#> 9  0.000000000 0.000000000 0.020746888 0.053941909 0.004149378 0.000000000
-#> 10 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.062240664 0.008298755 0.000000000
-#> 11 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.004149378 0.000000000
-#> 12 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 13 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 14 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 15 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 16 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 17 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#>             14          15          16          17
-#> 1  0.012448133 0.024896266 0.020746888 0.004149378
-#> 2  0.004149378 0.066390041 0.000000000 0.000000000
-#> 3  0.004149378 0.016597510 0.008298755 0.000000000
-#> 4  0.012448133 0.016597510 0.000000000 0.000000000
-#> 5  0.024896266 0.012448133 0.016597510 0.000000000
-#> 6  0.000000000 0.008298755 0.000000000 0.000000000
-#> 7  0.004149378 0.008298755 0.008298755 0.000000000
-#> 8  0.000000000 0.008298755 0.000000000 0.000000000
-#> 9  0.000000000 0.004149378 0.000000000 0.000000000
-#> 10 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 11 0.000000000 0.041493776 0.000000000 0.000000000
-#> 12 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.004149378
-#> 13 0.000000000 0.008298755 0.000000000 0.004149378
-#> 14 0.000000000 0.004149378 0.000000000 0.000000000
-#> 15 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 16 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> 17 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
-#> attr(,"class")
-#> [1] "scaled"      "sum"         "theoretical" "scanList"   
+#> 
+#> scan: Weighted adjacency matrix                                                                               
+#> 1  . 0.12 0.07 0.17 0.19 0.05 0.06 .    0.01 0.01 0.03 0.02 .    0.01 0.02 0.02
+#> 2  . .    0.01 0.04 0.07 0.05 0.02 .    0.02 0.03 0.02 0.02 .    .    0.07 .   
+#> 3  . .    .    0.05 0.08 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.04 .    .    .    0.02 0.01
+#> 4  . .    .    .    0.16 0.02 0.10 .    0.01 0.02 0.05 0.01 0.03 0.01 0.02 .   
+#> 5  . .    .    .    .    0.01 0.11 .    0.02 0.02 0.05 .    0.02 0.02 0.01 0.02
+#> 6  . .    .    .    .    .    0.01 0.01 .    0.02 .    0.01 0.02 .    0.01 .   
+#> 7  . .    .    .    .    .    .    .    0.01 .    0.03 0.01 0.01 .    0.01 0.01
+#> 8  . .    .    .    .    .    .    .    0.01 0.02 0.01 .    .    .    0.01 .   
+#> 9  . .    .    .    .    .    .    .    .    0.02 0.05 .    .    .    .    .   
+#> 10 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    0.06 0.01 .    .    .    .   
+#> 11 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    0.04 .   
+#> 12 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .   
+#> 13 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    0.01 .   
+#> 14 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .   
+#> 15 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .   
+#> 16 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .   
+#> 17 . .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .    .   
+#>     
+#> 1  .
+#> 2  .
+#> 3  .
+#> 4  .
+#> 5  .
+#> 6  .
+#> 7  .
+#> 8  .
+#> 9  .
+#> 10 .
+#> 11 .
+#> 12 .
+#> 13 .
+#> 14 .
+#> 15 .
+#> 16 .
+#> 17 .
 #> 
 #> 
 #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled

diff --git a/docs/articles/articles/importing_networks.html b/docs/articles/articles/importing_networks.html
index c7fe7db..613b164 100644
--- a/docs/articles/articles/importing_networks.html
+++ b/docs/articles/articles/importing_networks.html
@@ -145,7 +145,7 @@ 

 

 randomly generate an Adj matrix and samp.effort:

 
-library(SimuNet)
+library(SimuNet)
 set.seed(42)
 
 # for a random directed matrix
@@ -262,27 +262,28 @@ 

 G.Adj <- igraph::get.adjacency(G,type = "lower",attr = "weight")
 G.Adj
 #> 17 x 17 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
-#>                                             
-#>  [1,]  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . .
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+#>    [[ suppressing 17 column names '1', '2', '3' ... ]]
+#>                                          
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 identical(G.Adj |> as.matrix(),Adj)
-#> [1] FALSE

+#> [1] TRUE

diff --git a/docs/pkgdown.yml b/docs/pkgdown.yml index e37f886..9485ac0 100644 --- a/docs/pkgdown.yml +++ b/docs/pkgdown.yml @@ -7,5 +7,5 @@ articles: articles/first_simulations: first_simulations.html articles/importing_networks: importing_networks.html articles/SimuNet: SimuNet.html -last_built: 2021-08-12T08:22Z +last_built: 2021-08-12T09:21Z diff --git a/docs/reference/add_scans.html b/docs/reference/add_scans.html index b007763..041846c 100644 --- a/docs/reference/add_scans.html +++ b/docs/reference/add_scans.html @@ -207,2625 +207,57 @@

Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) sL -
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 1 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 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-#> , , 116 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 117 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 118 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 119 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 120 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "scanList" -#> -#> -#> Hidden attributes: #> $Adj -#> a b c d e -#> a 0 100 37 27 58 -#> b 0 0 20 36 42 -#> c 0 0 0 5 93 -#> d 0 0 0 0 30 -#> e 0 0 0 0 0 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 100 37 27 58 +#> b . . 20 36 42 +#> c . . . 5 93 +#> d . . . . 30 +#> e . . . . . #> #> $samp.effort #> [1] 100 @@ -1315,29 +255,27 @@

Examp #> .row(d) <= .col(d) #> else .row(d) < .col(d) #> } -#> <bytecode: 0x0000000027573700> +#> <bytecode: 0x0000000029a41fb0> #> <environment: namespace:base> #> #> $edge.Prob -#> a b c d e -#> a 0 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 -#> b 0 0.0000000 0.2171104 0.40617818 0.4227970 -#> c 0 0.0000000 0.0000000 0.07573869 0.9205081 -#> d 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.2571099 -#> e 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 -#> attr(,"Beta priors") -#> [1] 0.5 0.5 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . . #>
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+
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . .
# modify a specific attribute from `attrs` (internal use) attrs(sL,"scanList.type") <- "empirical" attrs(sL,"scanList.type") diff --git a/docs/reference/attrs.html b/docs/reference/attrs.html index ad1eb43..a849058 100644 --- a/docs/reference/attrs.html +++ b/docs/reference/attrs.html @@ -198,1098 +198,38 @@

