From 87d2077f6e305ed80862ce53d09f605afb2e67cd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Will King Date: Mon, 13 Jan 2025 19:35:01 +0000 Subject: [PATCH] Got new images for analysis Based on updated data. --- r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.html | 16033 +++++++++------- r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.qmd | 198 +- r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.rmarkdown | 983 - .../correlation_plot_beta_k_10_i_1-4.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_10_i_5-8.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_10_i_9-12.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_11_i_1-4.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_11_i_5-8.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_11_i_9-12.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_12_i_1-4.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_12_i_5-8.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_12_i_9-12.png | Bin 0 -> 22954 bytes .../correlation_plot_beta_k_13_i_1-4.png | Bin 0 -> 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Setup

-
library(bayesplot)
+
library(knitr)
+library(bayesplot)
This is bayesplot version 1.11.1
@@ -135,10 +138,10 @@ pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underlin library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
-✔ dplyr     1.1.3     ✔ readr     2.1.4
-✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
-✔ lubridate 1.9.2     ✔ tibble    3.2.1
-✔ purrr     1.0.2     ✔ tidyr     1.3.0
+✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5 +✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1 +✔ lubridate 1.9.4 ✔ tibble 3.2.1 +✔ purrr 1.0.2 ✔ tidyr 1.3.1 
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
@@ -186,188 +189,190 @@ The following object is masked from 'package:tidyr':
 

 
Loading required package: DBI

 

-
driver <- dbDriver("PostgreSQL")
+
host <- 'aact_db-restored-2025-01-07'
 
-get_data <- function(driver) {
+driver <- dbDriver("PostgreSQL")
 
-con <- dbConnect(
-    driver,
-    user='root',
-    password='root',
-    dbname='aact_db',
-    host='will-office'
-    )
-on.exit(dbDisconnect(con))
-
-query <- dbSendQuery(
-    con,
-#    "select * from formatted_data_with_planned_enrollment;"
-"
-select 
-    fdqpe.nct_id
-    --,fdqpe.start_date
-    --,fdqpe.current_enrollment
-    --,fdqpe.enrollment_category
-    ,fdqpe.current_status 
-    ,fdqpe.earliest_date_observed 
-    ,fdqpe.elapsed_duration
-    ,fdqpe.n_brands as identical_brands
-    ,ntbtu.brand_name_count 
-    ,fdqpe.category_id
-    ,fdqpe.final_status
-    ,fdqpe.h_sdi_val
-    --,fdqpe.h_sdi_u95
-    --,fdqpe.h_sdi_l95
-    ,fdqpe.hm_sdi_val
-    --,fdqpe.hm_sdi_u95
-    --,fdqpe.hm_sdi_l95
-    ,fdqpe.m_sdi_val
-    --,fdqpe.m_sdi_u95
-    --,fdqpe.m_sdi_l95
-    ,fdqpe.lm_sdi_val
-    --,fdqpe.lm_sdi_u95
-    --,fdqpe.lm_sdi_l95
-    ,fdqpe.l_sdi_val
-    --,fdqpe.l_sdi_u95
-    --,fdqpe.l_sdi_l95
-from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe
-    join \"Formularies\".nct_to_brands_through_uspdc ntbtu
-        on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id 
-order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed 
-;
-"
-    )
-df <- fetch(query, n = -1)
-df <- na.omit(df)
-
-query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;")
-n_categories <- fetch(query2, n = -1)
-
-return(list(data=df,ncat=n_categories))
-}
-
-
-get_counterfact_base <- function(driver) {
+get_data <- function(driver) {
+
+con <- dbConnect(
+    driver,
+    user='root',
+    password='root',
+    dbname='aact_db',
+    host=host
+    )
+on.exit(dbDisconnect(con))
+
+query <- dbSendQuery(
+    con,
+#    "select * from formatted_data_with_planned_enrollment;"
+"
+select 
+    fdqpe.nct_id
+    --,fdqpe.start_date
+    --,fdqpe.current_enrollment
+    --,fdqpe.enrollment_category
+    ,fdqpe.current_status 
+    ,fdqpe.earliest_date_observed 
+    ,fdqpe.elapsed_duration
+    ,fdqpe.n_brands as identical_brands
+    ,ntbtu.brand_name_counts 
+    ,fdqpe.category_id
+    ,fdqpe.final_status
+    ,fdqpe.h_sdi_val
+    --,fdqpe.h_sdi_u95
+    --,fdqpe.h_sdi_l95
+    ,fdqpe.hm_sdi_val
+    --,fdqpe.hm_sdi_u95
+    --,fdqpe.hm_sdi_l95
+    ,fdqpe.m_sdi_val
+    --,fdqpe.m_sdi_u95
+    --,fdqpe.m_sdi_l95
+    ,fdqpe.lm_sdi_val
+    --,fdqpe.lm_sdi_u95
+    --,fdqpe.lm_sdi_l95
+    ,fdqpe.l_sdi_val
+    --,fdqpe.l_sdi_u95
+    --,fdqpe.l_sdi_l95
+from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe
+    join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu
+        on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id 
+order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed 
+;
+"
+    )
+df <- fetch(query, n = -1)
+df <- na.omit(df)
+
+query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;")
+n_categories <- fetch(query2, n = -1)
+
+return(list(data=df,ncat=n_categories))
+}
+
 
-con <- dbConnect(
-    driver,
-    user='root',
-    password='root',
-    dbname='aact_db',
-    host='will-office'
-    )
-on.exit(dbDisconnect(con))
-
-query <- dbSendQuery(
-    con,
-    "
-    with cte as (
-    --get last recruiting state
-    select fd.nct_id, max(fd.earliest_date_observed),min(fd2.earliest_date_observed) as tmstmp
-    from formatted_data fd 
-        join formatted_data fd2 
-        on fd.nct_id=fd2.nct_id and fd.earliest_date_observed < fd2.earliest_date_observed 
-    where fd.current_status = 'Recruiting'
-        and fd2.current_status = 'Active, not recruiting'
-    group by fd.nct_id 
-    )
-    select 
-        fdqpe.nct_id
-        --,fdqpe.start_date
-        --,fdqpe.current_enrollment
-        --,fdqpe.enrollment_category
-        ,fdqpe.current_status 
-        ,fdqpe.earliest_date_observed 
-        ,fdqpe.elapsed_duration
-        ,fdqpe.n_brands as identical_brands
-        ,ntbtu.brand_name_count 
-        ,fdqpe.category_id
-        ,fdqpe.final_status
-        ,fdqpe.h_sdi_val
-        --,fdqpe.h_sdi_u95
-        --,fdqpe.h_sdi_l95
-        ,fdqpe.hm_sdi_val
-        --,fdqpe.hm_sdi_u95
-        --,fdqpe.hm_sdi_l95
-        ,fdqpe.m_sdi_val
-        --,fdqpe.m_sdi_u95
-        --,fdqpe.m_sdi_l95
-        ,fdqpe.lm_sdi_val
-        --,fdqpe.lm_sdi_u95
-        --,fdqpe.lm_sdi_l95
-        ,fdqpe.l_sdi_val
-        --,fdqpe.l_sdi_u95
-        --,fdqpe.l_sdi_l95
-    from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe
-        join \"Formularies\".nct_to_brands_through_uspdc ntbtu
-            on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id 
-        join cte 
-            on fdqpe.nct_id = cte.nct_id 
-                and fdqpe.earliest_date_observed = cte.tmstmp
-    order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed 
-    ;
-    "
-    )
-df <- fetch(query, n = -1)
-df <- na.omit(df)
-
-query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;")
-n_categories <- fetch(query2, n = -1)
-
-return(list(data=df,ncat=n_categories))
-}
-
-
-d <- get_data(driver)
-df <- d$data
-n_categories <- d$ncat
-
-cf <- get_counterfact_base(driver)
-df_counterfact_base <- cf$data
-
-
+get_counterfact_base <- function(driver) {
+
+con <- dbConnect(
+    driver,
+    user='root',
+    password='root',
+    dbname='aact_db',
+    host=host
+    )
+on.exit(dbDisconnect(con))
+
+query <- dbSendQuery(
+    con,
+    "
+    with cte as (
+    --get last recruiting state
+    select fd.nct_id, max(fd.earliest_date_observed),min(fd2.earliest_date_observed) as tmstmp
+    from formatted_data fd 
+        join formatted_data fd2 
+        on fd.nct_id=fd2.nct_id and fd.earliest_date_observed < fd2.earliest_date_observed 
+    where fd.current_status = 'Recruiting'
+        and fd2.current_status = 'Active, not recruiting'
+    group by fd.nct_id 
+    )
+    select 
+        fdqpe.nct_id
+        --,fdqpe.start_date
+        --,fdqpe.current_enrollment
+        --,fdqpe.enrollment_category
+        ,fdqpe.current_status 
+        ,fdqpe.earliest_date_observed 
+        ,fdqpe.elapsed_duration
+        ,fdqpe.n_brands as identical_brands
+        ,ntbtu.brand_name_counts 
+        ,fdqpe.category_id
+        ,fdqpe.final_status
+        ,fdqpe.h_sdi_val
+        --,fdqpe.h_sdi_u95
+        --,fdqpe.h_sdi_l95
+        ,fdqpe.hm_sdi_val
+        --,fdqpe.hm_sdi_u95
+        --,fdqpe.hm_sdi_l95
+        ,fdqpe.m_sdi_val
+        --,fdqpe.m_sdi_u95
+        --,fdqpe.m_sdi_l95
+        ,fdqpe.lm_sdi_val
+        --,fdqpe.lm_sdi_u95
+        --,fdqpe.lm_sdi_l95
+        ,fdqpe.l_sdi_val
+        --,fdqpe.l_sdi_u95
+        --,fdqpe.l_sdi_l95
+    from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe
+        join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu
+            on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id 
+        join cte 
+            on fdqpe.nct_id = cte.nct_id 
+                and fdqpe.earliest_date_observed = cte.tmstmp
+    order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed 
+    ;
+    "
+    )
+df <- fetch(query, n = -1)
+df <- na.omit(df)
+
+query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;")
+n_categories <- fetch(query2, n = -1)
+
+return(list(data=df,ncat=n_categories))
+}
+
+
+d <- get_data(driver)
+df <- d$data
+n_categories <- d$ncat
+
+cf <- get_counterfact_base(driver)
+df_counterfact_base <- cf$data
 
-################ Format Data ###########################
+
 
-data_formatter <- function(df) {
-categories <- df["category_id"]
-
-x <- df["elapsed_duration"]
-x["identical_brands"] <- asinh(df$identical_brands)
-x["brand_name_counts"] <- asinh(df$brand_name_count)
-x["h_sdi_val"] <- asinh(df$h_sdi_val)
-x["hm_sdi_val"] <- asinh(df$hm_sdi_val)
-x["m_sdi_val"] <- asinh(df$m_sdi_val)
-x["lm_sdi_val"] <- asinh(df$lm_sdi_val)
-x["l_sdi_val"] <- asinh(df$l_sdi_val)
-
-
-#Setup fixed effects
-x["status_NYR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Not yet recruiting",1,0)
-x["status_EBI"] <- ifelse(df["current_status"]=="Enrolling by invitation",1,0)
-x["status_Rec"] <- ifelse(df["current_status"]=="Recruiting",1,0) 
-x["status_ANR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Active, not recruiting",1,0)
-
-
-y <- ifelse(df["final_status"]=="Terminated",1,0)
+################ Format Data ###########################
+
+data_formatter <- function(df) {
+categories <- df["category_id"]
+
+x <- df["elapsed_duration"]
+x["identical_brands"] <- asinh(df$identical_brands)
+x["brand_name_counts"] <- asinh(df$brand_name_count)
+x["h_sdi_val"] <- asinh(df$h_sdi_val)
+x["hm_sdi_val"] <- asinh(df$hm_sdi_val)
+x["m_sdi_val"] <- asinh(df$m_sdi_val)
+x["lm_sdi_val"] <- asinh(df$lm_sdi_val)
+x["l_sdi_val"] <- asinh(df$l_sdi_val)
+
+
+#Setup fixed effects
+x["status_NYR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Not yet recruiting",1,0)
+x["status_EBI"] <- ifelse(df["current_status"]=="Enrolling by invitation",1,0)
+x["status_Rec"] <- ifelse(df["current_status"]=="Recruiting",1,0) 
+x["status_ANR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Active, not recruiting",1,0)
+
 
-#get category list
+y <- ifelse(df["final_status"]=="Terminated",1,0)
 
-
-return(list(x=x,y=y))
-}
-
-train <- data_formatter(df)
-counterfact_base <- data_formatter(df_counterfact_base)
-
-categories <- df$category_id
+#get category list
+
+
+return(list(x=x,y=y))
+}
+
+train <- data_formatter(df)
+counterfact_base <- data_formatter(df_counterfact_base)
 
-x <- train$x
-y <- train$y
-
-x_cf_base <- counterfact_base$x
-y_cf_base <- counterfact_base$y
-cf_categories <- df_counterfact_base$category_id

+categories <- df$category_id
+
+x <- train$x
+y <- train$y
+
+x_cf_base <- counterfact_base$x
+y_cf_base <- counterfact_base$y
+cf_categories <- df_counterfact_base$category_id
@@ -383,7 +388,7 @@ The following object is masked from 'package:tidyr': ,"m_sdi_val" ,"lm_sdi_val" ,"l_sdi_val" - ,"status_NYR" + ,"status_NYR"# TODO: may need to remove ,"status_EBI" ,"status_Rec" ,"status_ANR" @@ -470,66 +475,68 @@ The following object is masked from 'package:tidyr': rename=TRUE, filter=NULL ) { - #get all parameter names - params <- get_parameters(stem,class_list) - - #filter down to parameters of interest - params <- filter(params,groups == group_id) - #Get dataframe with only the rows of interest - filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] - #rename columns - if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$parameters_hr - #get group name for title - group_name <- class_list$groups[group_id] - #create area plot with appropriate title - p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + - ggtitle(paste("Parameter distributions for ICD-10 class:",group_name)) + - geom_vline(xintercept=0,color="grey",alpha=0.75) - - d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> - group_by(name) |> - summarize( - mean=mean(value) - ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) - ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) - ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) - ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) - ) - return(list(plot=p,quantiles=d,name=group_name)) -} - -parameter_mcmc_areas <- function( - stem,# = "beta" - class_list,# = beta_list - stanfit,# = fit - parameter_id,# = 2 - rename=TRUE - ) { - #get all parameter names - params <- get_parameters(stem,class_list) - #filter down to parameters of interest - params <- filter(params,parameters == parameter_id) - #Get dataframe with only the rows of interest - filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] - #rename columns - if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$groups_hr - #get group name for title - parameter_name <- class_list$parameters[parameter_id] - #create area plot with appropriate title - p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + - ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") - - d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> - group_by(name) |> - summarize( - mean=mean(value) - ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) - ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) - ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) - ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) - ) - return(list(plot=p,quantiles=d,name=parameter_name)) -} + + #get all parameter names + params <- get_parameters(stem,class_list) + + #filter down to parameters of interest + params <- filter(params,groups == group_id) + #Get dataframe with only the rows of interest + filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] + #rename columns + if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$parameters_hr + #get group name for title + group_name <- class_list$groups[group_id] + #create area plot with appropriate title + p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + + ggtitle(paste("Parameter distributions for ICD-10 class:",group_name)) + + geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) + + d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> + group_by(name) |> + summarize( + mean=mean(value) + ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) + ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) + ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) + ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) + ) + return(list(plot=p,quantiles=d,name=group_name)) +} + +parameter_mcmc_areas <- function( + stem,# = "beta" + class_list,# = beta_list + stanfit,# = fit + parameter_id,# = 2 + rename=TRUE + ) { + #get all parameter names + params <- get_parameters(stem,class_list) + #filter down to parameters of interest + params <- filter(params,parameters == parameter_id) + #Get dataframe with only the rows of interest + filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] + #rename columns + if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$groups_hr + #get group name for title + parameter_name <- class_list$parameters[parameter_id] + #create area plot with appropriate title + p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + + ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") + + geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) + + d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> + group_by(name) |> + summarize( + mean=mean(value) + ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) + ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) + ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) + ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) + ) + return(list(plot=p,quantiles=d,name=parameter_name)) +}

Plan: select all snapshots that are the first to have closed enrollment (Rec -> ANR)

