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ridsonap committed Oct 11, 2023
1 parent f23e966 commit 27cd382
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Showing 3 changed files with 47 additions and 192 deletions.
3 changes: 2 additions & 1 deletion README.Rmd
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Expand Up @@ -171,7 +171,8 @@ hb_model <- hb_unit(
This dataset contains NA in 5 domains out of 30 domains.
```{r}
dummy_unit %>%
dplyr::filter(is.na(y_di))
dplyr::filter(is.na(y_di)) %>%
sample_n(size = 5)
```
```{r}
dummy_unit %>%
Expand Down
236 changes: 45 additions & 191 deletions README.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -112,68 +112,69 @@ corn_eblup <- pbmseBHF(
#> Bootstrap procedure with B = 50 iterations starts.
#> b = 1
#> b = 2
#> b = 3
#> b = 3
#> b = 4
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 4
#> b = 5
#> b = 6
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 7
#> b = 8
#> b = 6
#> b = 7
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 8
#> b = 9
#> b = 10
#> b = 11
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 12
#> b = 13
#> b = 14
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 15
#> b = 10
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 16
#> b = 11
#> b = 12
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 13
#> b = 14
#> b = 15
#> b = 16
#> b = 17
#> b = 18
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 19
#> b = 19
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 20
#> b = 21
#> b = 21
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 22
#> b = 23
#> b = 24
#> b = 24
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 25
#> b = 26
#> b = 27
#> b = 26
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 28
#> b = 27
#> b = 28
#> b = 29
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 30
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 29
#> b = 30
#> b = 31
#> b = 32
#> b = 32
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 33
#> b = 34
#> b = 35
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 35
#> b = 36
#> b = 37
#> b = 37
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 38
#> b = 39
#> b = 40
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 40
#> b = 41
#> b = 42
#> b = 43
#> b = 42
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 44
#> b = 45
#> b = 43
#> b = 44
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 45
#> b = 46
#> b = 47
#> b = 48
#> b = 49
#> b = 47
#> boundary (singular) fit: see help('isSingular')
#> b = 48
#> b = 49
#> b = 50

rse_eblup <- sqrt(corn_eblup$mse$mse) * 100 / corn_eblup$est$eblup$eblup
Expand Down Expand Up @@ -299,161 +300,14 @@ This dataset contains NA in 5 domains out of 30 domains.

``` r
dummy_unit %>%
dplyr::filter(is.na(y_di))
#> domain y_di x1 x2
#> 1 d14 NA 14.56105 15.73387
#> 2 d14 NA 13.28399 10.49971
#> 3 d14 NA 13.95985 17.36882
#> 4 d14 NA 14.86162 19.58186
#> 5 d14 NA 19.86265 13.27159
#> 6 d14 NA 14.68221 16.34512
#> 7 d14 NA 12.64410 15.39172
#> 8 d14 NA 10.56408 19.60424
#> 9 d14 NA 14.91899 18.66672
#> 10 d14 NA 11.57345 14.49548
#> 11 d14 NA 14.98158 18.32154
#> 12 d14 NA 11.17345 16.46726
#> 13 d14 NA 12.72136 17.69672
#> 14 d14 NA 18.25970 15.03484
#> 15 d14 NA 13.35309 10.24535
#> 16 d14 NA 18.02001 17.15815
#> 17 d14 NA 11.17606 13.50988
#> 18 d14 NA 16.65338 17.98861
#> 19 d14 NA 12.58023 11.79145
#> 20 d14 NA 16.15348 12.09379
#> 21 d14 NA 14.91293 14.10810
#> 22 d14 NA 19.96504 13.36750
#> 23 d14 NA 16.56609 16.05886
#> 24 d14 NA 19.29957 12.19052
#> 25 d14 NA 13.54171 12.75343
#> 26 d14 NA 10.21236 12.23435
#> 27 d14 NA 17.99604 15.36424
#> 28 d14 NA 12.11656 17.99746
#> 29 d14 NA 14.60019 14.33316
#> 30 d16 NA 17.91784 16.23897
#> 31 d16 NA 15.43839 17.56159
#> 32 d16 NA 13.17545 12.31333
#> 33 d16 NA 15.61394 19.16791
#> 34 d16 NA 18.84890 18.61925
#> 35 d16 NA 13.47897 19.92013
#> 36 d16 NA 16.59974 10.99873
#> 37 d16 NA 15.51909 16.38987