Examp #> [1] "theoretical" #> #> $raw.scanList -#> , , 1 #> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 +#> scan: 1 +#> a . 1 1 . 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 . . 1 +#> b . . 1 1 . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . 1 +#> e . . . . . #> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 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d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 108 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 109 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 1 0 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 110 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 111 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 112 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 113 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 114 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 115 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 116 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 117 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 118 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 119 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 120 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "scanList" -#> -#> -#> Hidden attributes: #> $Adj -#> a b c d e -#> a 0 100 37 27 58 -#> b 0 0 20 36 42 -#> c 0 0 0 5 93 -#> d 0 0 0 0 30 -#> e 0 0 0 0 0 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 100 37 27 58 +#> b . . 20 36 42 +#> c . . . 5 93 +#> d . . . . 30 +#> e . . . . . #> #> $samp.effort #> [1] 100 @@ -1310,29 +250,27 @@

Examp #> .row(d) <= .col(d) #> else .row(d) < .col(d) #> } -#> <bytecode: 0x0000000027573700> +#> <bytecode: 0x0000000029a41fb0> #> <environment: namespace:base> #> #> $edge.Prob -#> a b c d e -#> a 0 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 -#> b 0 0.0000000 0.2171104 0.40617818 0.4227970 -#> c 0 0.0000000 0.0000000 0.07573869 0.9205081 -#> d 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.2571099 -#> e 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 -#> attr(,"Beta priors") -#> [1] 0.5 0.5 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . . #>

# retrieve a specific attribute from `attrs` sL |> attrs("edge.Prob") -
#> a b c d e -#> a 0 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 -#> b 0 0.0000000 0.2171104 0.40617818 0.4227970 -#> c 0 0.0000000 0.0000000 0.07573869 0.9205081 -#> d 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.2571099 -#> e 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 -#> attr(,"Beta priors") -#> [1] 0.5 0.5
+
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . .
# modify a specific attribute from `attrs` (internal use) attrs(sL,"scanList.type") <- "empirical" attrs(sL,"scanList.type") diff --git a/docs/reference/count_NA.html b/docs/reference/count_NA.html index 34e6468..4cec3ac 100644 --- a/docs/reference/count_NA.html +++ b/docs/reference/count_NA.html @@ -170,9 +170,9 @@

Arg

Value

an integer matrix, or list of such, representing how many time each edge has been -unobserved (i.e. was NA). Inherits from the previous scanList class (theoretical or -empirical, inheriting from scanList), and keeps track of the scan.list's list of attributes -attrs.

+unobserved (i.e. was NA). Inherits from weightedAdj and the previous scanList class (theoretical +or empirical, inheriting from scanList), and keeps track of the scan.list's list of +attributes attrs.

See also

simunet(), design_exp(), perform_exp(), count_nonNA().

@@ -198,1099 +198,44 @@

Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) sL -

#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 1 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 19 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 20 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 21 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 22 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 0 1 0 -#> -#> , , 23 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 24 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 25 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 0 -#> e 1 0 0 0 0 -#> -#> , , 26 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 27 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 28 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 29 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 1 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 30 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 31 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 32 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 1 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 33 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 1 -#> d 0 1 0 0 0 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 34 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 35 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 36 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 37 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 38 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 1 1 0 0 0 -#> -#> , , 39 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 40 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 41 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 42 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 43 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 1 0 1 -#> c 1 0 0 0 1 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 44 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 1 0 -#> -#> , , 45 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 46 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 47 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 48 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 49 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 0 1 1 0 -#> -#> , , 50 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 51 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 1 0 -#> -#> , , 52 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 53 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 54 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 0 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 55 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 56 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 57 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 1 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 58 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 1 0 -#> -#> , , 59 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 60 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 61 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 62 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 63 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+
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#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 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#> +#> scan: 1 +#> a . 1 . 1 . +#> b 1 . . . . +#> c . . . . . +#> d . 1 1 . 1 +#> e . . 1 . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b 1 . . 1 . +#> c 1 1 . . . +#> d . 1 . . 1 +#> e . . 1 1 . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 . 1 1 +#> b 1 . . 1 . +#> c . 1 . . . +#> d 1 1 . . 1 +#> e . 1 1 . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob
## group-scan sampling sL |> perform_exp(design_exp(customize_sampling("group",.6))) |> count_nonNA() -
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+
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 71 66 76 65 +#> b 70 . 79 72 75 +#> c 77 64 . 66 66 +#> d 75 63 65 . 80 +#> e 67 67 71 75 . +#> +#> +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA 1 -#> b 0 0 0 NA 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA NA 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 NA -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA NA 1 NA -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 0 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 1 -#> b 0 0 NA NA 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 NA 0 0 -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 NA -#> b 0 0 NA NA 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 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@@ -1379,4227 +320,108 @@

Examp sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L) sL |> perform_exp(g.rand.periRemoved) -

#> , , 1 +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 1 1 +#> b . . 1 . +#> c . . . 1 +#> e . . . . #> -#> a b c e -#> a 0 1 1 1 -#> b 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 +#> scan: 2 +#> a . NA . . +#> b . . . NA +#> c . . . NA +#> e . . . . #> -#> , , 2 +#> ... ( 117 more scans) #> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 0 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 +#> scan: 120 +#> a . NA 1 . +#> b . . NA NA +#> c . . . 1 +#> e . . . . #> -#> , , 3 #> -#> a b c e -#> a 0 NA NA 0 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 0 1 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 0 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 0 0 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 0 1 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 0 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
+## ... or used "in situ" in either `simunet()` or `perform_exp()`, +## but need to be passed to `design_exp()` +## (TO DO: recognize sampling regime and manage this automatically) +simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L,design_exp(group.fun2)) +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . NA NA NA +#> c . . . NA 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 1 NA NA +#> b . . NA NA NA +#> c . . . NA 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . NA NA NA +#> c . . . NA NA +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> , , 9 #> -#> a b c e -#> a 0 NA 1 1 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 0 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 1 -#> b 0 0 NA 1 -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 1 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 1 1 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 1 0 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 0 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 1 0 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 0 1 -#> b 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 1 -#> b 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 19 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 0 1 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 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, 120 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA 1 0 -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "empirical" "scanList" -#> -#> -#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
-## ... or used "in situ" in either `simunet()` or `perform_exp()`, -## but need to be passed to `design_exp()` -## (TO DO: recognize sampling regime and manage this automatically) -simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L,design_exp(group.fun2)) -
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 NA 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA 1 0 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA 1 NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 1 NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA NA -#> b 0 0 1 NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA 0 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 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NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 35 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 36 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 37 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 38 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 39 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 40 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 41 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 NA 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 42 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 43 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 44 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA 0 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 45 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 46 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 47 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 48 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 49 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 50 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 0 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 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diff --git a/docs/reference/design_exp.html b/docs/reference/design_exp.html index e6ac52c..a907638 100644 --- a/docs/reference/design_exp.html +++ b/docs/reference/design_exp.html @@ -249,1098 +249,38 @@