@@ -565,7 +572,7 @@ The following object is masked from 'package:tidyr': seed = 11021585 )
-
Warning: There were 1 chains where the estimated Bayesian Fraction of Missing Information was low. See
+
Warning: There were 2 chains where the estimated Bayesian Fraction of Missing Information was low. See
 https://mc-stan.org/misc/warnings.html#bfmi-low
@@ -581,306 +588,458 @@ https://mc-stan.org/misc/warnings.html#bfmi-low category_count <- group_trials_by_category |> group_by(category_id) |> count()
+
+
################################# DATA EXPLORATION ############################
+driver <- dbDriver("PostgreSQL")
+
+con <- dbConnect(
+    driver,
+    user='root',
+    password='root',
+    dbname='aact_db',
+    host=host
+    )
+#Plot histogram of count of snapshots
+df3 <- dbGetQuery(
+    con,
+    "select nct_id,final_status,count(*) from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe 
+    group by nct_id,final_status ;"
+    )
+#df3 <- fetch(query3, n = -1)
+
+ggplot(data=df3, aes(x=count, fill=final_status)) + 
+    geom_histogram(binwidth=1) +
+    ggtitle("Histogram of snapshots per trial (matched trials)") +
+    xlab("Snapshots per trial")
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./Images/HistSnapshots.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
#Plot duration for terminated vs completed
+df4 <- dbGetQuery(
+    con,
+    "
+    select 
+        nct_id, 
+        start_date , 
+        primary_completion_date, 
+        overall_status ,
+        primary_completion_date - start_date as duration
+    from ctgov.studies s 
+    where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds)
+    ;"
+    )
+#df4 <- fetch(query4, n = -1)
+
+ggplot(data=df4, aes(x=duration,fill=overall_status)) +
+    geom_histogram()+
+    ggtitle("Histogram of trial durations") +
+    xlab("duration")+
+    facet_wrap(~overall_status)
+
+
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./Images/HistTrialDurations_Faceted.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
+
+
df5 <- dbGetQuery(
+    con,
+    "
+    with cte1 as (
+    select 
+        nct_id, 
+        start_date , 
+        primary_completion_date, 
+        overall_status ,
+        primary_completion_date - start_date as duration
+    from ctgov.studies s 
+    where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds)
+    ), cte2 as (
+    select nct_id,count(*) as snapshot_count from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe
+    group by nct_id
+    )
+    select a.nct_id, a.overall_status, a.duration,b.snapshot_count
+    from cte1 as a
+        join cte2 as b
+            on a.nct_id=b.nct_id
+    ;"
+    )
+df5$overall_status <- as.factor(df5$overall_status)
+
+ggplot(data=df5, aes(x=duration,y=snapshot_count,color=overall_status)) +
+    geom_jitter() +
+    ggtitle("Comparison of duration, status, and snapshot_count") +
+    xlab("duration") +
+    ylab("snapshot count")
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./Images/SnapshotsVsDurationVsTermination.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
dbDisconnect(con)
+
+
[1] TRUE
+
+
#get number of trials and snapshots in each category
+group_trials_by_category <- as.data.frame(aggregate(category_id ~ nct_id, df, max))
+group_trials_by_category <- as.data.frame(group_trials_by_category)
+
+ggplot(data = group_trials_by_category, aes(x=category_id)) +
+    geom_bar(binwidth=1,color="black",fill="seagreen") +
+    scale_x_continuous(breaks=scales::pretty_breaks(n=22)) + 
+    labs(
+        title="bar chart of trial categories"
+        ,x="Category ID"
+        ,y="Count"
+    )
+
+
Warning in geom_bar(binwidth = 1, color = "black", fill = "seagreen"): Ignoring
+unknown parameters: `binwidth`
+
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./Images/CategoryCounts.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
summary(df5)
+
+
    nct_id             overall_status    duration      snapshot_count  
+ Length:162         Completed :134    Min.   :  61.0   Min.   : 1.000  
+ Class :character   Terminated: 28    1st Qu.: 618.5   1st Qu.: 4.000  
+ Mode  :character                     Median :1022.5   Median : 6.000  
+                                      Mean   :1202.4   Mean   : 8.315  
+                                      3rd Qu.:1637.0   3rd Qu.:11.000  
+                                      Max.   :3332.0   Max.   :48.000
+
+

Fit Results

-
################################# ANALYZE #####################################
-print(fit)
+
################################# ANALYZE #####################################
+print(fit)
Inference for Stan model: anon_model.
 4 chains, each with iter=5000; warmup=2500; thin=1; 
 post-warmup draws per chain=2500, total post-warmup draws=10000.
 