#> 38 d16 NA 12.30574 18.12209
#> 39 d16 NA 14.81772 17.29948
#> 40 d16 NA 16.36439 19.93191
#> 41 d16 NA 14.20898 13.06848
#> 42 d16 NA 13.07458 14.41681
#> 43 d16 NA 10.34657 15.03511
#> 44 d16 NA 11.00211 17.04295
#> 45 d16 NA 11.59521 17.70048
#> 46 d16 NA 10.87042 14.48175
#> 47 d16 NA 13.95993 12.40845
#> 48 d16 NA 18.71288 11.18132
#> 49 d16 NA 16.39070 17.63769
#> 50 d16 NA 18.33160 11.46246
#> 51 d16 NA 14.43888 14.98010
#> 52 d16 NA 10.12364 10.06999
#> 53 d16 NA 10.82664 19.33111
#> 54 d16 NA 10.50678 13.72983
#> 55 d16 NA 15.62215 17.08902
#> 56 d16 NA 19.03012 19.55314
#> 57 d16 NA 13.88522 18.17395
#> 58 d16 NA 15.92359 13.09609
#> 59 d16 NA 13.06243 17.58942
#> 60 d16 NA 11.92322 13.35713
#> 61 d22 NA 14.79173 13.13999
#> 62 d22 NA 19.48796 11.25034
#> 63 d22 NA 19.00794 11.30174
#> 64 d22 NA 17.26503 14.28242
#> 65 d22 NA 11.68311 17.58314
#> 66 d22 NA 13.29425 18.57874
#> 67 d22 NA 12.78671 12.81297
#> 68 d22 NA 12.26944 10.24241
#> 69 d22 NA 15.74607 11.27710
#> 70 d22 NA 19.49097 12.37938
#> 71 d22 NA 10.30735 10.48193
#> 72 d22 NA 17.71938 19.73098
#> 73 d22 NA 17.87899 12.56956
#> 74 d22 NA 13.19473 17.21670
#> 75 d22 NA 12.03641 19.75145
#> 76 d22 NA 10.37611 11.63313
#> 77 d22 NA 10.21821 12.20776
#> 78 d22 NA 15.88424 16.33162
#> 79 d22 NA 14.26671 12.11250
#> 80 d22 NA 19.04981 10.91262
#> 81 d22 NA 16.09385 13.58752
#> 82 d22 NA 13.11331 12.55060
#> 83 d22 NA 10.25786 15.74032
#> 84 d22 NA 18.83828 13.43328
#> 85 d22 NA 16.83220 13.32062
#> 86 d22 NA 18.24051 18.35369
#> 87 d22 NA 15.51315 19.08010
#> 88 d22 NA 18.23732 13.96543
#> 89 d22 NA 10.47234 14.21405
#> 90 d22 NA 19.92523 16.91586
#> 91 d22 NA 19.86533 14.53576
#> 92 d22 NA 15.15362 18.39457
#> 93 d22 NA 10.85330 18.05353
#> 94 d22 NA 12.85312 14.11773
#> 95 d22 NA 14.08253 18.23391
#> 96 d22 NA 15.86580 14.00120
#> 97 d27 NA 19.58241 13.91881
#> 98 d27 NA 11.60662 12.87651
#> 99 d27 NA 11.40271 15.68786
#> 100 d27 NA 17.55850 16.63147
#> 101 d27 NA 13.87925 16.29812
#> 102 d27 NA 17.60698 15.91963
#> 103 d27 NA 11.87967 18.65209
#> 104 d27 NA 17.67948 15.25664
#> 105 d27 NA 13.49637 11.45061
#> 106 d27 NA 16.74381 17.27901
#> 107 d27 NA 10.24939 19.90985
#> 108 d27 NA 10.82980 14.37207
#> 109 d27 NA 14.48265 18.93624
#> 110 d27 NA 12.17589 19.38341
#> 111 d27 NA 14.21628 14.84862
#> 112 d27 NA 17.78283 17.57790
#> 113 d27 NA 18.77808 15.88993
#> 114 d27 NA 16.45288 10.85990
#> 115 d27 NA 16.27012 11.93000
#> 116 d27 NA 16.53258 12.64990
#> 117 d27 NA 14.00442 15.92979
#> 118 d27 NA 16.12038 17.98986
#> 119 d27 NA 13.87459 13.50042
#> 120 d27 NA 12.65145 11.72645
#> 121 d27 NA 19.09201 12.22442
#> 122 d27 NA 14.84473 18.45394
#> 123 d27 NA 10.36423 14.86852
#> 124 d27 NA 12.85919 14.17478
#> 125 d27 NA 15.41675 10.62751
#> 126 d27 NA 15.44831 17.61744
#> 127 d27 NA 14.20820 10.12895
#> 128 d29 NA 17.66976 12.31572
#> 129 d29 NA 10.80247 19.75126
#> 130 d29 NA 16.59205 13.65168
#> 131 d29 NA 12.82421 18.62455
#> 132 d29 NA 15.17012 14.59060
#> 133 d29 NA 19.26962 14.07037
#> 134 d29 NA 16.36532 18.45217
#> 135 d29 NA 17.02257 14.90186
#> 136 d29 NA 11.36371 13.93829
#> 137 d29 NA 19.07447 17.52829
#> 138 d29 NA 17.36496 18.53182
#> 139 d29 NA 12.48905 14.98254
#> 140 d29 NA 10.66030 15.72723
#> 141 d29 NA 19.19565 17.69969
#> 142 d29 NA 16.31114 10.05808
#> 143 d29 NA 10.01688 14.78977
#> 144 d29 NA 17.68887 14.12503
#> 145 d29 NA 10.89248 16.39320
#> 146 d29 NA 10.75287 12.59908
#> 147 d29 NA 11.21572 16.48889
#> 148 d29 NA 10.48021 18.48691
#> 149 d29 NA 11.58925 13.12789
#> 150 d29 NA 12.49612 17.66456
#> 151 d29 NA 18.17724 17.54607
#> 152 d29 NA 19.11363 15.73160
#> 153 d29 NA 15.13372 17.11448
dplyr::filter(is.na(y_di)) %>%
sample_n(size = 5)
#> domain y_di x1 x2
#> 1 d16 NA 13.47897 19.92013
#> 2 d22 NA 10.25786 15.74032
#> 3 d27 NA 17.78283 17.57790
#> 4 d14 NA 19.29957 12.19052
#> 5 d22 NA 12.26944 10.24241
```

``` r
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