Examp sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L) perform_exp(sL,group.scan) -
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, 88 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 NA 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 89 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 NA 0 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 90 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 NA -#> b 0 0 NA NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 91 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 92 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 NA -#> b 0 0 0 NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 93 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 NA -#> b 0 0 NA 0 0 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 94 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 95 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 96 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 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0 NA -#> b 0 0 NA NA 0 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 106 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 NA -#> b 0 0 NA NA 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 107 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 NA 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 108 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 109 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 1 0 -#> b 0 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 1 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 110 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 111 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 NA 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 112 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 NA 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 113 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 NA 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 114 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 1 0 1 -#> b 0 0 NA 0 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 115 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 1 -#> b 0 0 0 1 NA -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 116 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 117 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 1 1 0 -#> b 0 0 0 NA 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 118 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 1 0 -#> b 0 0 0 NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 119 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 120 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 NA . 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 . . 1 +#> b . . 1 1 . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
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#> a b c e -#> a 0 65 20 36 -#> b 0 0 20 25 -#> c 0 0 0 58 -#> e 0 0 0 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 65 20 36 +#> b . . 20 25 +#> c . . . 58 +#> e . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList summed.scanList sampled
@@ -1348,5654 +288,140 @@

Examp simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L, focal.scan ) -

#> , , 1 +
#> +#> scan: 1 +#> a . NA NA . NA +#> b . . NA . NA +#> c . . . . NA +#> d . . . . 1 +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . NA . NA NA +#> b . . . NA NA +#> c . . . . 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . . . 1 +#> c . . . NA NA +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 NA NA 0 NA -#> b 0 0 NA 0 NA -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 2 +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList
+## performing a list of experiments +perform_exp(sL,group.scan,focal.scan) +
#> [[1]] #> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 NA NA -#> b 0 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> scan: 1 +#> a . 1 1 NA 1 +#> b . . . NA . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> -#> , , 3 +#> scan: 2 +#> a . 1 . NA . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . NA +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> ... ( 117 more scans) #> -#> , , 4 +#> scan: 120 +#> a . 1 . . 1 +#> b . . 1 1 . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . 1 +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 5 +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList +#> [[2]] #> -#> a b c d e -#> a 0 0 NA NA NA -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> scan: 1 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . . . . +#> c . . . NA NA +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> , , 6 +#> scan: 2 +#> a . NA NA NA . +#> b . . NA NA 1 +#> c . . . NA 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> ... ( 117 more scans) #> -#> , , 7 +#> scan: 120 +#> a . NA . NA NA +#> b . . 1 NA NA +#> c . . . . 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 8 +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList +#> attr(,"class") +#> [1] "sLlist"
simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L, + focal.scan,focal.periRemoved +) +
#> [[1]] #> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 NA NA -#> b 0 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> scan: 1 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . . . . +#> c . . . NA NA +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> , , 9 +#> scan: 2 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . . . . +#> c . . . NA NA +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 NA NA NA -#> c 0 0 0 NA NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 +#> ... ( 117 more scans) #> -#> , , 10 +#> scan: 120 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . . 1 1 +#> c . . . NA NA +#> d . . . . 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b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 161 -#> -#> a b c e -#> a 0 NA NA NA -#> b 0 0 NA NA -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 -#> -#> , , 162 -#> -#> a b c e -#> a 0 1 NA NA -#> b 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "empirical" "scanList" +#> scan: 1 +#> a . NA . NA +#> b . . . NA +#> c . . . 1 +#> e . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . NA NA . +#> b . . NA . +#> c . . . 1 +#> e . . . . +#> +#> ... ( 159 more scans) +#> +#> scan: 162 +#> a . 1 NA NA +#> b . . 1 1 +#> c . . . NA +#> e . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList diff --git a/docs/reference/draw_edgeProb.html b/docs/reference/draw_edgeProb.html index ce1444e..75e2553 100644 --- a/docs/reference/draw_edgeProb.html +++ b/docs/reference/draw_edgeProb.html @@ -238,14 +238,13 @@

Examp #> e 74 128 89 114 0

sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 20L) attrs(sL,"edge.Prob") -
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+
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mL <- simunet(Adj,samp.effort,"upper",10) |> scanList2matList() mL |> matList2scanList() -
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "theoretical" "scanList" +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 1 . 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 7 more scans) +#> +#> scan: 10 +#> a . 1 . 1 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob
diff --git a/docs/reference/perform_exp.html b/docs/reference/perform_exp.html index 4678044..9abb25f 100644 --- a/docs/reference/perform_exp.html +++ b/docs/reference/perform_exp.html @@ -231,3272 +231,94 @@