                                  mean se_mean    sd    2.5%     25%     50%
-mu[1]                           -0.02    0.00  0.05   -0.12   -0.06   -0.03
-mu[2]                            0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.04    0.00
+mu[1]                           -0.02    0.00  0.05   -0.12   -0.05   -0.02
+mu[2]                           -0.01    0.00  0.05   -0.11   -0.05   -0.01
 mu[3]                            0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu[4]                           -0.04    0.00  0.05   -0.14   -0.08   -0.04
 mu[5]                           -0.04    0.00  0.05   -0.13   -0.07   -0.04
-mu[6]                           -0.03    0.00  0.05   -0.13   -0.06   -0.03
-mu[7]                           -0.01    0.00  0.05   -0.11   -0.04   -0.01
-mu[8]                            0.00    0.00  0.05   -0.09   -0.03    0.00
-mu[9]                            0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.04    0.00
+mu[6]                           -0.03    0.00  0.05   -0.13   -0.07   -0.03
+mu[7]                           -0.02    0.00  0.05   -0.11   -0.05   -0.02
+mu[8]                            0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
+mu[9]                           -0.01    0.00  0.05   -0.10   -0.04   -0.01
 mu[10]                           0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.04    0.00
-mu[11]                           0.00    0.00  0.05   -0.09   -0.03    0.00
-mu[12]                          -0.03    0.00  0.05   -0.13   -0.06   -0.03
-sigma[1]                         0.27    0.00  0.12    0.07    0.19    0.26
-sigma[2]                         0.91    0.00  0.19    0.57    0.78    0.90
-sigma[3]                         0.66    0.00  0.18    0.34    0.54    0.65
-sigma[4]                         0.31    0.00  0.09    0.15    0.24    0.30
-sigma[5]                         0.18    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
-sigma[6]                         0.19    0.00  0.09    0.06    0.12    0.18
-sigma[7]                         0.18    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
-sigma[8]                         0.17    0.00  0.08    0.05    0.11    0.16
-sigma[9]                         0.32    0.01  0.15    0.08    0.21    0.30
-sigma[10]                        0.19    0.00  0.10    0.05    0.12    0.18
-sigma[11]                        0.23    0.00  0.12    0.06    0.14    0.21
-sigma[12]                        0.28    0.00  0.13    0.09    0.19    0.27
-beta[1,1]                       -0.10    0.00  0.25   -0.65   -0.24   -0.09
-beta[1,2]                       -0.42    0.00  0.42   -1.23   -0.71   -0.42
-beta[1,3]                        0.68    0.00  0.40   -0.07    0.41    0.67
+mu[11]                           0.01    0.00  0.05   -0.09   -0.03    0.01
+mu[12]                          -0.03    0.00  0.05   -0.13   -0.07   -0.04
+sigma[1]                         0.25    0.00  0.11    0.07    0.16    0.23
+sigma[2]                         0.71    0.00  0.16    0.42    0.59    0.70
+sigma[3]                         0.73    0.00  0.17    0.42    0.61    0.73
+sigma[4]                         0.29    0.00  0.09    0.15    0.23    0.28
+sigma[5]                         0.18    0.00  0.09    0.05    0.11    0.16
+sigma[6]                         0.18    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
+sigma[7]                         0.19    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
+sigma[8]                         0.19    0.00  0.09    0.06    0.12    0.17
+sigma[9]                         0.31    0.01  0.14    0.09    0.20    0.29
+sigma[10]                        0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.19
+sigma[11]                        0.23    0.00  0.11    0.06    0.15    0.21
+sigma[12]                        0.29    0.01  0.13    0.09    0.20    0.28
+beta[1,1]                       -0.08    0.00  0.23   -0.58   -0.21   -0.07
+beta[1,2]                       -0.41    0.00  0.39   -1.17   -0.67   -0.40
+beta[1,3]                        0.68    0.00  0.39   -0.07    0.42    0.68
 beta[1,4]                       -0.46    0.00  0.12   -0.71   -0.54   -0.46
 beta[1,5]                        0.00    0.00  0.18   -0.35   -0.11   -0.01
-beta[1,6]                        0.05    0.00  0.18   -0.29   -0.07    0.03
-beta[1,7]                        0.07    0.00  0.17   -0.24   -0.04    0.06
-beta[1,8]                        0.06    0.00  0.15   -0.23   -0.04    0.05
-beta[1,9]                        0.32    0.01  0.38   -0.24    0.06    0.25
-beta[1,10]                      -0.03    0.00  0.22   -0.53   -0.14   -0.02
-beta[1,11]                       0.02    0.00  0.22   -0.43   -0.10    0.02
-beta[1,12]                      -0.22    0.00  0.27   -0.82   -0.37   -0.19
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-beta[2,2]                       -1.24    0.00  0.27   -1.78   -1.43   -1.24
-beta[2,3]                        0.47    0.00  0.20    0.08    0.34    0.47
-beta[2,4]                        0.25    0.00  0.22   -0.14    0.10    0.23
-beta[2,5]                       -0.09    0.00  0.18   -0.51   -0.20   -0.08
-beta[2,6]                       -0.12    0.00  0.19   -0.55   -0.23   -0.11
-beta[2,7]                       -0.07    0.00  0.17   -0.46   -0.17   -0.06
-beta[2,8]                        0.05    0.00  0.16   -0.25   -0.05    0.04
-beta[2,9]                       -0.48    0.01  0.40   -1.43   -0.71   -0.41
-beta[2,10]                       0.00    0.00  0.23   -0.48   -0.12    0.00
-beta[2,11]                      -0.14    0.00  0.21   -0.61   -0.26   -0.12
-beta[2,12]                      -0.36    0.01  0.27   -0.96   -0.53   -0.33
-beta[3,1]                       -0.03    0.00  0.30   -0.65   -0.19   -0.03
-beta[3,2]                       -0.12    0.01  0.93   -2.03   -0.71   -0.11
-beta[3,3]                       -0.10    0.01  0.69   -1.52   -0.52   -0.09
-beta[3,4]                       -0.19    0.00  0.29   -0.80   -0.37   -0.18
-beta[3,5]                       -0.10    0.00  0.20   -0.56   -0.20   -0.08
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-beta[3,7]                       -0.08    0.00  0.20   -0.52   -0.18   -0.06
-beta[3,8]                       -0.06    0.00  0.19   -0.50   -0.16   -0.04
-beta[3,9]                        0.00    0.00  0.34   -0.70   -0.19    0.00
-beta[3,10]                       0.00    0.00  0.22   -0.48   -0.11    0.00
-beta[3,11]                       0.00    0.00  0.26   -0.57   -0.13    0.00
-beta[3,12]                      -0.03    0.00  0.31   -0.67   -0.20   -0.04
-beta[4,1]                       -0.04    0.00  0.29   -0.62   -0.20   -0.04
-beta[4,2]                       -0.43    0.00  0.57   -1.59   -0.80   -0.42
-beta[4,3]                       -0.67    0.01  0.55   -1.85   -1.02   -0.63
-beta[4,4]                        0.06    0.00  0.25   -0.42   -0.10    0.06
-beta[4,5]                       -0.03    0.00  0.17   -0.39   -0.13   -0.03
-beta[4,6]                       -0.08    0.00  0.19   -0.49   -0.18   -0.07
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-beta[4,8]                        0.07    0.00  0.18   -0.26   -0.04    0.06
-beta[4,9]                       -0.13    0.00  0.34   -0.91   -0.30   -0.10
-beta[4,10]                      -0.01    0.00  0.22   -0.49   -0.12   -0.01
-beta[4,11]                       0.21    0.01  0.30   -0.23    0.01    0.15
-beta[4,12]                      -0.21    0.01  0.31   -0.95   -0.37   -0.17
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-beta[5,2]                       -1.41    0.01  0.92   -3.40   -1.98   -1.35
-beta[5,3]                        0.26    0.01  0.67   -1.01   -0.18    0.23
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+beta[1,8]                        0.07    0.00  0.16   -0.23   -0.03    0.06
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-beta[13,3]                      -1.42    0.01  0.55   -2.60   -1.76   -1.37
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+beta[21,12]                     -0.03    0.00  0.32   -0.69   -0.21   -0.03
+beta[22,1]                      -0.02    0.00  0.28   -0.60   -0.17   -0.02
+beta[22,2]                      -0.02    0.01  0.73   -1.50   -0.49   -0.02
+beta[22,3]                       0.00    0.01  0.75   -1.50   -0.47    0.00
+beta[22,4]                      -0.05    0.00  0.31   -0.67   -0.24   -0.05
+beta[22,5]                      -0.04    0.00  0.20   -0.45   -0.14   -0.04
+beta[22,6]                      -0.03    0.00  0.20   -0.45   -0.15   -0.03
+beta[22,7]                      -0.02    0.00  0.21   -0.45   -0.13   -0.02
+beta[22,8]                       0.00    0.00  0.21   -0.44   -0.12    0.00
+beta[22,9]                      -0.01    0.00  0.34   -0.70   -0.18   -0.01
+beta[22,10]                      0.00    0.00  0.23   -0.48   -0.12    0.00
+beta[22,11]                      0.01    0.00  0.26   -0.54   -0.13    0.01
+beta[22,12]                     -0.03    0.00  0.33   -0.70   -0.21   -0.04
 mu_prior[1]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[2]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[3]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
@@ -889,1061 +1048,1061 @@ mu_prior[5]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[6]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[7]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[8]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
-mu_prior[9]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
+mu_prior[9]                      0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.04    0.00
 mu_prior[10]                     0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[11]                     0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 mu_prior[12]                     0.00    0.00  0.05   -0.10   -0.03    0.00
 sigma_prior[1]                   0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
-sigma_prior[2]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
-sigma_prior[3]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.12    0.18
-sigma_prior[4]                   0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
+sigma_prior[2]                   0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
+sigma_prior[3]                   0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
+sigma_prior[4]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
 sigma_prior[5]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
 sigma_prior[6]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
 sigma_prior[7]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
-sigma_prior[8]                   0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
+sigma_prior[8]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
 sigma_prior[9]                   0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
-sigma_prior[10]                  0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
-sigma_prior[11]                  0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
-sigma_prior[12]                  0.20    0.00  0.10    0.06    0.13    0.18
-p_prior[1]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[2]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[3]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[4]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[5]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[6]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[7]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[8]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[9]                       0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[10]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[11]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[12]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[13]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
-p_prior[14]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
-p_prior[15]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[16]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[17]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[18]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[19]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[20]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.48
-p_prior[21]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[22]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.51
-p_prior[23]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[24]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[25]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[26]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[27]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[28]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[29]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[30]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[31]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[32]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[33]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[34]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[35]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[36]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[37]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[38]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[39]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[40]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[41]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[42]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[43]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[44]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[45]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[46]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[47]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[48]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[49]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[50]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[51]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
-p_prior[52]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[53]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[54]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
-p_prior[55]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[56]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
-p_prior[57]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.01    0.50
-p_prior[58]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[59]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[60]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[61]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[62]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
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-p_prior[69]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[70]                      0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
-p_prior[71]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
-p_prior[72]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
-p_prior[73]                      0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
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-p_prior[86]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
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-p_prior[88]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
-p_prior[89]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.51
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+sigma_prior[12]                  0.20    0.00  0.10    0.05    0.13    0.18
+p_prior[1]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
+p_prior[2]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
+p_prior[3]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
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+p_prior[5]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
+p_prior[6]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
+p_prior[7]                       0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.50
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+p_prior[21]                      0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
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+p_prior[583]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[584]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.49
 p_prior[585]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[586]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[586]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
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-p_prior[609]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.01    0.48
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-p_prior[625]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
-p_prior[626]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.47
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-p_prior[629]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.47
-p_prior[630]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
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+p_prior[611]                     0.49    0.00  0.44    0.00    0.01    0.47
+p_prior[612]                     0.49    0.00  0.44    0.00    0.01    0.47
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+p_prior[633]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.49
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+p_prior[640]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
+p_prior[641]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.49
+p_prior[642]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[643]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.50
 p_prior[644]                     0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.50
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-p_prior[708]                     0.50    0.00  0.45    0.00    0.00    0.48
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+p_prior[850]                     0.49    0.00  0.43    0.00    0.01    0.48
+p_prior[851]                     0.50    0.00  0.19    0.13    0.36    0.50
+p_prior[852]                     0.49    0.00  0.43    0.00    0.01    0.48
+p_prior[853]                     0.50    0.00  0.20    0.11    0.35    0.50
+p_prior[854]                     0.50    0.00  0.11    0.29    0.43    0.50
+p_prior[855]                     0.50    0.00  0.11    0.29    0.43    0.50
+p_prior[856]                     0.50    0.00  0.11    0.28    0.43    0.50
+p_prior[857]                     0.50    0.00  0.11    0.28    0.43    0.50
+p_prior[858]                     0.50    0.00  0.11    0.28    0.43    0.50
+p_prior[859]                     0.50    0.00  0.11    0.28    0.43    0.50
+p_prior[860]                     0.50    0.00  0.11    0.28    0.43    0.50
+p_prior[861]                     0.50    0.00  0.12    0.27    0.42    0.50
+p_prior[862]                     0.50    0.00  0.12    0.26    0.42    0.50
+p_prior[863]                     0.50    0.00  0.12    0.27    0.42    0.50
+p_prior[864]                     0.50    0.00  0.12    0.27    0.42    0.50
+p_prior[865]                     0.50    0.00  0.11    0.27    0.43    0.50
+p_prior[866]                     0.49    0.00  0.44    0.00    0.01    0.46
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+p_prior[898]                     0.50    0.00  0.12    0.26    0.42    0.50
+p_prior[899]                     0.50    0.00  0.13    0.23    0.41    0.50
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+p_prior[1028]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[1029]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[1030]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
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+p_prior[1032]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
+p_prior[1033]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
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@@ -1951,275 +2110,275 @@ p_prior[1043]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
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+p_prior[1207]                    0.50    0.00  0.44    0.00    0.01    0.49
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@@ -2231,86 +2390,82 @@ p_prior[1323]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
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+p_prior[1329]                    0.50    0.00  0.42    0.00    0.03    0.50
 p_prior[1330]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1331]                    0.50    0.00  0.42    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1332]                    0.50    0.00  0.42    0.00    0.03    0.50
-p_prior[1333]                    0.50    0.00  0.42    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1334]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
-p_prior[1335]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.49
+p_prior[1331]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
+p_prior[1332]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
+p_prior[1333]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
+p_prior[1334]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
+p_prior[1335]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
 p_prior[1336]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
 p_prior[1337]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
 p_prior[1338]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
 p_prior[1339]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1340]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1341]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1342]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
-p_prior[1343]                    0.50    0.00  0.43    0.00    0.02    0.50
 p_predicted[1]                   0.22    0.00  0.07    0.10    0.17    0.21
 p_predicted[2]                   0.22    0.00  0.07    0.10    0.17    0.21
-p_predicted[3]                   0.22    0.00  0.07    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[4]                   0.19    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
-p_predicted[5]                   0.19    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
-p_predicted[6]                   0.19    0.00  0.06    0.09    0.15    0.18
+p_predicted[3]                   0.21    0.00  0.07    0.10    0.17    0.21
+p_predicted[4]                   0.20    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
+p_predicted[5]                   0.20    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
+p_predicted[6]                   0.20    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
 p_predicted[7]                   0.18    0.00  0.07    0.07    0.13    0.17
 p_predicted[8]                   0.18    0.00  0.07    0.07    0.13    0.17
-p_predicted[9]                   0.38    0.00  0.08    0.23    0.32    0.37
-p_predicted[10]                  0.39    0.00  0.08    0.25    0.34    0.39
-p_predicted[11]                  0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[12]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[13]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[14]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[15]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[16]                  0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[17]                  0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[18]                  0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[19]                  0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[20]                  0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[9]                   0.45    0.00  0.08    0.29    0.40    0.45
+p_predicted[10]                  0.46    0.00  0.08    0.31    0.41    0.46
+p_predicted[11]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[12]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[13]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[14]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[15]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[16]                  0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[17]                  0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[18]                  0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[19]                  0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[20]                  0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
 p_predicted[21]                  0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[22]                  0.09    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[23]                  0.38    0.00  0.04    0.30    0.35    0.38
-p_predicted[24]                  0.36    0.00  0.04    0.28    0.33    0.36
-p_predicted[25]                  0.33    0.00  0.05    0.24    0.29    0.33
-p_predicted[26]                  0.27    0.00  0.04    0.20    0.25    0.27
-p_predicted[27]                  0.26    0.00  0.04    0.19    0.23    0.26
-p_predicted[28]                  0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[29]                  0.23    0.00  0.04    0.15    0.20    0.23
-p_predicted[30]                  0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
-p_predicted[31]                  0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
-p_predicted[32]                  0.31    0.00  0.04    0.24    0.28    0.31
-p_predicted[33]                  0.31    0.00  0.04    0.24    0.28    0.31
-p_predicted[34]                  0.29    0.00  0.04    0.22    0.26    0.29
-p_predicted[35]                  0.29    0.00  0.04    0.22    0.26    0.29
-p_predicted[36]                  0.28    0.00  0.04    0.21    0.25    0.28
-p_predicted[37]                  0.28    0.00  0.04    0.21    0.25    0.28
-p_predicted[38]                  0.21    0.00  0.03    0.15    0.18    0.20
-p_predicted[39]                  0.21    0.00  0.03    0.15    0.18    0.20
-p_predicted[40]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[41]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[42]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[43]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[44]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[45]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[46]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.12    0.14
-p_predicted[47]                  0.14    0.00  0.02    0.10    0.12    0.14
-p_predicted[48]                  0.14    0.00  0.02    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[49]                  0.14    0.00  0.02    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[50]                  0.11    0.00  0.06    0.04    0.07    0.10
+p_predicted[22]                  0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
+p_predicted[23]                  0.28    0.00  0.05    0.19    0.24    0.28
+p_predicted[24]                  0.27    0.00  0.05    0.18    0.23    0.26
+p_predicted[25]                  0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[26]                  0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
+p_predicted[27]                  0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
+p_predicted[28]                  0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[29]                  0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
+p_predicted[30]                  0.35    0.00  0.04    0.27    0.32    0.35
+p_predicted[31]                  0.35    0.00  0.04    0.27    0.32    0.35
+p_predicted[32]                  0.34    0.00  0.04    0.26    0.31    0.34
+p_predicted[33]                  0.34    0.00  0.04    0.26    0.31    0.34
+p_predicted[34]                  0.32    0.00  0.04    0.24    0.29    0.32
+p_predicted[35]                  0.32    0.00  0.04    0.24    0.29    0.32
+p_predicted[36]                  0.32    0.00  0.04    0.23    0.28    0.31
+p_predicted[37]                  0.32    0.00  0.04    0.23    0.28    0.31
+p_predicted[38]                  0.22    0.00  0.04    0.16    0.19    0.22
+p_predicted[39]                  0.22    0.00  0.04    0.16    0.19    0.22
+p_predicted[40]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[41]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[42]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
+p_predicted[43]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
+p_predicted[44]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[45]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[46]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[47]                  0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[48]                  0.15    0.00  0.03    0.11    0.13    0.15
+p_predicted[49]                  0.15    0.00  0.03    0.11    0.13    0.15
+p_predicted[50]                  0.11    0.00  0.06    0.03    0.07    0.10
 p_predicted[51]                  0.08    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
 p_predicted[52]                  0.08    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
 p_predicted[53]                  0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.08
 p_predicted[54]                  0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[55]                  0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[56]                  0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[56]                  0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[57]                  0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
 p_predicted[58]                  0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[59]                  0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[60]                  0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[61]                  0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted[61]                  0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
 p_predicted[62]                  0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
-p_predicted[63]                  0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.03
+p_predicted[63]                  0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[64]                  0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[65]                  0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
 p_predicted[66]                  0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
@@ -2318,110 +2473,110 @@ p_predicted[67]                  0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[68]                  0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[69]                  0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[70]                  0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[71]                  0.20    0.00  0.05    0.11    0.16    0.20
-p_predicted[72]                  0.19    0.00  0.05    0.11    0.16    0.19
-p_predicted[73]                  0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
-p_predicted[74]                  0.18    0.00  0.05    0.10    0.14    0.17
-p_predicted[75]                  0.13    0.00  0.05    0.05    0.09    0.12
-p_predicted[76]                  0.64    0.00  0.11    0.42    0.57    0.65
-p_predicted[77]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[78]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[79]                  0.64    0.00  0.11    0.42    0.57    0.65
-p_predicted[80]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[81]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[82]                  0.64    0.00  0.11    0.42    0.57    0.65
-p_predicted[83]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[84]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
-p_predicted[85]                  0.56    0.00  0.08    0.39    0.51    0.57
-p_predicted[86]                  0.38    0.00  0.06    0.26    0.34    0.38
-p_predicted[87]                  0.32    0.00  0.06    0.20    0.27    0.31
-p_predicted[88]                  0.16    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
-p_predicted[89]                  0.15    0.00  0.03    0.10    0.13    0.14
-p_predicted[90]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[91]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[92]                  0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[93]                  0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[94]                  0.62    0.00  0.13    0.36    0.54    0.63
