simulations/plot_irr_dv_example.R

   1 source("RemembR/R/RemembeR.R")
   2 library(arrow)
   3 library(data.table)
   4 library(ggplot2)
   5 library(filelock)
   6 library(argparser)
   7
   8 parser <- arg_parser("Simulate data and fit corrected models.")
   9 parser <- add_argument(parser, "--infile", default="", help="name of the file to read.")
  10 parser <- add_argument(parser, "--name", default="", help="The name to safe the data to in the remember file.")
  11 args <- parse_args(parser)
  12 source("summarize_estimator.R")
  13
  14 build_plot_dataset <- function(df){
  15
  16     x.true <-  summarize.estimator(df, 'true','x')
  17
  18     z.true <-  summarize.estimator(df, 'true','z')
  19
  20     x.naive <-  summarize.estimator(df, 'naive','x')
  21
  22     z.naive <-  summarize.estimator(df, 'naive','z')
  23
  24     x.loa0.feasible <- summarize.estimator(df, 'loa0.feasible','x')
  25
  26     z.loa0.feasible <- summarize.estimator(df,'loa0.feasible','z')
  27
  28     x.loa0.mle <- summarize.estimator(df, 'loa0.mle', 'x')
  29
  30     z.loa0.mle <- summarize.estimator(df, 'loa0.mle', 'z')
  31
  32     x.loco.feasible <- summarize.estimator(df, 'loco.feasible', 'x')
  33
  34     z.loco.feasible <- summarize.estimator(df, 'loco.feasible', 'z')
  35
  36     x.loco.mle <- summarize.estimator(df, 'loco.mle', 'x')
  37
  38     z.loco.mle <- summarize.estimator(df, 'loco.mle', 'z')
  39
  40
  41     z.loco.amelia <- summarize.estimator(df, 'amelia.full', 'z')
  42     x.loco.amelia <- summarize.estimator(df, 'amelia.full', 'x')
  43
  44     z.loco.zhang <- summarize.estimator(df, 'zhang', 'z')
  45     x.loco.zhang <- summarize.estimator(df, 'zhang', 'x')
  46
  47     accuracy <- df[,mean(accuracy)]
  48     plot.df <- rbindlist(list(x.true,z.true,x.loa0.feasible,z.loa0.feasible,x.naive,z.naive,x.loa0.mle,z.loa0.mle,x.loco.feasible, z.loco.feasible, z.loco.mle, x.loco.mle, x.loco.amelia, z.loco.amelia, z.loco.zhang, x.loco.zhang),use.names=T)
  49     plot.df[,accuracy := accuracy]
  50     plot.df <- plot.df[,":="(sd.est=sqrt(var.est)/N.sims)]
  51     return(plot.df)
  52 }
  53
  54
  55 plot.df <- read_feather(args$infile)
  56 print(unique(plot.df$N))
  57
  58 # df <- df[apply(df,1,function(x) !any(is.na(x)))]
  59
  60 if(!('Bzx' %in% names(plot.df)))
  61     plot.df[,Bzx:=NA]
  62
  63 if(!('accuracy_imbalance_difference' %in% names(plot.df)))
  64     plot.df[,accuracy_imbalance_difference:=NA]
  65
  66 unique(plot.df[,'accuracy_imbalance_difference'])
  67
  68 #plot.df <- build_plot_dataset(df[accuracy_imbalance_difference==0.1][N==700])
  69 plot.df <- build_plot_dataset(plot.df)
  70
  71 change.remember.file("remember_irr.RDS",clear=TRUE)
  72
  73 remember(plot.df,args$name)