Examp sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L) perform_exp(sL,group.scan) -
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-#> -#> , , 114 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 1 0 1 -#> b 0 0 NA 0 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 115 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA 1 -#> b 0 0 0 1 NA -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 116 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 117 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 1 1 0 -#> b 0 0 0 NA 1 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 118 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 1 0 -#> b 0 0 0 NA 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 119 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 120 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 1 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 NA . 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 . . 1 +#> b . . 1 1 . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . NA +#> e . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
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#> a b c e -#> a 0 65 20 36 -#> b 0 0 20 25 -#> c 0 0 0 58 -#> e 0 0 0 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 65 20 36 +#> b . . 20 25 +#> c . . . 58 +#> e . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList summed.scanList sampled
## performing a list of experiments perform_exp(sL,group.scan,focal.scan)
#> [[1]] -#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA NA NA -#> b 0 0 NA 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 0 NA -#> b 0 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 NA -#> b 0 0 NA 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 #> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 NA -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 +#> scan: 1 +#> a . 1 NA NA NA +#> b . . NA . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> -#> , , 5 +#> scan: 2 +#> a . NA . . NA +#> b . . . . NA +#> c . . . . NA +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 +#> ... ( 117 more scans) #> -#> , , 6 +#> scan: 120 +#> a . NA NA . 1 +#> b . . NA 1 . +#> c . . . NA 1 +#> d . . . . 1 +#> e . . . . . #> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 0 -#> b 0 0 0 NA 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 1 -#> b 0 0 NA 0 1 -#> c 0 0 0 0 NA -#> d 0 0 0 0 NA -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList +#> [[2]] #> -#> a b c d e -#> a 0 NA 0 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 NA 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 NA 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 NA 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 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Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L)

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Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 77 -#> +#> [[77]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 0 0 1 @@ -889,8 +812,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 78 -#> +#> [[78]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 1 #> b 0 0 0 1 0 @@ -898,8 +820,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 79 -#> +#> [[79]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 1 1 @@ -907,8 +828,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 80 -#> +#> [[80]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 1 #> b 0 0 1 1 0 @@ -916,8 +836,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 81 -#> +#> [[81]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 0 #> b 0 0 0 1 0 @@ -925,8 +844,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 82 -#> +#> [[82]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 0 #> b 0 0 0 1 1 @@ -934,8 +852,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 83 -#> +#> [[83]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 1 0 0 @@ -943,8 +860,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 84 -#> +#> [[84]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -952,8 +868,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 85 -#> +#> [[85]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 0 1 @@ -961,8 +876,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 86 -#> +#> [[86]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 1 #> b 0 0 0 1 1 @@ -970,8 +884,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 87 -#> +#> [[87]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 1 1 @@ -979,8 +892,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 88 -#> +#> [[88]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 0 1 @@ -988,8 +900,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 89 -#> +#> [[89]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -997,8 +908,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 90 -#> +#> [[90]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 0 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1006,8 +916,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 91 -#> +#> [[91]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1015,8 +924,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 92 -#> +#> [[92]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1024,8 +932,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 93 -#> +#> [[93]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 0 #> b 0 0 1 0 0 @@ -1033,8 +940,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 94 -#> +#> [[94]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1042,8 +948,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 95 -#> +#> [[95]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 0 0 @@ -1051,8 +956,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 96 -#> +#> [[96]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1060,8 +964,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 97 -#> +#> [[97]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 1 #> b 0 0 1 0 0 @@ -1069,8 +972,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 98 -#> +#> [[98]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 1 #> b 0 0 0 0 1 @@ -1078,8 +980,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 99 -#> +#> [[99]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1087,8 +988,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 100 -#> +#> [[100]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1096,8 +996,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 101 -#> +#> [[101]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1105,8 +1004,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 102 -#> +#> [[102]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 1 1 @@ -1114,8 +1012,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 103 -#> +#> [[103]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1123,8 +1020,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 104 -#> +#> [[104]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1132,8 +1028,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 105 -#> +#> [[105]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 0 #> b 0 0 1 0 0 @@ -1141,8 +1036,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 106 -#> +#> [[106]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 1 1 @@ -1150,8 +1044,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 107 -#> +#> [[107]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1159,8 +1052,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 108 -#> +#> [[108]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 0 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1168,8 +1060,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 109 -#> +#> [[109]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1177,8 +1068,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 110 -#> +#> [[110]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1186,8 +1076,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 111 -#> +#> [[111]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 0 #> b 0 0 0 1 0 @@ -1195,8 +1084,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 112 -#> +#> [[112]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 0 1 @@ -1204,8 +1092,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 113 -#> +#> [[113]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 1 1 @@ -1213,8 +1100,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 114 -#> +#> [[114]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 0 1 #> b 0 0 0 0 1 @@ -1222,8 +1108,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 1 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 115 -#> +#> [[115]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 1 #> b 0 0 0 1 1 @@ -1231,8 +1116,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 116 -#> +#> [[116]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 1 1 @@ -1240,8 +1124,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 117 -#> +#> [[117]] #> a b c d e #> a 0 NA 1 1 0 #> b 0 0 0 0 1 @@ -1249,8 +1132,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 118 -#> +#> [[118]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 1 0 #> b 0 0 0 0 0 @@ -1258,8 +1140,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 119 -#> +#> [[119]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 0 1 1 @@ -1267,8 +1148,7 @@

Examp #> d 0 0 0 0 0 #> e 0 0 0 0 0 #> -#> , , 120 -#> +#> [[120]] #> a b c d e #> a 0 NA 0 0 1 #> b 0 0 1 1 0 diff --git a/docs/reference/sLlapply.html b/docs/reference/sLlapply.html index b7de92c..386627a 100644 --- a/docs/reference/sLlapply.html +++ b/docs/reference/sLlapply.html @@ -202,24 +202,22 @@

Examp sL |> perform_exp(group.scan,focal.scan) |> sLlapply(attrs,a = "edge.Prob")

#> [[1]] -#> a b c d e -#> a 0 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 -#> b 0 0.0000000 0.2171104 0.40617818 0.4227970 -#> c 0 0.0000000 0.0000000 0.07573869 0.9205081 -#> d 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.2571099 -#> e 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 -#> attr(,"Beta priors") -#> [1] 0.5 0.5 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . . #> #> [[2]] -#> a b c d e -#> a 0 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 -#> b 0 0.0000000 0.2171104 0.40617818 0.4227970 -#> c 0 0.0000000 0.0000000 0.07573869 0.9205081 -#> d 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.2571099 -#> e 0 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 -#> attr(,"Beta priors") -#> [1] 0.5 0.5 +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.9917284 0.3910589 0.25284845 0.6328098 +#> b . . 0.2171104 0.40617818 0.4227970 +#> c . . . 0.07573869 0.9205081 +#> d . . . . 0.2571099 +#> e . . . . . #> #> attr(,"class") #> [1] "sLlist"
diff --git a/docs/reference/scale_scans.html b/docs/reference/scale_scans.html index 26791a4..bfc4f48 100644 --- a/docs/reference/scale_scans.html +++ b/docs/reference/scale_scans.html @@ -171,9 +171,9 @@