-p_predicted[95]                  0.62    0.00  0.12    0.37    0.54    0.63
-p_predicted[96]                  0.58    0.00  0.12    0.35    0.50    0.59
-p_predicted[97]                  0.36    0.00  0.13    0.14    0.26    0.35
-p_predicted[98]                  0.35    0.00  0.13    0.13    0.26    0.35
-p_predicted[99]                  0.20    0.00  0.07    0.09    0.16    0.20
-p_predicted[100]                 0.20    0.00  0.07    0.09    0.16    0.20
-p_predicted[101]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[102]                 0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.21
-p_predicted[103]                 0.18    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
-p_predicted[104]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[105]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[106]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[107]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[108]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[109]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[110]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[111]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[112]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[113]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[114]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[115]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[116]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[117]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[118]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[119]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[120]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[121]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[122]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[123]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[124]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[125]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[126]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[127]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[71]                  0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[72]                  0.17    0.00  0.05    0.09    0.13    0.16
+p_predicted[73]                  0.16    0.00  0.04    0.08    0.13    0.15
+p_predicted[74]                  0.16    0.00  0.04    0.08    0.13    0.15
+p_predicted[75]                  0.12    0.00  0.05    0.05    0.09    0.11
+p_predicted[76]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
+p_predicted[77]                  0.63    0.00  0.11    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[78]                  0.63    0.00  0.11    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[79]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
+p_predicted[80]                  0.63    0.00  0.11    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[81]                  0.63    0.00  0.11    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[82]                  0.63    0.00  0.11    0.42    0.56    0.64
+p_predicted[83]                  0.63    0.00  0.10    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[84]                  0.63    0.00  0.11    0.41    0.56    0.63
+p_predicted[85]                  0.64    0.00  0.08    0.48    0.59    0.64
+p_predicted[86]                  0.43    0.00  0.06    0.32    0.39    0.43
+p_predicted[87]                  0.37    0.00  0.07    0.25    0.32    0.37
+p_predicted[88]                  0.18    0.00  0.03    0.12    0.15    0.17
+p_predicted[89]                  0.17    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
+p_predicted[90]                  0.26    0.00  0.12    0.08    0.17    0.24
+p_predicted[91]                  0.26    0.00  0.12    0.08    0.17    0.24
+p_predicted[92]                  0.26    0.00  0.12    0.08    0.17    0.25
+p_predicted[93]                  0.20    0.00  0.10    0.05    0.12    0.19
+p_predicted[94]                  0.62    0.00  0.13    0.35    0.53    0.62
+p_predicted[95]                  0.61    0.00  0.12    0.36    0.53    0.62
+p_predicted[96]                  0.57    0.00  0.12    0.34    0.50    0.58
+p_predicted[97]                  0.40    0.00  0.13    0.17    0.31    0.40
+p_predicted[98]                  0.39    0.00  0.13    0.16    0.30    0.39
+p_predicted[99]                  0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[100]                 0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[101]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.13    0.16
+p_predicted[102]                 0.14    0.00  0.04    0.08    0.12    0.14
+p_predicted[103]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
+p_predicted[104]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[105]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[106]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[107]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[108]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[109]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[110]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[111]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[112]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[113]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[116]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[117]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
+p_predicted[118]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
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+p_predicted[127]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
 p_predicted[128]                 0.10    0.00  0.05    0.03    0.06    0.09
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+p_predicted[129]                 0.08    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
 p_predicted[130]                 0.10    0.00  0.05    0.03    0.06    0.09
 p_predicted[131]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[132]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[133]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[134]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[135]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[136]                 0.25    0.00  0.08    0.11    0.20    0.25
-p_predicted[137]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[138]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[139]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[140]                 0.27    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted[141]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.25
-p_predicted[142]                 0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.21
-p_predicted[143]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[144]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
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-p_predicted[147]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[148]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
-p_predicted[149]                 0.14    0.00  0.04    0.07    0.11    0.14
+p_predicted[136]                 0.21    0.00  0.07    0.09    0.16    0.21
+p_predicted[137]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.26
+p_predicted[138]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.26
+p_predicted[139]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.26
+p_predicted[140]                 0.23    0.00  0.05    0.15    0.20    0.23
+p_predicted[141]                 0.21    0.00  0.05    0.13    0.18    0.21
+p_predicted[142]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
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+p_predicted[148]                 0.15    0.00  0.04    0.09    0.12    0.15
+p_predicted[149]                 0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
 p_predicted[150]                 0.09    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
-p_predicted[151]                 0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.11
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+p_predicted[151]                 0.11    0.00  0.04    0.05    0.08    0.11
+p_predicted[152]                 0.11    0.00  0.04    0.05    0.08    0.11
 p_predicted[153]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.07
 p_predicted[154]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
-p_predicted[155]                 0.09    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[155]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
 p_predicted[156]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
 p_predicted[157]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.07
-p_predicted[158]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.08
-p_predicted[159]                 0.07    0.00  0.02    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[158]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
+p_predicted[159]                 0.07    0.00  0.02    0.04    0.05    0.07
 p_predicted[160]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[161]                 0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
-p_predicted[162]                 0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
-p_predicted[163]                 0.13    0.00  0.04    0.07    0.10    0.13
-p_predicted[164]                 0.13    0.00  0.04    0.07    0.10    0.13
-p_predicted[165]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
-p_predicted[166]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
-p_predicted[167]                 0.07    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
-p_predicted[168]                 0.07    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
-p_predicted[169]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
-p_predicted[170]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
-p_predicted[171]                 0.38    0.00  0.04    0.30    0.35    0.38
+p_predicted[161]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[162]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted[163]                 0.16    0.00  0.05    0.08    0.12    0.15
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+p_predicted[165]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
+p_predicted[166]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
+p_predicted[167]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[168]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[169]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[170]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[171]                 0.37    0.00  0.04    0.28    0.34    0.37
 p_predicted[172]                 0.35    0.00  0.04    0.27    0.32    0.35
 p_predicted[173]                 0.26    0.00  0.04    0.19    0.23    0.26
-p_predicted[174]                 0.12    0.00  0.05    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[174]                 0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.12
 p_predicted[175]                 0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[176]                 0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.06
 p_predicted[177]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
@@ -2433,10 +2588,10 @@ p_predicted[182]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[183]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[184]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[185]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[186]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.02
-p_predicted[187]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[188]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[189]                 0.10    0.00  0.04    0.04    0.08    0.10
+p_predicted[186]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[187]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[188]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[189]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.08    0.10
 p_predicted[190]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
 p_predicted[191]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
 p_predicted[192]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
@@ -2444,10 +2599,10 @@ p_predicted[193]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
 p_predicted[194]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
 p_predicted[195]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
 p_predicted[196]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[197]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[198]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[199]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[200]                 0.10    0.00  0.04    0.04    0.08    0.10
+p_predicted[197]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[198]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[199]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[200]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.08    0.10
 p_predicted[201]                 0.10    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
 p_predicted[202]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
 p_predicted[203]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
@@ -2455,310 +2610,310 @@ p_predicted[204]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
 p_predicted[205]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[206]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[207]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[208]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
-p_predicted[209]                 0.13    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
+p_predicted[208]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[209]                 0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
 p_predicted[210]                 0.14    0.00  0.03    0.08    0.11    0.13
 p_predicted[211]                 0.14    0.00  0.03    0.08    0.11    0.13
-p_predicted[212]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.10
-p_predicted[213]                 0.09    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted[214]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted[215]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted[216]                 0.58    0.00  0.12    0.34    0.50    0.59
-p_predicted[217]                 0.60    0.00  0.10    0.40    0.53    0.60
-p_predicted[218]                 0.59    0.00  0.10    0.39    0.52    0.60
-p_predicted[219]                 0.35    0.00  0.13    0.13    0.25    0.34
-p_predicted[220]                 0.34    0.00  0.13    0.12    0.24    0.33
-p_predicted[221]                 0.60    0.00  0.10    0.40    0.53    0.60
-p_predicted[222]                 0.59    0.00  0.10    0.39    0.52    0.59
-p_predicted[223]                 0.34    0.00  0.13    0.13    0.25    0.34
-p_predicted[224]                 0.34    0.00  0.13    0.12    0.24    0.33
-p_predicted[225]                 0.34    0.00  0.13    0.12    0.24    0.33
-p_predicted[226]                 0.28    0.00  0.11    0.10    0.19    0.26
-p_predicted[227]                 0.29    0.00  0.11    0.11    0.21    0.28
-p_predicted[228]                 0.29    0.00  0.11    0.11    0.21    0.28
-p_predicted[229]                 0.29    0.00  0.11    0.11    0.21    0.28
-p_predicted[230]                 0.29    0.00  0.11    0.11    0.21    0.28
+p_predicted[212]                 0.10    0.00  0.03    0.06    0.08    0.10
+p_predicted[213]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.06    0.08
+p_predicted[214]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[215]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[216]                 0.57    0.00  0.12    0.33    0.49    0.58
+p_predicted[217]                 0.59    0.00  0.10    0.39    0.52    0.59
+p_predicted[218]                 0.58    0.00  0.10    0.38    0.52    0.59
+p_predicted[219]                 0.39    0.00  0.12    0.16    0.30    0.38
+p_predicted[220]                 0.38    0.00  0.13    0.15    0.29    0.38
+p_predicted[221]                 0.59    0.00  0.10    0.39    0.52    0.59
+p_predicted[222]                 0.58    0.00  0.10    0.38    0.51    0.58
+p_predicted[223]                 0.38    0.00  0.12    0.15    0.30    0.38
+p_predicted[224]                 0.38    0.00  0.13    0.15    0.29    0.38
+p_predicted[225]                 0.38    0.00  0.13    0.15    0.29    0.37
+p_predicted[226]                 0.16    0.00  0.06    0.06    0.11    0.15
+p_predicted[227]                 0.17    0.00  0.07    0.06    0.12    0.16
+p_predicted[228]                 0.17    0.00  0.07    0.06    0.12    0.16
+p_predicted[229]                 0.17    0.00  0.07    0.06    0.12    0.16
+p_predicted[230]                 0.17    0.00  0.07    0.06    0.12    0.16
 p_predicted[231]                 0.09    0.00  0.04    0.03    0.05    0.08
 p_predicted[232]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[233]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted[233]                 0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
 p_predicted[234]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
 p_predicted[235]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
 p_predicted[236]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[237]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[238]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[239]                 0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[240]                 0.21    0.00  0.14    0.03    0.10    0.18
-p_predicted[241]                 0.20    0.00  0.13    0.03    0.10    0.16
-p_predicted[242]                 0.20    0.00  0.13    0.03    0.10    0.16
-p_predicted[243]                 0.18    0.00  0.12    0.02    0.08    0.14
-p_predicted[244]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[245]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[246]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[247]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[248]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[249]                 0.40    0.00  0.09    0.21    0.33    0.40
-p_predicted[250]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[251]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[252]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[253]                 0.46    0.00  0.06    0.36    0.42    0.46
-p_predicted[254]                 0.46    0.00  0.06    0.36    0.42    0.46
-p_predicted[255]                 0.46    0.00  0.06    0.36    0.42    0.46
-p_predicted[256]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[257]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[258]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[259]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[260]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[261]                 0.45    0.00  0.06    0.34    0.41    0.45
-p_predicted[262]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[263]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[264]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[265]                 0.35    0.00  0.06    0.24    0.31    0.35
-p_predicted[266]                 0.35    0.00  0.06    0.24    0.31    0.35
-p_predicted[267]                 0.35    0.00  0.06    0.24    0.31    0.35
-p_predicted[268]                 0.34    0.00  0.06    0.24    0.30    0.34
-p_predicted[269]                 0.34    0.00  0.06    0.24    0.30    0.34
-p_predicted[270]                 0.34    0.00  0.06    0.24    0.30    0.34
-p_predicted[271]                 0.20    0.00  0.03    0.15    0.18    0.20
-p_predicted[272]                 0.20    0.00  0.03    0.15    0.18    0.20
-p_predicted[273]                 0.20    0.00  0.03    0.15    0.18    0.20
-p_predicted[274]                 0.20    0.00  0.03    0.14    0.17    0.19
-p_predicted[275]                 0.20    0.00  0.03    0.14    0.17    0.19
-p_predicted[276]                 0.20    0.00  0.03    0.14    0.17    0.19
-p_predicted[277]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[278]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[279]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[280]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[281]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[282]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[283]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[284]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[285]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[286]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[287]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[288]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
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+p_predicted[243]                 0.44    0.00  0.10    0.24    0.38    0.45
+p_predicted[244]                 0.44    0.00  0.10    0.24    0.38    0.45
+p_predicted[245]                 0.44    0.00  0.10    0.24    0.38    0.45
+p_predicted[246]                 0.51    0.00  0.06    0.41    0.48    0.51
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+p_predicted[250]                 0.51    0.00  0.06    0.40    0.47    0.51
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+p_predicted[255]                 0.49    0.00  0.06    0.38    0.45    0.49
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+p_predicted[261]                 0.40    0.00  0.06    0.28    0.35    0.40
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-p_predicted[328]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
-p_predicted[329]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
-p_predicted[330]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
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-p_predicted[333]                 0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[334]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[335]                 0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[336]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
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-p_predicted[338]                 0.28    0.00  0.15    0.05    0.16    0.26
-p_predicted[339]                 0.26    0.00  0.14    0.05    0.15    0.24
-p_predicted[340]                 0.25    0.00  0.13    0.05    0.15    0.23
-p_predicted[341]                 0.25    0.00  0.13    0.05    0.15    0.23
-p_predicted[342]                 0.24    0.00  0.13    0.05    0.15    0.22
-p_predicted[343]                 0.24    0.00  0.13    0.05    0.14    0.22
-p_predicted[344]                 0.24    0.00  0.13    0.05    0.14    0.22
-p_predicted[345]                 0.27    0.00  0.14    0.05    0.16    0.24
-p_predicted[346]                 0.42    0.00  0.07    0.29    0.37    0.42
-p_predicted[347]                 0.42    0.00  0.07    0.29    0.37    0.42
-p_predicted[348]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[349]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[350]                 0.36    0.00  0.05    0.27    0.33    0.36
-p_predicted[351]                 0.36    0.00  0.05    0.27    0.33    0.36
-p_predicted[352]                 0.27    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
-p_predicted[353]                 0.27    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
-p_predicted[354]                 0.21    0.00  0.09    0.07    0.14    0.20
-p_predicted[355]                 0.21    0.00  0.11    0.06    0.13    0.19
-p_predicted[356]                 0.26    0.00  0.09    0.11    0.19    0.25
-p_predicted[357]                 0.26    0.00  0.11    0.09    0.18    0.25
-p_predicted[358]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[359]                 0.21    0.00  0.07    0.10    0.16    0.21
-p_predicted[360]                 0.19    0.00  0.06    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[361]                 0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[293]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[294]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[295]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[296]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[297]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[298]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[299]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[300]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[301]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[302]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[303]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[304]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[305]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[306]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[307]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[308]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[309]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[310]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[311]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[312]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[313]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
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+p_predicted[315]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[316]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[317]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[318]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[319]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[320]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[321]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
+p_predicted[322]                 0.14    0.00  0.04    0.07    0.11    0.13
+p_predicted[323]                 0.16    0.00  0.05    0.08    0.12    0.16
+p_predicted[324]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.09
+p_predicted[325]                 0.10    0.00  0.04    0.05    0.08    0.10
+p_predicted[326]                 0.07    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[327]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
+p_predicted[328]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[329]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[330]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[331]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.04    0.06
+p_predicted[332]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted[333]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[334]                 0.07    0.00  0.06    0.01    0.03    0.06
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+p_predicted[340]                 0.06    0.00  0.05    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[341]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[342]                 0.46    0.00  0.07    0.32    0.41    0.46
+p_predicted[343]                 0.46    0.00  0.07    0.32    0.41    0.46
+p_predicted[344]                 0.51    0.00  0.06    0.41    0.48    0.52
+p_predicted[345]                 0.51    0.00  0.06    0.41    0.48    0.52
+p_predicted[346]                 0.42    0.00  0.05    0.31    0.38    0.42
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+p_predicted[348]                 0.33    0.00  0.05    0.22    0.29    0.33
+p_predicted[349]                 0.33    0.00  0.05    0.22    0.29    0.33
+p_predicted[350]                 0.20    0.00  0.09    0.06    0.13    0.18
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+p_predicted[353]                 0.25    0.00  0.10    0.09    0.17    0.24
+p_predicted[354]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[355]                 0.21    0.00  0.07    0.10    0.16    0.20
+p_predicted[356]                 0.19    0.00  0.06    0.09    0.15    0.19
+p_predicted[357]                 0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[358]                 0.14    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[359]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
+p_predicted[360]                 0.14    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[361]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
 p_predicted[362]                 0.14    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
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-p_predicted[364]                 0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
-p_predicted[365]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[366]                 0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
-p_predicted[367]                 0.13    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
-p_predicted[368]                 0.37    0.00  0.05    0.27    0.33    0.37
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-p_predicted[375]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[376]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[377]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
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-p_predicted[380]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
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-p_predicted[388]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[389]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[390]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[391]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[392]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[393]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
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-p_predicted[395]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
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-p_predicted[400]                 0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
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-p_predicted[410]                 0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
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-p_predicted[413]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[414]                 0.32    0.00  0.09    0.15    0.26    0.32
-p_predicted[415]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
-p_predicted[416]                 0.27    0.00  0.05    0.18    0.23    0.26
-p_predicted[417]                 0.26    0.00  0.04    0.18    0.23    0.26
-p_predicted[418]                 0.27    0.00  0.05    0.18    0.23    0.26
+p_predicted[363]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.09    0.13
+p_predicted[364]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.35
+p_predicted[365]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.35
+p_predicted[366]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.35
+p_predicted[367]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
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+p_predicted[385]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
+p_predicted[386]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
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+p_predicted[393]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
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+p_predicted[400]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
+p_predicted[401]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
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+p_predicted[403]                 0.12    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
+p_predicted[404]                 0.12    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
+p_predicted[405]                 0.12    0.00  0.03    0.08    0.11    0.12
+p_predicted[406]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[407]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[408]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[409]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[410]                 0.36    0.00  0.09    0.19    0.30    0.36
+p_predicted[411]                 0.30    0.00  0.05    0.21    0.27    0.30
+p_predicted[412]                 0.29    0.00  0.05    0.21    0.26    0.29
+p_predicted[413]                 0.29    0.00  0.05    0.20    0.26    0.29
+p_predicted[414]                 0.29    0.00  0.05    0.21    0.26    0.29
+p_predicted[415]                 0.30    0.00  0.05    0.21    0.26    0.30