Value

a scaled object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix where each edge weight is equal to the sum of all binary edges divided by the number of times -they have been sampled (determined via count_nonNA()). Inherits from sum -and the previous scanList class (theoretical or empirical, inheriting from scanList), and -keeps track of the scan.list's list of attributes attrs

+they have been sampled (determined via count_nonNA()). Inherits from +weightedAdj and the previous scanList class (theoretical or empirical, inheriting from +scanList), and keeps track of the scan.list's list of attributes attrs

See also

simunet(), design_exp(), perform_exp(), sum_scans().

@@ -199,1115 +199,54 @@

Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) sL -
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 1 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 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0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 108 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 1 0 -#> -#> , , 109 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 1 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 110 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 111 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 112 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 1 1 -#> d 0 1 0 0 0 -#> e 1 1 1 1 0 -#> -#> , , 113 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 114 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 115 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 116 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 117 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 1 1 0 -#> -#> , , 118 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 1 1 -#> d 0 1 1 0 0 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 119 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 120 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "theoretical" "scanList" -#> -#> -#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob
# scale_scans() can scale sum objects... +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 . 1 . +#> b 1 . . . . +#> c . . . . . +#> d . 1 1 . 1 +#> e . . 1 . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b 1 . . 1 . +#> c 1 1 . . . +#> d . 1 . . 1 +#> e . . 1 1 . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> a . 1 . 1 1 +#> b 1 . . 1 . +#> c . 1 . . . +#> d 1 1 . . 1 +#> e . 1 1 . . +#> +#> +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob
# scale_scans() can scale `weightedAdj` objects... sL |> sum_scans() |> scale_scans() -
#> a b c d e -#> a 0.0000000 0.9583333 0.30000000 0.5250000 0.4000000 -#> b 0.9333333 0.0000000 0.09166667 0.4000000 0.5333333 -#> c 0.3000000 0.5000000 0.00000000 0.1166667 0.1416667 -#> d 0.5916667 1.0000000 0.37500000 0.0000000 0.9583333 -#> e 0.2416667 0.5000000 0.39166667 0.4500000 0.0000000 -#> attr(,"class") -#> [1] "scaled" "sum" "theoretical" "scanList" +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.96 0.30 0.52 0.40 +#> b 0.93 . 0.09 0.40 0.53 +#> c 0.30 0.50 . 0.12 0.14 +#> d 0.59 1.00 0.38 . 0.96 +#> e 0.24 0.50 0.39 0.45 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
-# ... or scanList object directly +# ... or `scanList` object directly ## group-scan sampling sL |> perform_exp(design_exp(customize_sampling("group",.6))) |> scale_scans() -
#> a b c d e -#> a 0.0000000 0.9436620 0.25757576 0.4868421 0.3538462 -#> b 0.9285714 0.0000000 0.06329114 0.3472222 0.4933333 -#> c 0.3376623 0.4218750 0.00000000 0.1212121 0.1363636 -#> d 0.6666667 1.0000000 0.33846154 0.0000000 0.9500000 -#> e 0.2238806 0.5074627 0.40845070 0.4666667 0.0000000 -#> attr(,"class") -#> [1] "scaled" "sum" "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.94 0.26 0.49 0.35 +#> b 0.93 . 0.06 0.35 0.49 +#> c 0.34 0.42 . 0.12 0.14 +#> d 0.67 1.00 0.34 . 0.95 +#> e 0.22 0.51 0.41 0.47 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList summed.scanList sampled
@@ -1316,26 +255,24 @@

Examp design_exp(customize_sampling("focal","even")) ) |> scale_scans()

#> [[1]] -#> a b c d e -#> a 0.0000000 0.9726027 0.38666667 0.5616438 0.4875000 -#> b 0.9210526 0.0000000 0.07142857 0.4054054 0.4637681 -#> c 0.2933333 0.4305556 0.00000000 0.1095890 0.1830986 -#> d 0.5797101 1.0000000 0.37878788 0.0000000 0.9583333 -#> e 0.2537313 0.4657534 0.39473684 0.4473684 0.0000000 -#> attr(,"class") -#> [1] "scaled" "sum" "empirical" "scanList" +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.97 0.39 0.56 0.49 +#> b 0.92 . 0.07 0.41 0.46 +#> c 0.29 0.43 . 0.11 0.18 +#> d 0.58 1.00 0.38 . 0.96 +#> e 0.25 0.47 0.39 0.45 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList summed.scanList sampled #> [[2]] -#> a b c d e -#> a 0.0000000 0.9583333 0.3541667 0.6458333 0.41666667 -#> b 0.8750000 0.0000000 0.1041667 0.3750000 0.43750000 -#> c 0.3125000 0.5208333 0.0000000 0.1458333 0.08333333 -#> d 0.6041667 1.0000000 0.3958333 0.0000000 1.00000000 -#> e 0.1875000 0.5833333 0.3333333 0.4375000 0.00000000 -#> attr(,"class") -#> [1] "scaled" "sum" "empirical" "scanList" +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 0.96 0.35 0.65 0.42 +#> b 0.88 . 0.10 0.38 0.44 +#> c 0.31 0.52 . 0.15 0.08 +#> d 0.60 1.00 0.40 . 1.00 +#> e 0.19 0.58 0.33 0.44 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList summed.scanList sampled diff --git a/docs/reference/scanList2matList.html b/docs/reference/scanList2matList.html index 1488a78..f6f42e0 100644 --- a/docs/reference/scanList2matList.html +++ b/docs/reference/scanList2matList.html @@ -272,98 +272,29 @@

Examp #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob

mL |> matList2scanList() -
#> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 1 -#> b 0 0 1 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 0 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 0 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 0 0 0 0 0 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "theoretical" "scanList" +
#> +#> scan: 1 +#> a . 1 1 . 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> a . 1 . . . +#> b . . . . 1 +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . +#> +#> ... ( 7 more scans) +#> +#> scan: 10 +#> a . 1 . 1 1 +#> b . . . . . +#> c . . . . 1 +#> d . . . . . +#> e . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob
diff --git a/docs/reference/simunet.html b/docs/reference/simunet.html index 500015f..052dbf6 100644 --- a/docs/reference/simunet.html +++ b/docs/reference/simunet.html @@ -328,2551 +328,87 @@

Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L) sL -
#> , , 1 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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sL |> sum_scans() -
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#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> 1 . 10 14 24 29 5 6 2 1 2 3 4 4 2 1 . . +#> 2 . . 3 14 8 1 7 1 5 . 5 . 2 . 1 . . +#> 3 . . . 6 6 2 2 . 9 2 3 1 . . . . . +#> 4 . . . . 28 6 9 . 1 7 5 1 2 5 3 . . +#> 5 . . . . . 2 6 . 1 1 2 . 5 2 4 . 1 +#> 6 . . . . . . 2 1 2 3 . 2 1 . 1 3 . +#> 7 . . . . . . . 1 . . 2 . . 2 . . . +#> 8 . . . . . . . . . 1 . 2 . . 1 . . +#> 9 . . . . . . . . . 3 7 . . . 1 . . +#> 10 . . . . . . . . . . 1 2 1 . . . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . 1 . . . . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . 2 . +#> 13 . . . . . . . . . . . . . 1 . . . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . 3 +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
@@ -2883,2571 +419,111 @@

Examp ### simulation can be directly run through the simunet() function simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "upper",n.scans = 120L, exp.design = group.scan) -

#> , , 1 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 2 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 NA NA -#> 4 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 NA 0 1 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 NA 0 NA 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 2 0 0 0 NA 0 0 NA 0 1 0 0 0 NA 0 NA 0 0 -#> 3 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 1 0 0 0 0 NA 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 0 NA NA NA 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 NA 0 NA 0 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 1 0 1 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA NA -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 1 0 0 -#> 4 0 0 0 0 0 NA NA 0 NA 0 0 0 0 0 0 NA NA -#> 5 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA NA 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 NA 0 NA -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 NA 0 NA 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA NA NA -#> 2 0 0 0 NA 1 0 0 NA 0 NA 0 NA 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 1 NA 0 NA 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 -#> 5 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 NA 0 NA 0 NA -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 NA -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 NA -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 NA NA NA NA 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -#> 2 0 0 0 0 0 NA 0 NA 0 NA NA 0 0 NA NA 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 NA NA 0 NA 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA NA NA 0 0 0 0 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 0 NA 0 NA -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 -#> 2 0 0 1 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA 0 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 5 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 NA NA 0 0 NA -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 NA 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 2 0 0 NA 0 NA 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 NA 0 0 NA -#> 4 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA -#> 5 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 NA 0 0 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 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120 -#> -#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 2 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 1 NA 0 0 0 NA 0 -#> 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 NA 0 NA -#> 4 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 NA 0 0 0 0 0 0 -#> 5 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 NA 0 0 NA 0 0 0 NA -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 NA NA NA 0 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA 0 NA -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA NA -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> -#> attr(,"class") -#> [1] "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: 1 +#> 1 . . . . . . 1 . . . . . . . . . NA +#> 2 . . . . . . . . NA . . NA . . . . . +#> 3 . . . . . . . . NA NA . . . . . NA NA +#> 4 . . . . . NA . . . . . . . NA . . . +#> 5 . . . . . NA . . . . . . . . NA . . +#> 6 . . . . . . NA . 1 . . . NA . . . . +#> 7 . . . . . . . . . . NA . . . . . . +#> 8 . . . . . . . . NA . . . . NA . . . +#> 9 . . . . . . . . . . . NA . . NA . . +#> 10 . . . . . . . . . . . . NA . . . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . NA NA NA . . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 13 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . NA . +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . NA +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> +#> scan: 2 +#> 1 . . . . . NA . NA . . . . NA . . . . +#> 2 . . . NA . . NA . 1 . . . NA . NA . . +#> 3 . . . NA . . . . . NA . . . . . . . +#> 4 . . . . NA . . . . NA . . . NA . . . +#> 5 . . . . . NA NA NA . . 1 . . . . NA . +#> 6 . . . . . . NA . . . NA . . NA NA NA . +#> 7 . . . . . . . . . . NA . NA . NA . NA +#> 8 . . . . . . . . . NA NA . . NA . NA . +#> 9 . . . . . . . . . . . . . . NA . . +#> 10 . . . . . . . . . . . . . . NA . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 13 . . . . . . . . . . . . . . NA . . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . . NA +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> +#> ... ( 117 more scans) +#> +#> scan: 120 +#> 1 . . . . . . . . . . . . . . NA . . +#> 2 . . . . . . . NA NA . 1 NA . . . NA . +#> 3 . . . . . . . . . NA . . . . NA . NA +#> 4 . . . . . . . . NA . NA . . . . . . +#> 5 . . . . . . . NA NA . . . . . . . . +#> 6 . . . . . . NA NA . NA . . NA . . . NA +#> 7 . . . . . . . . . . . . . . NA . . +#> 8 . . . . . . . . . . NA . . NA NA NA . +#> 9 . . . . . . . . . . . . NA . . . . +#> 10 . . . . . . . . . . . . . NA . . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . NA . NA +#> 13 . . . . . . . . . . . . . . NA NA . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . NA NA +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
### or the experiment can be applied to a theoretical scanList object group.sL <- perform_exp(sL,group.scan) group.sL |> count_nonNA() -
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 -#> 1 0 90 96 92 95 99 97 99 93 103 96 90 99 92 88 98 93 -#> 2 0 0 99 94 85 96 93 103 97 97 101 98 95 100 103 95 98 -#> 3 0 0 0 105 95 100 99 97 96 102 89 94 89 101 96 94 92 -#> 4 0 0 0 0 88 88 88 102 101 97 96 98 93 97 99 102 98 -#> 5 0 0 0 0 0 97 93 92 96 97 93 94 87 96 91 92 99 -#> 6 0 0 0 0 0 0 85 96 92 97 101 94 97 97 98 94 94 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 95 96 96 94 99 93 95 103 100 91 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 99 91 98 95 102 97 101 96 89 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 89 95 92 89 91 97 99 99 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 95 102 99 97 94 95 96 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 92 91 97 98 95 100 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 91 94 92 99 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 96 97 94 96 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 95 96 89 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 99 100 -#> 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 95 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> 1 . 90 96 92 95 99 97 99 93 103 96 90 99 92 88 98 93 +#> 2 . . 99 94 85 96 93 103 97 97 101 98 95 100 103 95 98 +#> 3 . . . 105 95 100 99 97 96 102 89 94 89 101 96 94 92 +#> 4 . . . . 88 88 88 102 101 97 96 98 93 97 99 102 98 +#> 5 . . . . . 97 93 92 96 97 93 94 87 96 91 92 99 +#> 6 . . . . . . 85 96 92 97 101 94 97 97 98 94 94 +#> 7 . . . . . . . 95 96 96 94 99 93 95 103 100 91 +#> 8 . . . . . . . . 99 91 98 95 102 97 101 96 89 +#> 9 . . . . . . . . . 89 95 92 89 91 97 99 99 +#> 10 . . . . . . . . . . 95 102 99 97 94 95 96 +#> 11 . . . . . . . . . . . 92 91 97 98 95 100 +#> 12 . . . . . . . . . . . . 100 91 94 92 99 +#> 13 . . . . . . . . . . . . . 96 97 94 96 +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . 95 96 89 +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . 99 100 +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . 95 +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> +#> +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList
group.sL |> sum_scans() +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> 1 . 7 11 15 21 3 6 2 1 2 3 3 3 1 1 . . +#> 2 . . 3 12 6 . 7 1 3 . 5 . 1 . . . . +#> 3 . . . 4 5 2 2 . 6 1 1 1 . . . . . +#> 4 . . . . 19 5 5 . 1 5 4 . 2 5 3 . . +#> 5 . . . . . 1 5 . 1 1 2 . 5 2 3 . 1 +#> 6 . . . . . . 2 1 1 2 . 2 1 . 1 2 . +#> 7 . . . . . . . 1 . . 2 . . 2 . . . +#> 8 . . . . . . . . . . . 1 . . 1 . . +#> 9 . . . . . . . . . 3 5 . . . 1 . . +#> 10 . . . . . . . . . . 1 2 1 . . . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . 2 . +#> 13 . . . . . . . . . . . . . 1 . . . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 +#> 16 . . . . . . . . . . . . . . . . 1 +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList summed.scanList sampled
@@ -5459,42 +535,45 @@