+p_predicted[416]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.25
+p_predicted[417]                 0.28    0.00  0.05    0.20    0.25    0.28
+p_predicted[418]                 0.23    0.00  0.04    0.15    0.20    0.22
 p_predicted[419]                 0.27    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
-p_predicted[420]                 0.23    0.00  0.05    0.14    0.19    0.23
-p_predicted[421]                 0.25    0.00  0.04    0.18    0.22    0.25
-p_predicted[422]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[423]                 0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[424]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.18    0.20
-p_predicted[425]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[426]                 0.15    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[427]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
-p_predicted[428]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[429]                 0.20    0.00  0.03    0.14    0.17    0.19
-p_predicted[430]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted[431]                 0.07    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
-p_predicted[432]                 0.05    0.00  0.02    0.03    0.04    0.05
-p_predicted[433]                 0.37    0.00  0.07    0.24    0.32    0.36
-p_predicted[434]                 0.32    0.00  0.07    0.21    0.28    0.32
-p_predicted[435]                 0.26    0.00  0.06    0.15    0.22    0.25
-p_predicted[436]                 0.26    0.00  0.06    0.15    0.21    0.25
-p_predicted[437]                 0.29    0.00  0.07    0.17    0.24    0.29
-p_predicted[438]                 0.17    0.00  0.06    0.06    0.12    0.16
-p_predicted[439]                 0.15    0.00  0.07    0.04    0.10    0.14
-p_predicted[440]                 0.15    0.00  0.07    0.04    0.09    0.14
-p_predicted[441]                 0.13    0.00  0.07    0.03    0.08    0.12
-p_predicted[442]                 0.25    0.00  0.08    0.11    0.20    0.25
-p_predicted[443]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[444]                 0.29    0.00  0.05    0.20    0.25    0.29
-p_predicted[445]                 0.30    0.00  0.05    0.20    0.26    0.29
-p_predicted[446]                 0.29    0.00  0.05    0.19    0.25    0.29
-p_predicted[447]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.23    0.26
-p_predicted[448]                 0.28    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted[449]                 0.23    0.00  0.05    0.14    0.20    0.23
-p_predicted[450]                 0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.22
-p_predicted[451]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.22    0.25
-p_predicted[452]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[453]                 0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.21
-p_predicted[454]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[455]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted[456]                 0.16    0.00  0.07    0.05    0.11    0.16
-p_predicted[457]                 0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
-p_predicted[458]                 0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
-p_predicted[459]                 0.12    0.00  0.05    0.04    0.08    0.12
-p_predicted[460]                 0.25    0.00  0.08    0.11    0.20    0.25
-p_predicted[461]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[462]                 0.28    0.00  0.05    0.18    0.24    0.28
-p_predicted[463]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[464]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.25
-p_predicted[465]                 0.24    0.00  0.05    0.15    0.20    0.24
-p_predicted[466]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[467]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[468]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted[469]                 0.22    0.00  0.07    0.10    0.17    0.22
-p_predicted[470]                 0.28    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted[471]                 0.24    0.00  0.05    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[472]                 0.25    0.00  0.05    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[473]                 0.20    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted[474]                 0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.20
-p_predicted[475]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[476]                 0.20    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted[477]                 0.10    0.00  0.03    0.06    0.08    0.10
-p_predicted[478]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
-p_predicted[479]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[480]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[481]                 0.21    0.00  0.06    0.09    0.16    0.21
-p_predicted[482]                 0.26    0.00  0.04    0.18    0.23    0.25
-p_predicted[483]                 0.26    0.00  0.04    0.19    0.23    0.26
-p_predicted[484]                 0.17    0.00  0.03    0.12    0.16    0.17
-p_predicted[485]                 0.17    0.00  0.03    0.12    0.15    0.17
-p_predicted[486]                 0.16    0.00  0.03    0.12    0.14    0.16
-p_predicted[487]                 0.16    0.00  0.03    0.12    0.15    0.16
-p_predicted[488]                 0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
-p_predicted[489]                 0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
-p_predicted[490]                 0.15    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
-p_predicted[491]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[492]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[493]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[494]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[495]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.08
-p_predicted[496]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.08
-p_predicted[497]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[498]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[499]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[500]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[501]                 0.22    0.00  0.07    0.10    0.17    0.22
-p_predicted[502]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.24    0.28
-p_predicted[503]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[504]                 0.20    0.00  0.04    0.12    0.17    0.20
-p_predicted[505]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted[506]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[507]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[508]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[509]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
-p_predicted[510]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.08
-p_predicted[511]                 0.08    0.00  0.03    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[420]                 0.23    0.00  0.04    0.15    0.20    0.22
+p_predicted[421]                 0.23    0.00  0.04    0.15    0.20    0.22
+p_predicted[422]                 0.16    0.00  0.03    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[423]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[424]                 0.21    0.00  0.04    0.15    0.19    0.21
+p_predicted[425]                 0.20    0.00  0.03    0.14    0.18    0.20
+p_predicted[426]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.06    0.08
+p_predicted[427]                 0.07    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
+p_predicted[428]                 0.05    0.00  0.02    0.03    0.04    0.05
+p_predicted[429]                 0.33    0.00  0.07    0.21    0.28    0.33
+p_predicted[430]                 0.30    0.00  0.06    0.18    0.25    0.29
+p_predicted[431]                 0.24    0.00  0.06    0.14    0.20    0.23
+p_predicted[432]                 0.24    0.00  0.06    0.14    0.19    0.23
+p_predicted[433]                 0.26    0.00  0.06    0.15    0.22    0.26
+p_predicted[434]                 0.17    0.00  0.06    0.07    0.12    0.16
+p_predicted[435]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
+p_predicted[436]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.14
+p_predicted[437]                 0.14    0.00  0.07    0.03    0.09    0.13
+p_predicted[438]                 0.21    0.00  0.07    0.09    0.16    0.21
+p_predicted[439]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.26
+p_predicted[440]                 0.24    0.00  0.05    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[441]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.25
+p_predicted[442]                 0.24    0.00  0.05    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[443]                 0.22    0.00  0.05    0.14    0.19    0.22
+p_predicted[444]                 0.23    0.00  0.05    0.15    0.20    0.23
+p_predicted[445]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
+p_predicted[446]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[447]                 0.22    0.00  0.05    0.13    0.18    0.21
+p_predicted[448]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[449]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[450]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[451]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[452]                 0.15    0.00  0.06    0.05    0.11    0.15
+p_predicted[453]                 0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[454]                 0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.12
+p_predicted[455]                 0.11    0.00  0.04    0.04    0.08    0.11
+p_predicted[456]                 0.21    0.00  0.07    0.09    0.16    0.21
+p_predicted[457]                 0.26    0.00  0.05    0.17    0.22    0.26
+p_predicted[458]                 0.24    0.00  0.05    0.15    0.20    0.23
+p_predicted[459]                 0.22    0.00  0.05    0.14    0.19    0.22
+p_predicted[460]                 0.21    0.00  0.05    0.13    0.18    0.21
+p_predicted[461]                 0.21    0.00  0.05    0.12    0.17    0.20
+p_predicted[462]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
+p_predicted[463]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[464]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[465]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
+p_predicted[466]                 0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[467]                 0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.22
+p_predicted[468]                 0.23    0.00  0.04    0.15    0.20    0.23
+p_predicted[469]                 0.18    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[470]                 0.18    0.00  0.04    0.12    0.16    0.18
+p_predicted[471]                 0.18    0.00  0.03    0.12    0.15    0.18
+p_predicted[472]                 0.17    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[473]                 0.09    0.00  0.02    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[474]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.08
+p_predicted[475]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[476]                 0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.06
+p_predicted[477]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
+p_predicted[478]                 0.24    0.00  0.04    0.18    0.22    0.24
+p_predicted[479]                 0.25    0.00  0.04    0.18    0.22    0.25
+p_predicted[480]                 0.17    0.00  0.03    0.12    0.15    0.17
+p_predicted[481]                 0.16    0.00  0.03    0.12    0.15    0.16
+p_predicted[482]                 0.16    0.00  0.03    0.12    0.14    0.16
+p_predicted[483]                 0.16    0.00  0.03    0.12    0.15    0.16
+p_predicted[484]                 0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
+p_predicted[485]                 0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.16
+p_predicted[486]                 0.15    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted[487]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[488]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[489]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[490]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[491]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[492]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[493]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[494]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[495]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[496]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[497]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
+p_predicted[498]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[499]                 0.18    0.00  0.04    0.12    0.15    0.18
+p_predicted[500]                 0.18    0.00  0.03    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[501]                 0.17    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[502]                 0.17    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[503]                 0.17    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[504]                 0.10    0.00  0.02    0.05    0.08    0.09
+p_predicted[505]                 0.09    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[506]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
+p_predicted[507]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[508]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[509]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[510]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[511]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[512]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[513]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[514]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
@@ -2766,245 +2921,245 @@ p_predicted[515]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[516]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[517]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[518]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[519]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[520]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[521]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[522]                 0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[523]                 0.18    0.00  0.08    0.05    0.12    0.17
-p_predicted[524]                 0.17    0.00  0.09    0.04    0.10    0.15
-p_predicted[525]                 0.49    0.00  0.06    0.37    0.45    0.49
-p_predicted[526]                 0.49    0.00  0.06    0.37    0.45    0.49
-p_predicted[527]                 0.49    0.00  0.06    0.37    0.45    0.49
-p_predicted[528]                 0.46    0.00  0.06    0.34    0.42    0.46
-p_predicted[529]                 0.46    0.00  0.06    0.34    0.42    0.46
-p_predicted[530]                 0.46    0.00  0.06    0.34    0.42    0.46
-p_predicted[531]                 0.30    0.00  0.04    0.23    0.28    0.30
-p_predicted[532]                 0.30    0.00  0.04    0.23    0.28    0.30
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-p_predicted[534]                 0.30    0.00  0.04    0.22    0.27    0.29
-p_predicted[535]                 0.30    0.00  0.04    0.22    0.27    0.29
-p_predicted[536]                 0.30    0.00  0.04    0.22    0.27    0.29
-p_predicted[537]                 0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted[538]                 0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted[539]                 0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted[540]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[541]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[542]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[543]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.36
-p_predicted[544]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.36
-p_predicted[545]                 0.36    0.00  0.05    0.26    0.32    0.36
-p_predicted[546]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.20
-p_predicted[547]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.20
-p_predicted[548]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.20
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-p_predicted[550]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[551]                 0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[552]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[553]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[554]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
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+p_predicted[522]                 0.54    0.00  0.06    0.42    0.50    0.55
+p_predicted[523]                 0.54    0.00  0.06    0.42    0.50    0.55
+p_predicted[524]                 0.52    0.00  0.06    0.40    0.48    0.52
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+p_predicted[527]                 0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
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+p_predicted[529]                 0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
+p_predicted[530]                 0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
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+p_predicted[532]                 0.33    0.00  0.04    0.25    0.30    0.33
+p_predicted[533]                 0.27    0.00  0.04    0.19    0.24    0.27
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+p_predicted[536]                 0.44    0.00  0.06    0.33    0.40    0.44
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+p_predicted[538]                 0.44    0.00  0.06    0.33    0.40    0.44
+p_predicted[539]                 0.42    0.00  0.06    0.31    0.38    0.42
+p_predicted[540]                 0.42    0.00  0.06    0.31    0.38    0.42
+p_predicted[541]                 0.42    0.00  0.06    0.31    0.38    0.42
+p_predicted[542]                 0.24    0.00  0.04    0.17    0.21    0.24
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+p_predicted[547]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.21    0.24
+p_predicted[548]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[549]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[550]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[551]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[552]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[553]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[554]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[555]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[556]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[557]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[558]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[559]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[560]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[561]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[562]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[563]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[564]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[565]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[566]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[567]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[568]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[569]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[570]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[558]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[559]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[560]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[561]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[562]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[563]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[564]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[565]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[566]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[567]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[568]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[569]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[570]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[571]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[572]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[573]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[574]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[575]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[576]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.11    0.15
-p_predicted[577]                 0.08    0.00  0.04    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[578]                 0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.07
-p_predicted[579]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.04    0.07
-p_predicted[580]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[581]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
-p_predicted[582]                 0.25    0.00  0.08    0.11    0.20    0.25
-p_predicted[583]                 0.31    0.00  0.06    0.21    0.27    0.31
-p_predicted[584]                 0.25    0.00  0.05    0.15    0.21    0.24
-p_predicted[585]                 0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.20
-p_predicted[586]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.18
-p_predicted[587]                 0.12    0.00  0.06    0.03    0.07    0.11
-p_predicted[588]                 0.12    0.00  0.06    0.03    0.07    0.11
-p_predicted[589]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
-p_predicted[590]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.14
-p_predicted[591]                 0.16    0.00  0.07    0.05    0.11    0.15
-p_predicted[592]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.11    0.14
-p_predicted[593]                 0.16    0.00  0.07    0.05    0.11    0.15
-p_predicted[594]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.11    0.14
-p_predicted[595]                 0.11    0.00  0.06    0.03    0.07    0.10
-p_predicted[596]                 0.11    0.00  0.06    0.03    0.07    0.10
-p_predicted[597]                 0.30    0.00  0.08    0.14    0.24    0.30
-p_predicted[598]                 0.36    0.00  0.05    0.27    0.33    0.36
-p_predicted[599]                 0.35    0.00  0.05    0.25    0.31    0.35
-p_predicted[600]                 0.34    0.00  0.05    0.24    0.30    0.34
-p_predicted[601]                 0.27    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted[602]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.25    0.28
-p_predicted[603]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.13
-p_predicted[604]                 0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.13
-p_predicted[605]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[606]                 0.09    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
-p_predicted[607]                 0.57    0.00  0.16    0.26    0.45    0.57
-p_predicted[608]                 0.57    0.00  0.16    0.26    0.45    0.57
-p_predicted[609]                 0.54    0.00  0.15    0.25    0.43    0.54
-p_predicted[610]                 0.54    0.00  0.15    0.25    0.43    0.54
-p_predicted[611]                 0.53    0.00  0.15    0.25    0.43    0.53
-p_predicted[612]                 0.53    0.00  0.15    0.25    0.43    0.53
-p_predicted[613]                 0.56    0.00  0.15    0.27    0.46    0.56
-p_predicted[614]                 0.56    0.00  0.15    0.27    0.46    0.56
-p_predicted[615]                 0.66    0.00  0.15    0.33    0.56    0.67
-p_predicted[616]                 0.66    0.00  0.15    0.33    0.56    0.67
-p_predicted[617]                 0.20    0.00  0.03    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[618]                 0.20    0.00  0.03    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[619]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.16    0.18
-p_predicted[620]                 0.05    0.00  0.11    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[621]                 0.05    0.00  0.11    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[622]                 0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[623]                 0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[624]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
-p_predicted[625]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
-p_predicted[626]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[627]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[628]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[629]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[630]                 0.31    0.00  0.09    0.15    0.25    0.30
-p_predicted[631]                 0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.37
-p_predicted[632]                 0.31    0.00  0.06    0.20    0.26    0.30
-p_predicted[633]                 0.30    0.00  0.06    0.20    0.26    0.30
-p_predicted[634]                 0.30    0.00  0.06    0.19    0.26    0.30
-p_predicted[635]                 0.14    0.00  0.04    0.08    0.12    0.14
-p_predicted[636]                 0.21    0.00  0.08    0.08    0.15    0.20
-p_predicted[637]                 0.21    0.00  0.10    0.06    0.14    0.20
+p_predicted[572]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[573]                 0.08    0.00  0.04    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[574]                 0.07    0.00  0.04    0.02    0.04    0.07
+p_predicted[575]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[576]                 0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[577]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[578]                 0.21    0.00  0.07    0.09    0.16    0.21
+p_predicted[579]                 0.26    0.00  0.05    0.16    0.22    0.25
+p_predicted[580]                 0.21    0.00  0.05    0.13    0.18    0.21
+p_predicted[581]                 0.17    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[582]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.13    0.16
+p_predicted[583]                 0.11    0.00  0.06    0.03    0.07    0.10
+p_predicted[584]                 0.11    0.00  0.06    0.03    0.07    0.10
+p_predicted[585]                 0.14    0.00  0.07    0.04    0.10    0.13
+p_predicted[586]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[587]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.14
+p_predicted[588]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[589]                 0.15    0.00  0.07    0.05    0.10    0.14
+p_predicted[590]                 0.14    0.00  0.06    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[591]                 0.10    0.00  0.05    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[592]                 0.10    0.00  0.05    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[593]                 0.35    0.00  0.09    0.17    0.30    0.36
+p_predicted[594]                 0.41    0.00  0.05    0.31    0.38    0.41
+p_predicted[595]                 0.41    0.00  0.05    0.30    0.37    0.40
+p_predicted[596]                 0.40    0.00  0.06    0.29    0.36    0.40
+p_predicted[597]                 0.32    0.00  0.05    0.22    0.28    0.32
+p_predicted[598]                 0.34    0.00  0.06    0.23    0.30    0.33
+p_predicted[599]                 0.16    0.00  0.03    0.10    0.13    0.16
+p_predicted[600]                 0.16    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
+p_predicted[601]                 0.14    0.00  0.04    0.08    0.11    0.14
+p_predicted[602]                 0.12    0.00  0.04    0.04    0.08    0.11
+p_predicted[603]                 0.75    0.00  0.14    0.44    0.67    0.77
+p_predicted[604]                 0.75    0.00  0.14    0.44    0.67    0.77
+p_predicted[605]                 0.75    0.00  0.13    0.44    0.66    0.76
+p_predicted[606]                 0.75    0.00  0.13    0.44    0.66    0.76
+p_predicted[607]                 0.74    0.00  0.14    0.44    0.66    0.76
+p_predicted[608]                 0.74    0.00  0.14    0.44    0.66    0.76
+p_predicted[609]                 0.74    0.00  0.14    0.43    0.66    0.76
+p_predicted[610]                 0.74    0.00  0.14    0.43    0.66    0.76
+p_predicted[611]                 0.78    0.00  0.13    0.48    0.70    0.80
+p_predicted[612]                 0.78    0.00  0.13    0.48    0.70    0.80
+p_predicted[613]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[614]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[615]                 0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.21
+p_predicted[616]                 0.05    0.00  0.11    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[617]                 0.05    0.00  0.11    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[618]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.04    0.07
+p_predicted[619]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[620]                 0.08    0.00  0.05    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[621]                 0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[622]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[623]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[624]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[625]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[626]                 0.34    0.00  0.09    0.17    0.28    0.34
+p_predicted[627]                 0.41    0.00  0.06    0.30    0.37    0.41
+p_predicted[628]                 0.34    0.00  0.06    0.23    0.30    0.34
+p_predicted[629]                 0.33    0.00  0.06    0.23    0.29    0.33
+p_predicted[630]                 0.33    0.00  0.06    0.23    0.29    0.33
+p_predicted[631]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[632]                 0.21    0.00  0.08    0.08    0.15    0.20
+p_predicted[633]                 0.22    0.00  0.10    0.06    0.14    0.20
+p_predicted[634]                 0.27    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
+p_predicted[635]                 0.27    0.00  0.10    0.11    0.20    0.26
+p_predicted[636]                 0.26    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
+p_predicted[637]                 0.27    0.00  0.10    0.11    0.19    0.26
 p_predicted[638]                 0.26    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
-p_predicted[639]                 0.26    0.00  0.10    0.11    0.19    0.25
-p_predicted[640]                 0.26    0.00  0.07    0.13    0.21    0.25
-p_predicted[641]                 0.26    0.00  0.09    0.11    0.19    0.25
-p_predicted[642]                 0.26    0.00  0.07    0.13    0.21    0.25
-p_predicted[643]                 0.26    0.00  0.09    0.11    0.19    0.25
-p_predicted[644]                 0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.18
-p_predicted[645]                 0.19    0.00  0.08    0.06    0.13    0.18
-p_predicted[646]                 0.19    0.00  0.07    0.07    0.14    0.18
-p_predicted[647]                 0.19    0.00  0.09    0.06    0.13    0.18
-p_predicted[648]                 0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.18
-p_predicted[649]                 0.19    0.00  0.08    0.06    0.13    0.18
-p_predicted[650]                 0.27    0.00  0.11    0.11    0.20    0.26
-p_predicted[651]                 0.27    0.00  0.11    0.11    0.20    0.26
-p_predicted[652]                 0.27    0.00  0.10    0.10    0.19    0.26
-p_predicted[653]                 0.27    0.00  0.10    0.10    0.19    0.26
-p_predicted[654]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[655]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[656]                 0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[657]                 0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[658]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[659]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[639]                 0.27    0.00  0.10    0.11    0.19    0.26
+p_predicted[640]                 0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.19