Examp ### or the experiment can be applied to a theoretical scanList object foc.peri_removed.sL <- perform_exp(sL,foc.peri_removed) foc.peri_removed.sL |> count_nonNA() -

#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 17 -#> 1 0 36 37 36 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 -#> 2 0 0 37 36 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 -#> 3 0 0 0 37 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 -#> 4 0 0 0 0 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 -#> 5 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 -#> 6 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 38 38 38 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 38 38 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 38 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 38 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 38 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 38 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 38 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 38 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
foc.peri_removed.sL |> sum_scans() -
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 17 -#> 1 0 2 2 6 7 2 1 0 0 1 1 1 0 2 0 0 -#> 2 0 0 1 5 6 0 3 0 0 0 2 1 0 0 0 0 -#> 3 0 0 0 0 3 1 0 0 1 2 2 1 0 0 0 0 -#> 4 0 0 0 0 5 3 2 0 1 0 0 0 0 1 1 0 -#> 5 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 3 0 1 1 1 0 -#> 6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 -#> 7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 -#> 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 0 0 0 0 -#> 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 -#> 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 -#> 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 -#> 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> 1 . 36 37 36 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 +#> 2 . . 37 36 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 +#> 3 . . . 37 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 +#> 4 . . . . 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 +#> 5 . . . . . 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 +#> 6 . . . . . . 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 +#> 7 . . . . . . . 38 38 38 38 38 38 38 38 38 +#> 8 . . . . . . . . 38 38 38 38 38 38 38 38 +#> 9 . . . . . . . . . 38 38 38 38 38 38 38 +#> 10 . . . . . . . . . . 38 38 38 38 38 38 +#> 11 . . . . . . . . . . . 38 38 38 38 38 +#> 12 . . . . . . . . . . . . 38 38 38 38 +#> 13 . . . . . . . . . . . . . 38 38 38 +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . 38 38 +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . 38 +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . +#> +#> +#> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList
foc.peri_removed.sL |> sum_scans() +
#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> 1 . 2 2 6 7 2 1 . . 1 1 1 . 2 . . +#> 2 . . 1 5 6 . 3 . . . 2 1 . . . . +#> 3 . . . . 3 1 . . 1 2 2 1 . . . . +#> 4 . . . . 5 3 2 . 1 . . . . 1 1 . +#> 5 . . . . . 2 . . . 1 3 . 1 1 1 . +#> 6 . . . . . . 1 . . . . . . . 1 . +#> 7 . . . . . . . 1 . . . . . . . . +#> 8 . . . . . . . . . 1 1 1 . . . . +#> 9 . . . . . . . . . 2 4 . . . . . +#> 10 . . . . . . . . . . 1 1 1 . . . +#> 11 . . . . . . . . . . . . . . 1 . +#> 12 . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 13 . . . . . . . . . . . . . . 2 . +#> 14 . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 15 . . . . . . . . . . . . . . . . +#> 17 . . . . . . . . . . . . . . . . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList summed.scanList sampled
diff --git a/docs/reference/sum_scans.html b/docs/reference/sum_scans.html index 1435582..c404c4d 100644 --- a/docs/reference/sum_scans.html +++ b/docs/reference/sum_scans.html @@ -175,9 +175,9 @@

Arg

Value

-

a sum object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix where -each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous scanList -class (theoretical or empirical, inheriting from scanList), and keeps track of the +

a weightedAdj object, or list of such, consisting mainly on a weighted adjacency matrix +where each edge weight is equal to the sum of all binary edges. Inherits from the previous +scanList class (theoretical or empirical, inheriting from scanList), and keeps track of the scan.list's list of attributes attrs.