+p_predicted[641]                 0.20    0.00  0.09    0.06    0.13    0.18
+p_predicted[642]                 0.19    0.00  0.07    0.07    0.14    0.18
+p_predicted[643]                 0.19    0.00  0.09    0.06    0.13    0.18
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+p_predicted[646]                 0.27    0.00  0.10    0.11    0.20    0.26
+p_predicted[647]                 0.27    0.00  0.10    0.11    0.20    0.26
+p_predicted[648]                 0.26    0.00  0.10    0.10    0.19    0.25
+p_predicted[649]                 0.26    0.00  0.10    0.10    0.19    0.25
+p_predicted[650]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[651]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
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+p_predicted[654]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
+p_predicted[655]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
+p_predicted[656]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[657]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[658]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[659]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[660]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[661]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[662]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[663]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[664]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[665]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[666]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
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-p_predicted[670]                 0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
+p_predicted[664]                 0.09    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
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+p_predicted[667]                 0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
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+p_predicted[670]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
 p_predicted[671]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[672]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[673]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[674]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[675]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[676]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[677]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[678]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[679]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[680]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[681]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[682]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[683]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[684]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[685]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[686]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[687]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[688]                 0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[689]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[690]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[691]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[692]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[693]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[672]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[673]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[674]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[675]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[676]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[677]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[678]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[679]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[680]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[681]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[682]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[683]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[684]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[685]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[686]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[687]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[688]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[689]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[690]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[691]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[692]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[693]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
 p_predicted[694]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[695]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[696]                 0.05    0.00  0.03    0.02    0.03    0.05
-p_predicted[697]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[698]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[699]                 0.05    0.00  0.03    0.02    0.03    0.05
-p_predicted[700]                 0.08    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[701]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[702]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[703]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[704]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[705]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[706]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[707]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[708]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[709]                 0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[710]                 0.47    0.00  0.06    0.37    0.44    0.47
-p_predicted[711]                 0.39    0.00  0.06    0.27    0.35    0.39
-p_predicted[712]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
-p_predicted[713]                 0.25    0.00  0.05    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[714]                 0.25    0.00  0.05    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[715]                 0.25    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[716]                 0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[717]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[718]                 0.18    0.00  0.04    0.12    0.16    0.18
-p_predicted[719]                 0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted[720]                 0.09    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[695]                 0.05    0.00  0.03    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[696]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[697]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[698]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[699]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[700]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[701]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[702]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[703]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[704]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[705]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[706]                 0.51    0.00  0.06    0.41    0.48    0.52
+p_predicted[707]                 0.43    0.00  0.06    0.31    0.39    0.43
+p_predicted[708]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
+p_predicted[709]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[710]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[711]                 0.24    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[712]                 0.23    0.00  0.04    0.16    0.20    0.23
+p_predicted[713]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
+p_predicted[714]                 0.18    0.00  0.04    0.12    0.15    0.18
+p_predicted[715]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[716]                 0.09    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[717]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[718]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[719]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[720]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[721]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[722]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[723]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[724]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[725]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[726]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[727]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[728]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[729]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[730]                 0.33    0.00  0.11    0.14    0.24    0.32
-p_predicted[731]                 0.33    0.00  0.11    0.14    0.24    0.32
-p_predicted[732]                 0.24    0.00  0.10    0.08    0.17    0.23
-p_predicted[733]                 0.52    0.00  0.13    0.27    0.43    0.52
-p_predicted[734]                 0.52    0.00  0.13    0.27    0.43    0.52
-p_predicted[735]                 0.50    0.00  0.12    0.27    0.42    0.50
-p_predicted[736]                 0.43    0.00  0.12    0.20    0.34    0.42
-p_predicted[737]                 0.43    0.00  0.12    0.20    0.34    0.42
-p_predicted[738]                 0.42    0.00  0.12    0.19    0.33    0.42
-p_predicted[739]                 0.41    0.00  0.13    0.18    0.32    0.41
-p_predicted[740]                 0.41    0.00  0.13    0.17    0.31    0.40
-p_predicted[741]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[742]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[726]                 0.32    0.00  0.11    0.14    0.24    0.31
+p_predicted[727]                 0.32    0.00  0.11    0.14    0.24    0.31
+p_predicted[728]                 0.24    0.00  0.10    0.08    0.16    0.22
+p_predicted[729]                 0.52    0.00  0.13    0.27    0.43    0.52
+p_predicted[730]                 0.52    0.00  0.13    0.27    0.43    0.52
+p_predicted[731]                 0.50    0.00  0.12    0.27    0.42    0.50
+p_predicted[732]                 0.42    0.00  0.12    0.20    0.34    0.42
+p_predicted[733]                 0.42    0.00  0.12    0.20    0.34    0.42
+p_predicted[734]                 0.42    0.00  0.12    0.19    0.33    0.41
+p_predicted[735]                 0.41    0.00  0.13    0.18    0.32    0.41
+p_predicted[736]                 0.41    0.00  0.13    0.17    0.32    0.41
+p_predicted[737]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[738]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[739]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[740]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[741]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[742]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[743]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[744]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[745]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[746]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[747]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[748]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[749]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[750]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[751]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[748]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[749]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[750]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[751]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[752]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[753]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[754]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[755]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[756]                 0.02    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[757]                 0.02    0.00  0.06    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[753]                 0.02    0.00  0.06    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[754]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[755]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[756]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[757]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[758]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[759]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[760]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
@@ -3034,104 +3189,104 @@ p_predicted[783]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[784]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[785]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[786]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[787]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[788]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[789]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[790]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[791]                 0.35    0.00  0.05    0.26    0.32    0.35
-p_predicted[792]                 0.34    0.00  0.05    0.25    0.31    0.34
-p_predicted[793]                 0.34    0.00  0.05    0.24    0.30    0.34
-p_predicted[794]                 0.35    0.00  0.05    0.25    0.31    0.35
-p_predicted[795]                 0.29    0.00  0.05    0.20    0.26    0.29
-p_predicted[796]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.25    0.28
-p_predicted[797]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.25    0.28
-p_predicted[798]                 0.28    0.00  0.05    0.19    0.25    0.28
-p_predicted[799]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[800]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[801]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[802]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[803]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[804]                 0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[805]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[806]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[807]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[787]                 0.31    0.00  0.04    0.23    0.28    0.31
+p_predicted[788]                 0.30    0.00  0.04    0.22    0.28    0.31
+p_predicted[789]                 0.30    0.00  0.04    0.22    0.28    0.30
+p_predicted[790]                 0.31    0.00  0.04    0.23    0.28    0.31
+p_predicted[791]                 0.26    0.00  0.04    0.17    0.23    0.26
+p_predicted[792]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[793]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[794]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[795]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[796]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[797]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[800]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[801]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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 p_predicted[809]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
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-p_predicted[817]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[818]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[819]                 0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[820]                 0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[821]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[811]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
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+p_predicted[813]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
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+p_predicted[815]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[816]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[817]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[818]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[819]                 0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[820]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[821]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
 p_predicted[822]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[823]                 0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[824]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[825]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[826]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[827]                 0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[828]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[829]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[830]                 0.06    0.00  0.05    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[831]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[832]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[833]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[834]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[835]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[836]                 0.15    0.00  0.05    0.06    0.11    0.15
-p_predicted[837]                 0.15    0.00  0.06    0.06    0.11    0.15
-p_predicted[838]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[839]                 0.19    0.00  0.05    0.11    0.16    0.19
-p_predicted[840]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[841]                 0.20    0.00  0.05    0.11    0.16    0.19
-p_predicted[842]                 0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
-p_predicted[843]                 0.19    0.00  0.05    0.11    0.16    0.19
-p_predicted[844]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[845]                 0.11    0.00  0.04    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[846]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[847]                 0.11    0.00  0.04    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[848]                 0.10    0.00  0.03    0.06    0.08    0.10
-p_predicted[849]                 0.11    0.00  0.04    0.05    0.08    0.10
-p_predicted[850]                 0.08    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted[851]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
-p_predicted[852]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
-p_predicted[853]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
-p_predicted[854]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.04    0.06
-p_predicted[855]                 0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.06
-p_predicted[856]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[857]                 0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[858]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
-p_predicted[859]                 0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
-p_predicted[860]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
-p_predicted[861]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
-p_predicted[862]                 0.15    0.00  0.04    0.09    0.13    0.15
-p_predicted[863]                 0.15    0.00  0.04    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[864]                 0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted[865]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
-p_predicted[866]                 0.10    0.00  0.03    0.06    0.08    0.10
-p_predicted[867]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
-p_predicted[868]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
-p_predicted[869]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[823]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[824]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[825]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[826]                 0.06    0.00  0.05    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[827]                 0.07    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[828]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[829]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[830]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[831]                 0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[832]                 0.15    0.00  0.05    0.06    0.11    0.14
+p_predicted[833]                 0.18    0.00  0.07    0.07    0.13    0.18
+p_predicted[834]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[835]                 0.22    0.00  0.06    0.13    0.18    0.22
+p_predicted[836]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[837]                 0.23    0.00  0.06    0.13    0.18    0.22
+p_predicted[838]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[839]                 0.22    0.00  0.06    0.13    0.18    0.22
+p_predicted[840]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
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+p_predicted[842]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
+p_predicted[843]                 0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[844]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.09
+p_predicted[845]                 0.12    0.00  0.04    0.06    0.09    0.12
+p_predicted[846]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
+p_predicted[847]                 0.10    0.00  0.03    0.05    0.07    0.09
+p_predicted[848]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[849]                 0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.07
+p_predicted[850]                 0.06    0.00  0.02    0.03    0.04    0.05
+p_predicted[851]                 0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[852]                 0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted[853]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[854]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
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+p_predicted[856]                 0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
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+p_predicted[860]                 0.12    0.00  0.03    0.08    0.10    0.12
+p_predicted[861]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
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+p_predicted[863]                 0.11    0.00  0.02    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[864]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
+p_predicted[865]                 0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
+p_predicted[866]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[867]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[868]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[869]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[870]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[871]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[872]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[873]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[874]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[875]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[876]                 0.29    0.00  0.08    0.16    0.24    0.28
-p_predicted[877]                 0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[878]                 0.16    0.00  0.05    0.07    0.12    0.15
-p_predicted[879]                 0.15    0.00  0.05    0.07    0.11    0.14
-p_predicted[880]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[881]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[882]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[883]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[884]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[871]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[872]                 0.25    0.00  0.07    0.12    0.20    0.24
+p_predicted[873]                 0.18    0.00  0.06    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[874]                 0.14    0.00  0.05    0.06    0.11    0.14
+p_predicted[875]                 0.14    0.00  0.05    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[876]                 0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[877]                 0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[878]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[879]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[880]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[881]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[882]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[883]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[884]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[885]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[886]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[887]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
@@ -3140,45 +3295,45 @@ p_predicted[889]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[890]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[891]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[892]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[893]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[894]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[895]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[896]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[897]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[898]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[899]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[900]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[901]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
-p_predicted[902]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
-p_predicted[903]                 0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted[904]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
-p_predicted[905]                 0.10    0.00  0.03    0.06    0.08    0.10
-p_predicted[906]                 0.09    0.00  0.03    0.04    0.07    0.08
-p_predicted[907]                 0.27    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted[908]                 0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[909]                 0.20    0.00  0.04    0.13    0.18    0.20
-p_predicted[910]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
-p_predicted[911]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
-p_predicted[912]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[913]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[914]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[915]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[916]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[893]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[894]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[895]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[896]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[897]                 0.20    0.00  0.06    0.09    0.16    0.20
+p_predicted[898]                 0.25    0.00  0.04    0.16    0.21    0.24
+p_predicted[899]                 0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[900]                 0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.10
+p_predicted[901]                 0.10    0.00  0.02    0.06    0.08    0.10
+p_predicted[902]                 0.09    0.00  0.03    0.05    0.07    0.08
+p_predicted[903]                 0.24    0.00  0.05    0.15    0.21    0.24
+p_predicted[904]                 0.22    0.00  0.05    0.14    0.19    0.21
+p_predicted[905]                 0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[906]                 0.16    0.00  0.03    0.10    0.13    0.16
+p_predicted[907]                 0.16    0.00  0.03    0.10    0.13    0.16
+p_predicted[908]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[909]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[910]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[911]                 0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[912]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[913]                 0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[914]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[915]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
+p_predicted[916]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[917]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[918]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[919]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[920]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[921]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[922]                 0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[923]                 0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted[924]                 0.34    0.00  0.09    0.16    0.28    0.34
-p_predicted[925]                 0.39    0.00  0.06    0.27    0.34    0.39
-p_predicted[926]                 0.39    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted[927]                 0.39    0.00  0.06    0.27    0.35    0.39
-p_predicted[928]                 0.11    0.00  0.04    0.04    0.07    0.10
-p_predicted[929]                 0.13    0.00  0.04    0.07    0.11    0.13
-p_predicted[930]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
-p_predicted[931]                 0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[919]                 0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[920]                 0.26    0.00  0.08    0.11    0.20    0.26
+p_predicted[921]                 0.30    0.00  0.06    0.19    0.26    0.30
+p_predicted[922]                 0.30    0.00  0.06    0.19    0.26    0.29
+p_predicted[923]                 0.30    0.00  0.06    0.19    0.26    0.30
+p_predicted[924]                 0.11    0.00  0.05    0.04    0.08    0.10
+p_predicted[925]                 0.14    0.00  0.04    0.07    0.11    0.13
+p_predicted[926]                 0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[927]                 0.05    0.00  0.02    0.03    0.04    0.05
+p_predicted[928]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[929]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[930]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[931]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[932]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[933]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[934]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
@@ -3187,43 +3342,43 @@ p_predicted[936]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[937]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[938]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[939]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[940]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[941]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[942]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[943]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[944]                 0.51    0.00  0.07    0.38    0.46    0.51
-p_predicted[945]                 0.49    0.00  0.06    0.36    0.44    0.49
-p_predicted[946]                 0.42    0.00  0.07    0.28    0.37    0.42
-p_predicted[947]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.20    0.22
-p_predicted[948]                 0.22    0.00  0.04    0.16    0.20    0.22
-p_predicted[949]                 0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.21
-p_predicted[950]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.23
-p_predicted[951]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.23
-p_predicted[952]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.23
+p_predicted[940]                 0.56    0.00  0.07    0.42    0.51    0.56
+p_predicted[941]                 0.54    0.00  0.07    0.41    0.50    0.54
+p_predicted[942]                 0.47    0.00  0.07    0.32    0.42    0.47
+p_predicted[943]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[944]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.22    0.25
+p_predicted[945]                 0.25    0.00  0.04    0.17    0.21    0.24
+p_predicted[946]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.19    0.23
+p_predicted[947]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.19    0.23