Also adds these attributes to attrs:

  • summed.scanList: the original scanList (3D array) that has been summed

    • @@ -210,1112 +210,51 @@

    Examp ## theoretical scans sL <- simunet(Adj = Adj,samp.effort = samp.effort,mode = "directed",n.scans = 120L) sL -
    #> , , 1 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 2 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 1 0 -#> -#> , , 3 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 4 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 1 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 5 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 6 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 7 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 8 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 9 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 10 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 11 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 12 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 1 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 13 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 1 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 14 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 15 -#> -#> a b c d e -#> a 0 0 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 0 1 0 0 -#> -#> , , 16 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 1 0 0 1 0 -#> d 0 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 17 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 1 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 1 1 1 0 0 -#> -#> , , 18 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 1 0 1 0 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 1 0 -#> -#> , , 19 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 1 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 0 0 0 1 0 -#> -#> , , 20 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 21 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 1 1 0 0 -#> -#> , , 22 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 0 0 -#> b 1 0 0 0 1 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 1 0 1 -#> e 1 1 0 1 0 -#> -#> , , 23 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 0 0 -#> c 0 0 0 1 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 1 0 0 -#> -#> , , 24 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 0 0 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 0 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 1 -#> e 0 0 0 0 0 -#> -#> , , 25 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 1 -#> b 1 0 0 1 0 -#> c 0 1 0 0 0 -#> d 1 1 0 0 0 -#> e 1 0 0 0 0 -#> -#> , , 26 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 1 1 1 -#> b 1 0 0 1 1 -#> c 0 1 0 1 0 -#> d 0 1 1 0 1 -#> e 0 1 0 0 0 -#> -#> , , 27 -#> -#> a b c d e -#> a 0 1 0 1 0 -#> b 0 0 0 1 1 -#> c 1 0 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    #> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 115 36 63 48 +#> b 112 . 11 48 64 +#> c 36 60 . 14 17 +#> d 71 120 45 . 115 +#> e 29 60 47 54 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob summed.scanList sampled
    ## group-scan sampling sL |> perform_exp(design_exp(customize_sampling("group",.6))) |> sum_scans() -
    #> a b c d e -#> a 0 67 17 37 23 -#> b 65 0 5 25 37 -#> c 26 27 0 8 9 -#> d 50 63 22 0 76 -#> e 15 34 29 35 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +
    #> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 67 17 37 23 +#> b 65 . 5 25 37 +#> c 26 27 . 8 9 +#> d 50 63 22 . 76 +#> e 15 34 29 35 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList summed.scanList sampled
    @@ -1324,26 +263,24 @@

    Examp design_exp(customize_sampling("focal","even")) ) |> sum_scans()

    #> [[1]] -#> a b c d e -#> a 0 71 29 41 39 -#> b 70 0 5 30 32 -#> c 22 31 0 8 13 -#> d 40 65 25 0 69 -#> e 17 34 30 34 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 71 29 41 39 +#> b 70 . 5 30 32 +#> c 22 31 . 8 13 +#> d 40 65 25 . 69 +#> e 17 34 30 34 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob obs.P theoretical.scanList summed.scanList sampled #> [[2]] -#> a b c d e -#> a 0 46 17 31 20 -#> b 42 0 5 18 21 -#> c 15 25 0 7 4 -#> d 29 48 19 0 48 -#> e 9 28 16 21 0 -#> attr(,"class") -#> [1] "sum" "empirical" "scanList" +#> +#> scan: Weighted adjacency matrix +#> a . 46 17 31 20 +#> b 42 . 5 18 21 +#> c 15 25 . 7 4 +#> d 29 48 19 . 48 +#> e 9 28 16 21 . #> #> #> Hidden attributes: scanList.type raw.scanList Adj samp.effort n.scans mode Adj.subfun edge.Prob focalList theoretical.scanList summed.scanList sampled diff --git a/vignettes/articles/first_simulations.Rmd b/vignettes/articles/first_simulations.Rmd index 6d918d4..09b031c 100644 --- a/vignettes/articles/first_simulations.Rmd +++ b/vignettes/articles/first_simulations.Rmd @@ -84,7 +84,7 @@ simulation compares to `Adj` ```{r sum_comparison} sL3.Adj <- simunet(Adj,samp.effort,"upper",n.scans = samp.effort) |> sum_scans() -Adj +sL3.Adj |> attrs("Adj") sL3.Adj upper_cor(Adj,sL3.Adj) From 981ff2d683ac7243e8f77a22f72f81099ddedfd7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kenneth Keuk Date: Thu, 12 Aug 2021 18:28:01 +0900 Subject: [PATCH 9/9] Versioning --- DESCRIPTION | 2 +- NEWS.md | 12 ++++++++++++ 2 files changed, 13 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION index db974e9..5489de9 100644 --- a/DESCRIPTION +++ b/DESCRIPTION @@ -1,6 +1,6 @@ Package: SimuNet Title: Network simulation framework, with a zest of empiricism -Version: 2.0.2 +Version: 2.1.0.9000 Authors@R: person(given = "Kenneth", family = "Keuk", diff --git a/NEWS.md b/NEWS.md index ec3c420..f5a9fef 100644 --- a/NEWS.md +++ b/NEWS.md @@ -1,3 +1,15 @@ +# SimuNet (development version) + +# SimuNet 2.1.0 +* `print` methods are cleaner for SimuNet specific objects: + *`scanList` objects printing now relies on Matrix `sparseMatrix` class + * so do their "collapsed" weighted adjacency relative: `weightedAdj` (see below). +* class `sum` (obtained via `sum_scans()`) has been renamed to `weightedAdj`: + * `Adj` stored in `attrs` (and created by `generate_edgeProb()`) are now of class `weightedAdj`. + * This change allows for homogeneous printing of weighted adjacency matrices +* pkgdown is now used to update the website's package. Related files are in master branch's `docs/` +folder + # SimuNet 2.0.2 * enclosed asnr related example in \dontrun{} because some example were sometime not passing on unix systems