+p_predicted[948]                 0.23    0.00  0.07    0.12    0.19    0.23
+p_predicted[949]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[950]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[951]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[952]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
 p_predicted[953]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
 p_predicted[954]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
-p_predicted[955]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
-p_predicted[956]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.15    0.18
-p_predicted[957]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.15    0.18
-p_predicted[958]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.15    0.18
-p_predicted[959]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
-p_predicted[960]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
-p_predicted[961]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
-p_predicted[962]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
-p_predicted[963]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
-p_predicted[964]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[955]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[956]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[957]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[958]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[959]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[960]                 0.19    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[961]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.14    0.18
+p_predicted[962]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.14    0.18
+p_predicted[963]                 0.18    0.00  0.05    0.10    0.14    0.18
+p_predicted[964]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
 p_predicted[965]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
 p_predicted[966]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[967]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[968]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[969]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[970]                 0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[971]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[972]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[973]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[974]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
-p_predicted[975]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
-p_predicted[976]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[967]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[968]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[969]                 0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[970]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[971]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[972]                 0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[973]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[974]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[975]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[976]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[977]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[978]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[979]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
@@ -3236,55 +3391,55 @@ p_predicted[985]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[986]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[987]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[988]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[989]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[990]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[991]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[992]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[993]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[994]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[995]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[996]                 0.93    0.00  0.10    0.62    0.91    0.97
-p_predicted[997]                 0.93    0.00  0.09    0.66    0.91    0.97
-p_predicted[998]                 0.94    0.00  0.09    0.67    0.93    0.98
+p_predicted[989]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[990]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[991]                 0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[992]                 0.90    0.00  0.11    0.58    0.87    0.94
+p_predicted[993]                 0.91    0.00  0.10    0.63    0.88    0.95
+p_predicted[994]                 0.92    0.00  0.10    0.63    0.90    0.96
+p_predicted[995]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[996]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[997]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[998]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[999]                 0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1000]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1001]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1002]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1003]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1004]                0.14    0.00  0.08    0.03    0.09    0.13
-p_predicted[1005]                0.17    0.00  0.09    0.04    0.10    0.15
-p_predicted[1006]                0.17    0.00  0.09    0.04    0.10    0.15
-p_predicted[1007]                0.13    0.00  0.07    0.04    0.08    0.12
-p_predicted[1008]                0.14    0.00  0.08    0.04    0.08    0.12
-p_predicted[1009]                0.29    0.00  0.13    0.10    0.20    0.28
-p_predicted[1010]                0.33    0.00  0.12    0.13    0.24    0.31
-p_predicted[1011]                0.36    0.00  0.15    0.12    0.25    0.35
-p_predicted[1012]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[1000]                0.12    0.00  0.07    0.03    0.07    0.10
+p_predicted[1001]                0.13    0.00  0.07    0.04    0.08    0.12
+p_predicted[1002]                0.13    0.00  0.07    0.04    0.08    0.12
+p_predicted[1003]                0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[1004]                0.11    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[1005]                0.21    0.00  0.09    0.07    0.14    0.19
+p_predicted[1006]                0.23    0.00  0.09    0.09    0.17    0.22
+p_predicted[1007]                0.23    0.00  0.10    0.07    0.15    0.21
+p_predicted[1008]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1009]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1010]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1011]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1012]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
 p_predicted[1013]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
 p_predicted[1014]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1015]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[1016]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[1017]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1018]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1019]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1020]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1021]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1022]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1023]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1024]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1025]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1026]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1027]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1028]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[1029]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1030]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1031]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1032]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1033]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1015]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1016]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
+p_predicted[1017]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1018]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1019]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1020]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1021]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
+p_predicted[1022]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
+p_predicted[1023]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1024]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1025]                0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1026]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1027]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1028]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1029]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1030]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1031]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1032]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1033]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
 p_predicted[1034]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1035]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1036]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1037]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
+p_predicted[1035]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1036]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1037]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
 p_predicted[1038]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[1039]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
 p_predicted[1040]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
@@ -3292,4322 +3447,4304 @@ p_predicted[1041]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
 p_predicted[1042]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
 p_predicted[1043]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
 p_predicted[1044]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1045]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1046]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1047]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1048]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1049]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1050]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1051]                0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1052]                0.10    0.00  0.06    0.02    0.05    0.09
-p_predicted[1053]                0.10    0.00  0.06    0.02    0.05    0.09
-p_predicted[1054]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1055]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1056]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1057]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1058]                0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1059]                0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1060]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[1061]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[1062]                0.10    0.00  0.06    0.02    0.05    0.09
-p_predicted[1063]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1064]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1065]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1066]                0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1067]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1068]                0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
-p_predicted[1069]                0.09    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[1070]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[1071]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1072]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1073]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1074]                0.14    0.00  0.04    0.06    0.11    0.13
-p_predicted[1075]                0.14    0.00  0.04    0.06    0.11    0.13
-p_predicted[1076]                0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
-p_predicted[1077]                0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[1045]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1046]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1047]                0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1048]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1049]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1050]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1051]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1052]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1053]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1054]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1055]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1056]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1057]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1058]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1059]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1060]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1061]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1062]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1063]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1064]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1065]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1066]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1067]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1070]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1071]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1072]                0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[1073]                0.17    0.00  0.05    0.08    0.13    0.16
+p_predicted[1074]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1075]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1076]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1077]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
 p_predicted[1078]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
 p_predicted[1079]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
-p_predicted[1080]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
-p_predicted[1081]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
-p_predicted[1082]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
-p_predicted[1083]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.13
-p_predicted[1084]                0.14    0.00  0.05    0.05    0.10    0.14
-p_predicted[1085]                0.18    0.00  0.04    0.10    0.15    0.17
-p_predicted[1086]                0.13    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted[1087]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted[1088]                0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
-p_predicted[1089]                0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.09
-p_predicted[1090]                0.09    0.00  0.03    0.05    0.08    0.09
-p_predicted[1091]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1080]                0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[1081]                0.16    0.00  0.04    0.09    0.13    0.16
+p_predicted[1082]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
+p_predicted[1083]                0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[1084]                0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.10
+p_predicted[1085]                0.09    0.00  0.02    0.05    0.08    0.09
+p_predicted[1086]                0.09    0.00  0.02    0.05    0.08    0.09
+p_predicted[1087]                0.19    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1088]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1089]                0.19    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1090]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1091]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.17
 p_predicted[1092]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
-p_predicted[1093]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
+p_predicted[1093]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.17
 p_predicted[1094]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.18
-p_predicted[1095]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[1096]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.17
+p_predicted[1095]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.17
+p_predicted[1096]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
 p_predicted[1097]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[1098]                0.18    0.00  0.06    0.08    0.14    0.17
-p_predicted[1099]                0.17    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[1100]                0.17    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[1101]                0.17    0.00  0.06    0.08    0.13    0.17
-p_predicted[1102]                0.16    0.00  0.06    0.07    0.12    0.15
-p_predicted[1103]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.12
-p_predicted[1104]                0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.12
-p_predicted[1105]                0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.11
-p_predicted[1106]                0.43    0.00  0.07    0.30    0.38    0.43
-p_predicted[1107]                0.43    0.00  0.07    0.30    0.38    0.43
-p_predicted[1108]                0.42    0.00  0.07    0.29    0.37    0.42
-p_predicted[1109]                0.36    0.00  0.08    0.23    0.31    0.36
-p_predicted[1110]                0.22    0.00  0.06    0.12    0.18    0.21
-p_predicted[1111]                0.25    0.00  0.06    0.16    0.21    0.24
-p_predicted[1112]                0.24    0.00  0.05    0.15    0.20    0.23
-p_predicted[1113]                0.23    0.00  0.05    0.15    0.20    0.23
-p_predicted[1114]                0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
-p_predicted[1115]                0.20    0.00  0.05    0.12    0.17    0.20
-p_predicted[1116]                0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
-p_predicted[1117]                0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.21
-p_predicted[1118]                0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[1119]                0.15    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
-p_predicted[1120]                0.15    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
-p_predicted[1121]                0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[1122]                0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[1123]                0.15    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[1124]                0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted[1125]                0.15    0.00  0.03    0.10    0.13    0.15
-p_predicted[1126]                0.14    0.00  0.03    0.09    0.11    0.13
-p_predicted[1127]                0.29    0.00  0.10    0.13    0.22    0.28
-p_predicted[1128]                0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.23
-p_predicted[1129]                0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.22
-p_predicted[1130]                0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.18
-p_predicted[1131]                0.17    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
-p_predicted[1132]                0.07    0.00  0.07    0.00    0.02    0.04
-p_predicted[1133]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1134]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1135]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1136]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1137]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1138]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1139]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1140]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1141]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1142]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1143]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1144]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1145]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1146]                0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.01
-p_predicted[1147]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[1148]                0.05    0.00  0.02    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1149]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[1150]                0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1151]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1152]                0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1153]                0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1154]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1155]                0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1156]                0.10    0.00  0.04    0.04    0.07    0.09
-p_predicted[1157]                0.07    0.00  0.03    0.02    0.05    0.06
-p_predicted[1158]                0.10    0.00  0.04    0.04    0.07    0.09
-p_predicted[1159]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1160]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1161]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1162]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1163]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1164]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1165]                0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1166]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1167]                0.06    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1168]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1169]                0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1170]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1171]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1172]                0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1173]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1174]                0.79    0.00  0.14    0.45    0.71    0.82
-p_predicted[1175]                0.78    0.00  0.14    0.45    0.70    0.81
-p_predicted[1176]                0.77    0.00  0.14    0.43    0.69    0.80
-p_predicted[1177]                0.76    0.00  0.15    0.41    0.67    0.79
-p_predicted[1178]                0.76    0.00  0.16    0.39    0.67    0.79
-p_predicted[1179]                0.08    0.00  0.04    0.03    0.05    0.08
-p_predicted[1180]                0.11    0.00  0.04    0.05    0.08    0.10
-p_predicted[1181]                0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1182]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.06
-p_predicted[1183]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1184]                0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
-p_predicted[1185]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1186]                0.52    0.00  0.19    0.17    0.38    0.52
-p_predicted[1187]                0.49    0.00  0.20    0.14    0.34    0.48
-p_predicted[1188]                0.49    0.00  0.20    0.14    0.34    0.49
-p_predicted[1189]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[1190]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1098]                0.17    0.00  0.06    0.07    0.12    0.16
+p_predicted[1099]                0.13    0.00  0.04    0.06    0.10    0.12
+p_predicted[1100]                0.12    0.00  0.04    0.06    0.09    0.12
+p_predicted[1101]                0.12    0.00  0.04    0.05    0.09    0.11
+p_predicted[1102]                0.43    0.00  0.07    0.30    0.38    0.43
+p_predicted[1103]                0.43    0.00  0.07    0.30    0.38    0.43
+p_predicted[1104]                0.42    0.00  0.07    0.29    0.37    0.42
+p_predicted[1105]                0.36    0.00  0.07    0.22    0.31    0.36
+p_predicted[1106]                0.20    0.00  0.05    0.11    0.16    0.20
+p_predicted[1107]                0.24    0.00  0.05    0.14    0.20    0.23
+p_predicted[1108]                0.22    0.00  0.05    0.14    0.19    0.22
+p_predicted[1109]                0.22    0.00  0.05    0.14    0.19    0.22
+p_predicted[1110]                0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
+p_predicted[1111]                0.19    0.00  0.05    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[1112]                0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.18
+p_predicted[1113]                0.17    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
+p_predicted[1114]                0.16    0.00  0.04    0.10    0.14    0.16
+p_predicted[1115]                0.12    0.00  0.03    0.08    0.10    0.12
+p_predicted[1116]                0.12    0.00  0.03    0.08    0.10    0.12
+p_predicted[1117]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
+p_predicted[1118]                0.11    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
+p_predicted[1119]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
+p_predicted[1120]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.11
+p_predicted[1121]                0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
+p_predicted[1122]                0.11    0.00  0.02    0.07    0.09    0.11
+p_predicted[1123]                0.29    0.00  0.10    0.13    0.22    0.28
+p_predicted[1124]                0.24    0.00  0.07    0.12    0.19    0.23
+p_predicted[1125]                0.23    0.00  0.07    0.12    0.18    0.23
+p_predicted[1126]                0.18    0.00  0.05    0.10    0.15    0.18
+p_predicted[1127]                0.18    0.00  0.05    0.09    0.14    0.17
+p_predicted[1128]                0.07    0.00  0.07    0.00    0.02    0.04
+p_predicted[1129]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1130]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1131]                0.15    0.00  0.06    0.05    0.10    0.14
+p_predicted[1132]                0.11    0.00  0.04    0.04    0.08    0.10
+p_predicted[1133]                0.15    0.00  0.06    0.05    0.10    0.14
+p_predicted[1134]                0.11    0.00  0.05    0.04    0.07    0.11
+p_predicted[1135]                0.08    0.00  0.04    0.03    0.05    0.08
+p_predicted[1136]                0.11    0.00  0.05    0.04    0.07    0.11
+p_predicted[1137]                0.15    0.00  0.06    0.06    0.11    0.15
+p_predicted[1138]                0.11    0.00  0.04    0.04    0.08    0.11
+p_predicted[1139]                0.15    0.00  0.06    0.06    0.11    0.15
+p_predicted[1140]                0.12    0.00  0.05    0.04    0.08    0.11
+p_predicted[1141]                0.08    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
+p_predicted[1142]                0.12    0.00  0.05    0.04    0.08    0.11
+p_predicted[1143]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[1144]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.05
+p_predicted[1145]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[1146]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1147]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1148]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1149]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1150]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1151]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1152]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[1153]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1154]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[1155]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1156]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1157]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1158]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1159]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1160]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1161]                0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[1162]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1163]                0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
+p_predicted[1164]                0.05    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1165]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1166]                0.05    0.00  0.02    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1167]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1168]                0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1169]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1170]                0.79    0.00  0.14    0.45    0.71    0.82
+p_predicted[1171]                0.78    0.00  0.14    0.46    0.70    0.81
+p_predicted[1172]                0.77    0.00  0.14    0.44    0.69    0.80
+p_predicted[1173]                0.76    0.00  0.15    0.42    0.68    0.79
+p_predicted[1174]                0.77    0.00  0.15    0.39    0.68    0.80
+p_predicted[1175]                0.11    0.00  0.05    0.03    0.07    0.10
+p_predicted[1176]                0.13    0.00  0.05    0.06    0.10    0.13
+p_predicted[1177]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
+p_predicted[1178]                0.09    0.00  0.03    0.04    0.06    0.08
+p_predicted[1179]                0.07    0.00  0.02    0.03    0.05    0.06
+p_predicted[1180]                0.06    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1181]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1182]                0.55    0.00  0.18    0.19    0.42    0.55
+p_predicted[1183]                0.52    0.00  0.19    0.16    0.38    0.53
+p_predicted[1184]                0.52    0.00  0.19    0.17    0.38    0.53
+p_predicted[1185]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
+p_predicted[1186]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1187]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1188]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1189]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1190]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
 p_predicted[1191]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1192]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1193]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1194]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
-p_predicted[1195]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1196]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1197]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
-p_predicted[1198]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
-p_predicted[1199]                0.58    0.00  0.12    0.33    0.49    0.58
-p_predicted[1200]                0.58    0.00  0.12    0.33    0.49    0.58
-p_predicted[1201]                0.64    0.00  0.14    0.35    0.54    0.65
-p_predicted[1202]                0.55    0.00  0.12    0.32    0.47    0.56
-p_predicted[1203]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
-p_predicted[1204]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
-p_predicted[1205]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
-p_predicted[1206]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.56
-p_predicted[1207]                0.50    0.00  0.12    0.25    0.41    0.50
-p_predicted[1208]                0.48    0.00  0.12    0.25    0.40    0.48
-p_predicted[1209]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1210]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1211]                0.06    0.00  0.05    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1212]                0.06    0.00  0.05    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1213]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1214]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1215]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1216]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.02    0.03
-p_predicted[1217]                0.27    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
-p_predicted[1218]                0.26    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
-p_predicted[1219]                0.22    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[1220]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[1221]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
-p_predicted[1222]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
-p_predicted[1223]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1224]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1225]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1226]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1227]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1228]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1229]                0.63    0.00  0.14    0.34    0.54    0.64
-p_predicted[1230]                0.64    0.00  0.12    0.38    0.56    0.65
-p_predicted[1231]                0.57    0.00  0.14    0.29    0.48    0.58
-p_predicted[1232]                0.57    0.00  0.14    0.28    0.47    0.57
-p_predicted[1233]                0.31    0.00  0.04    0.22    0.28    0.31
-p_predicted[1234]                0.31    0.00  0.04    0.22    0.28    0.31
-p_predicted[1235]                0.29    0.00  0.04    0.21    0.26    0.29
-p_predicted[1236]                0.29    0.00  0.04    0.21    0.26    0.29
-p_predicted[1237]                0.27    0.00  0.04    0.19    0.25    0.27
-p_predicted[1238]                0.27    0.00  0.04    0.19    0.25    0.27
-p_predicted[1239]                0.23    0.00  0.04    0.16    0.20    0.23
-p_predicted[1240]                0.23    0.00  0.04    0.16    0.20    0.23
-p_predicted[1241]                0.21    0.00  0.03    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[1242]                0.21    0.00  0.03    0.14    0.18    0.21
-p_predicted[1243]                0.19    0.00  0.04    0.13    0.17    0.19
-p_predicted[1244]                0.19    0.00  0.04    0.13    0.17    0.19
-p_predicted[1245]                0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[1246]                0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted[1247]                0.19    0.00  0.04    0.13    0.17    0.19
-p_predicted[1248]                0.19    0.00  0.04    0.13    0.17    0.19
-p_predicted[1249]                0.14    0.00  0.08    0.03    0.08    0.12
-p_predicted[1250]                0.10    0.00  0.05    0.02    0.06    0.09
-p_predicted[1251]                0.14    0.00  0.08    0.03    0.08    0.12
-p_predicted[1252]                0.16    0.00  0.07    0.04    0.10    0.15
-p_predicted[1253]                0.11    0.00  0.05    0.03    0.07    0.10
-p_predicted[1254]                0.16    0.00  0.07    0.04    0.10    0.15
-p_predicted[1255]                0.16    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
-p_predicted[1256]                0.11    0.00  0.05    0.04    0.07    0.10
-p_predicted[1257]                0.16    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
-p_predicted[1258]                0.16    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
-p_predicted[1259]                0.11    0.00  0.05    0.04    0.07    0.10
-p_predicted[1260]                0.16    0.00  0.07    0.05    0.10    0.15
-p_predicted[1261]                0.18    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
-p_predicted[1262]                0.13    0.00  0.06    0.04    0.09    0.12
-p_predicted[1263]                0.18    0.00  0.09    0.05    0.12    0.17
-p_predicted[1264]                0.15    0.00  0.08    0.03    0.09    0.13
-p_predicted[1265]                0.10    0.00  0.05    0.03    0.06    0.09
-p_predicted[1266]                0.15    0.00  0.08    0.03    0.09    0.13
-p_predicted[1267]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.01    0.03
-p_predicted[1268]                0.04    0.00  0.03    0.00    0.01    0.03
-p_predicted[1269]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.03
-p_predicted[1270]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.03
-p_predicted[1271]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1272]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1273]                0.06    0.00  0.05    0.01    0.02    0.04
-p_predicted[1274]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1275]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1276]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1277]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1278]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[1279]                0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
-p_predicted[1280]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1281]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
-p_predicted[1282]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1283]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1284]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1285]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1286]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1287]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted[1288]                0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1192]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1193]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1194]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1195]                0.57    0.00  0.12    0.32    0.49    0.58
+p_predicted[1196]                0.57    0.00  0.12    0.32    0.49    0.58
+p_predicted[1197]                0.63    0.00  0.14    0.35    0.54    0.64
+p_predicted[1198]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
+p_predicted[1199]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
+p_predicted[1200]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
+p_predicted[1201]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
+p_predicted[1202]                0.55    0.00  0.12    0.31    0.47    0.55
+p_predicted[1203]                0.49    0.00  0.12    0.25    0.41    0.49
+p_predicted[1204]                0.48    0.00  0.12    0.25    0.40    0.48
+p_predicted[1205]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1206]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1207]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
+p_predicted[1208]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
+p_predicted[1209]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[1210]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1211]                0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
+p_predicted[1212]                0.04    0.00  0.03    0.01    0.02    0.03
+p_predicted[1213]                0.27    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
+p_predicted[1214]                0.26    0.00  0.08    0.13    0.21    0.26
+p_predicted[1215]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[1216]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[1217]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[1218]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.07
+p_predicted[1219]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[1220]                0.08    0.00  0.06    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[1221]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1222]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1223]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1224]                0.05    0.00  0.04    0.01    0.02    0.04
+p_predicted[1225]                0.59    0.00  0.12    0.33    0.51    0.60
+p_predicted[1226]                0.61    0.00  0.10    0.39    0.54    0.61
+p_predicted[1227]                0.53    0.00  0.12    0.29    0.44    0.53
+p_predicted[1228]                0.52    0.00  0.12    0.27    0.43    0.52
+p_predicted[1229]                0.32    0.00  0.04    0.24    0.29    0.32
+p_predicted[1230]                0.32    0.00  0.04    0.24    0.29    0.32
+p_predicted[1231]                0.31    0.00  0.04    0.22    0.28    0.31
+p_predicted[1232]                0.31    0.00  0.04    0.22    0.28    0.31
+p_predicted[1233]                0.30    0.00  0.04    0.21    0.27    0.30
+p_predicted[1234]                0.30    0.00  0.04    0.21    0.27    0.30
+p_predicted[1235]                0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
+p_predicted[1236]                0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
+p_predicted[1237]                0.23    0.00  0.04    0.16    0.20    0.23
+p_predicted[1238]                0.23    0.00  0.04    0.16    0.20    0.23
+p_predicted[1239]                0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[1240]                0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[1241]                0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[1242]                0.22    0.00  0.04    0.15    0.19    0.22
+p_predicted[1243]                0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.21
+p_predicted[1244]                0.22    0.00  0.04    0.14    0.19    0.21
+p_predicted[1245]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
+p_predicted[1246]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.06
+p_predicted[1247]                0.09    0.00  0.06    0.02    0.05    0.08
+p_predicted[1248]                0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[1249]                0.07    0.00  0.04    0.02    0.05    0.07
+p_predicted[1250]                0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[1251]                0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
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+p_predicted[1256]                0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted[1257]                0.12    0.00  0.06    0.03    0.07    0.11
+p_predicted[1258]                0.08    0.00  0.04    0.02    0.05    0.08
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+p_predicted[1260]                0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
+p_predicted[1261]                0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
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+p_predicted[1263]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1264]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1265]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1266]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1267]                0.00    0.00  0.00    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1268]                0.07    0.00  0.05    0.01    0.03    0.06
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+p_predicted[1272]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1277]                0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
+p_predicted[1278]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1279]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1280]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1281]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1282]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1283]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1284]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1285]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1286]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1287]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted[1288]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
 p_predicted[1289]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[1290]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[1291]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted[1292]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted[1295]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1296]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
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-p_predicted[1306]                0.29    0.00  0.08    0.16    0.24    0.28
-p_predicted[1307]                0.29    0.00  0.08    0.16    0.24    0.28
-p_predicted[1308]                0.23    0.00  0.06    0.12    0.19    0.23
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-p_predicted[1310]                0.23    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
-p_predicted[1311]                0.23    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
-p_predicted[1312]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.20
-p_predicted[1313]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.20
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-p_predicted[1315]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.20
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-p_predicted[1325]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1326]                0.07    0.00  0.04    0.01    0.03    0.06
-p_predicted[1327]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1328]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1329]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1330]                0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted[1331]                0.27    0.00  0.07    0.15    0.22    0.27
-p_predicted[1332]                0.22    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
-p_predicted[1333]                0.21    0.00  0.06    0.10    0.16    0.20
-p_predicted[1334]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1335]                0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1336]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1337]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1338]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1339]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1340]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1341]                0.03    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1342]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted[1343]                0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted_default[1]           0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[2]           0.27    0.00  0.04    0.20    0.25    0.27
-p_predicted_default[3]           0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
-p_predicted_default[4]           0.14    0.00  0.02    0.10    0.13    0.14
+p_predicted[1293]                0.09    0.00  0.04    0.03    0.06    0.08
+p_predicted[1294]                0.10    0.00  0.04    0.04    0.07    0.09
+p_predicted[1295]                0.13    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[1296]                0.14    0.00  0.05    0.05    0.10    0.13
+p_predicted[1297]                0.10    0.00  0.05    0.03    0.07    0.09
+p_predicted[1298]                0.36    0.00  0.11    0.18    0.28    0.35
+p_predicted[1299]                0.36    0.00  0.11    0.18    0.28    0.35
+p_predicted[1300]                0.28    0.00  0.08    0.14    0.22    0.28
+p_predicted[1301]                0.28    0.00  0.08    0.14    0.22    0.28
+p_predicted[1302]                0.29    0.00  0.08    0.16    0.24    0.29
+p_predicted[1303]                0.29    0.00  0.08    0.16    0.24    0.29
+p_predicted[1304]                0.23    0.00  0.06    0.13    0.19    0.23
+p_predicted[1305]                0.23    0.00  0.06    0.13    0.19    0.23
+p_predicted[1306]                0.23    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
+p_predicted[1307]                0.23    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
+p_predicted[1308]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[1309]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.21
+p_predicted[1310]                0.21    0.00  0.06    0.11    0.17    0.20
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+p_predicted[1312]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1318]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1320]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1321]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1322]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1323]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1324]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1325]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1326]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1327]                0.27    0.00  0.07    0.15    0.22    0.27
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+p_predicted[1330]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1331]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1332]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1334]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1335]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1336]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted[1337]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted[1339]                0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[1]           0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted_default[2]           0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
+p_predicted_default[3]           0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
+p_predicted_default[4]           0.16    0.00  0.03    0.11    0.14    0.15
 p_predicted_default[5]           0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted_default[6]           0.04    0.00  0.02    0.01    0.03    0.03
-p_predicted_default[7]           0.32    0.00  0.06    0.20    0.27    0.31
-p_predicted_default[8]           0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[9]           0.18    0.00  0.03    0.11    0.15    0.17
-p_predicted_default[10]          0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[6]           0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
+p_predicted_default[7]           0.37    0.00  0.07    0.25    0.32    0.37
+p_predicted_default[8]           0.20    0.00  0.10    0.05    0.12    0.19
+p_predicted_default[9]           0.11    0.00  0.03    0.06    0.09    0.11
+p_predicted_default[10]          0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.01
 p_predicted_default[11]          0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[12]          0.21    0.00  0.04    0.13    0.18    0.21
+p_predicted_default[12]          0.18    0.00  0.04    0.11    0.15    0.17
 p_predicted_default[13]          0.08    0.00  0.03    0.04    0.06    0.07
-p_predicted_default[14]          0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.08
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+p_predicted_default[15]          0.10    0.00  0.03    0.05    0.08    0.10
 p_predicted_default[16]          0.26    0.00  0.04    0.19    0.23    0.26
 p_predicted_default[17]          0.04    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
 p_predicted_default[18]          0.08    0.00  0.03    0.03    0.06    0.07
 p_predicted_default[19]          0.07    0.00  0.03    0.03    0.05    0.07
 p_predicted_default[20]          0.01    0.00  0.04    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[21]          0.13    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
-p_predicted_default[22]          0.35    0.00  0.13    0.13    0.25    0.34
-p_predicted_default[23]          0.34    0.00  0.13    0.13    0.25    0.34
-p_predicted_default[24]          0.05    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
-p_predicted_default[25]          0.18    0.00  0.12    0.02    0.08    0.14
-p_predicted_default[26]          0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted_default[27]          0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted_default[28]          0.38    0.00  0.06    0.27    0.34    0.38
-p_predicted_default[29]          0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted_default[30]          0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
-p_predicted_default[31]          0.05    0.00  0.02    0.02    0.04    0.05
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-p_predicted_default[34]          0.27    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
-p_predicted_default[35]          0.27    0.00  0.05    0.19    0.24    0.27
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-p_predicted_default[40]          0.14    0.00  0.03    0.09    0.12    0.14
-p_predicted_default[41]          0.23    0.00  0.05    0.14    0.19    0.23
-p_predicted_default[42]          0.08    0.00  0.02    0.05    0.07    0.08
-p_predicted_default[43]          0.26    0.00  0.06    0.15    0.22    0.25
-p_predicted_default[44]          0.23    0.00  0.05    0.14    0.20    0.23
-p_predicted_default[45]          0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted_default[46]          0.20    0.00  0.04    0.12    0.17    0.19
-p_predicted_default[47]          0.17    0.00  0.03    0.12    0.16    0.17
-p_predicted_default[48]          0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted_default[49]          0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.06
-p_predicted_default[50]          0.20    0.00  0.04    0.13    0.17    0.20
-p_predicted_default[51]          0.01    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[52]          0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted_default[53]          0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted_default[54]          0.24    0.00  0.04    0.17    0.22    0.24
-p_predicted_default[55]          0.21    0.00  0.04    0.14    0.18    0.20
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-p_predicted_default[58]          0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_default[59]          0.08    0.00  0.04    0.02    0.05    0.07
-p_predicted_default[60]          0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
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-p_predicted_default[64]          0.27    0.00  0.05    0.18    0.24    0.27
-p_predicted_default[65]          0.56    0.00  0.15    0.27    0.46    0.56
-p_predicted_default[66]          0.56    0.00  0.15    0.27    0.46    0.56
-p_predicted_default[67]          0.06    0.00  0.04    0.01    0.04    0.05
-p_predicted_default[68]          0.03    0.00  0.02    0.01    0.02    0.03
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-p_predicted_default[70]          0.19    0.00  0.07    0.08    0.14    0.18
-p_predicted_default[71]          0.19    0.00  0.08    0.06    0.13    0.18
+p_predicted_default[21]          0.12    0.00  0.03    0.07    0.10    0.12
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+p_predicted_default[23]          0.38    0.00  0.12    0.15    0.30    0.38
+p_predicted_default[24]          0.04    0.00  0.02    0.02    0.03    0.04
+p_predicted_default[25]          0.42    0.00  0.06    0.30    0.38    0.43
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+p_predicted_default[39]          0.13    0.00  0.03    0.08    0.11    0.13
+p_predicted_default[40]          0.25    0.00  0.05    0.16    0.21    0.25
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+p_predicted_default[42]          0.24    0.00  0.06    0.14    0.20    0.23
+p_predicted_default[43]          0.19    0.00  0.04    0.12    0.16    0.19
+p_predicted_default[44]          0.17    0.00  0.04    0.10    0.14    0.17
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-p_predicted_default[75]          0.06    0.00  0.03    0.02    0.04    0.05
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-p_predicted_default[106]         0.02    0.00  0.01    0.00    0.01    0.01
-p_predicted_default[107]         0.08    0.00  0.02    0.04    0.06    0.07
-p_predicted_default[108]         0.42    0.00  0.07    0.28    0.37    0.42
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+p_predicted_default[89]          0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted_default[90]          0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
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+p_predicted_default[96]          0.01    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[97]          0.18    0.00  0.06    0.09    0.14    0.17
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+p_predicted_default[99]          0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted_default[101]         0.11    0.00  0.03    0.07    0.09    0.11
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-p_predicted_default[115]         0.36    0.00  0.15    0.12    0.25    0.35
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+p_predicted_default[113]         0.10    0.00  0.06    0.03    0.06    0.09
+p_predicted_default[114]         0.23    0.00  0.10    0.07    0.15    0.21
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 p_predicted_default[116]         0.05    0.00  0.03    0.01    0.03    0.04
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+p_predicted_default[152]         0.09    0.00  0.05    0.02    0.05    0.08
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-p_predicted_default[165]         0.23    0.00  0.06    0.12    0.19    0.23
-p_predicted_default[166]         0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted_default[167]         0.06    0.00  0.04    0.01    0.03    0.05
-p_predicted_default[168]         0.22    0.00  0.06    0.12    0.18    0.22
-p_predicted_default[169]         0.02    0.00  0.02    0.00    0.01    0.02
+p_predicted_default[160]         0.03    0.00  0.03    0.00    0.01    0.02
+p_predicted_default[161]         0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[162]         0.10    0.00  0.05    0.03    0.07    0.09
+p_predicted_default[163]         0.23    0.00  0.06    0.13    0.19    0.23
+p_predicted_default[164]         0.23    0.00  0.06    0.13    0.19    0.23
+p_predicted_default[165]         0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[166]         0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_default[167]         0.22    0.00  0.06    0.12    0.18    0.21
+p_predicted_default[168]         0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
 p_predicted_intervention[1]      1.00    0.00  0.00    1.00    1.00    1.00
-p_predicted_intervention[2]      0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[3]      0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[4]      0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted_intervention[9]      0.00    0.00  0.03    0.00    0.00    0.00
 p_predicted_intervention[10]     1.00    0.00  0.00    1.00    1.00    1.00
 p_predicted_intervention[11]     0.27    0.00  0.42    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[12]     0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[21]     0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[22]     0.13    0.00  0.31    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[50]     0.21    0.00  0.12    0.03    0.12    0.20
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+p_predicted_intervention[21]     0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[67]     0.25    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[71]     0.03    0.00  0.13    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[72]     0.31    0.00  0.37    0.00    0.00    0.08
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-p_predicted_intervention[74]     0.25    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[79]     0.23    0.00  0.12    0.04    0.13    0.21
-p_predicted_intervention[80]     0.22    0.00  0.39    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[81]     0.03    0.00  0.13    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[82]     0.50    0.00  0.41    0.00    0.04    0.51
-p_predicted_intervention[83]     0.25    0.00  0.41    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[84]     0.28    0.00  0.42    0.00    0.00    0.00
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+p_predicted_intervention[96]     0.23    0.00  0.39    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_intervention[97]     0.01    0.00  0.05    0.00    0.00    0.00
+p_predicted_intervention[98]     0.30    0.00  0.37    0.00    0.00    0.07
+p_predicted_intervention[99]     0.26    0.00  0.41    0.00    0.00    0.00
 p_predicted_intervention[100]    0.26    0.00  0.41    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[102]    0.19    0.00  0.12    0.02    0.10    0.18
-p_predicted_intervention[103]    0.00    0.00  0.02    0.00    0.00    0.00
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-p_predicted_intervention[121]    0.92    0.00  0.23    0.03    1.00    1.00
-p_predicted_intervention[122]    0.92    0.00  0.23    0.03    1.00    1.00
-p_predicted_intervention[123]    0.92    0.00  0.23    0.03    1.00    1.00
+p_predicted_intervention[101]    0.20    0.00  0.11    0.03    0.11    0.18
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 p_predicted_intervention[124]    0.33    0.00  0.34    0.00    0.03    0.18
-p_predicted_intervention[125]    0.33    0.00  0.34    0.00    0.03    0.18
-p_predicted_intervention[126]    0.21    0.00  0.12    0.03    0.11    0.19
-p_predicted_intervention[127]    0.30    0.00  0.35    0.00    0.01    0.10
-p_predicted_intervention[128]    0.00    0.00  0.01    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[129]    0.22    0.00  0.11    0.04    0.13    0.21
-p_predicted_intervention[130]    0.30    0.00  0.34    0.00    0.02    0.13
-p_predicted_intervention[131]    0.22    0.00  0.39    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[132]    0.45    0.00  0.44    0.00    0.00    0.29
-p_predicted_intervention[133]    0.45    0.00  0.45    0.00    0.00    0.27
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-p_predicted_intervention[138]    0.93    0.00  0.22    0.05    1.00    1.00
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-p_predicted_intervention[144]    0.25    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[145]    0.25    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[146]    0.52    0.00  0.41    0.00    0.05    0.56
-p_predicted_intervention[147]    0.23    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[148]    0.25    0.00  0.40    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[149]    0.03    0.00  0.14    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[150]    0.13    0.00  0.32    0.00    0.00    0.00
-p_predicted_intervention[151]    0.26    0.00  0.10    0.08    0.19    0.26
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-p_predicted_intervention[156]    0.93    0.00  0.22    0.03    1.00    1.00
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-p_predicted_intervention[158]    0.93    0.00  0.22    0.04    1.00    1.00
-p_predicted_intervention[159]    0.31    0.00  0.37    0.00    0.00    0.08
-p_predicted_intervention[160]    0.31    0.00  0.37    0.00    0.00    0.08
-p_predicted_intervention[161]    1.00    0.00  0.00    1.00    1.00    1.00
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-p_predicted_intervention[168]    0.33    0.00  0.34    0.00    0.03    0.17
-p_predicted_intervention[169]    0.93    0.00  0.22    0.04    1.00    1.00
-predicted_difference[1]          0.99    0.00  0.01    0.98    0.99    1.00
-predicted_difference[2]         -0.27    0.00  0.04   -0.35   -0.30   -0.27
-predicted_difference[3]         -0.14    0.00  0.03   -0.19   -0.16   -0.14
-predicted_difference[4]         -0.14    0.00  0.03   -0.19   -0.16   -0.14
-predicted_difference[5]          0.27    0.00  0.37   -0.11   -0.04    0.09
-predicted_difference[6]          0.26    0.00  0.37   -0.06   -0.03    0.03
-predicted_difference[7]         -0.32    0.00  0.06   -0.45   -0.36   -0.31
-predicted_difference[8]          0.46    0.00  0.45    0.00    0.00    0.30
-predicted_difference[9]         -0.18    0.00  0.04   -0.25   -0.20   -0.17
-predicted_difference[10]         1.00    0.00  0.01    0.98    0.99    1.00
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+predicted_difference[12]        -0.17    0.00  0.06   -0.25   -0.20   -0.17
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+lp__                          -308.75    1.66 35.51 -376.50 -333.14 -309.40
                                   75%   97.5% n_eff Rhat
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-mu_prior[9]                      0.03    0.10  9363 1.00
-mu_prior[10]                     0.03    0.10  9753 1.00
-mu_prior[11]                     0.03    0.10 10068 1.00
-mu_prior[12]                     0.03    0.10  9961 1.00
-sigma_prior[1]                   0.26    0.44  9535 1.00
-sigma_prior[2]                   0.26    0.44  9783 1.00
-sigma_prior[3]                   0.25    0.44 10247 1.00
-sigma_prior[4]                   0.26    0.44  9757 1.00
-sigma_prior[5]                   0.26    0.43  9352 1.00
-sigma_prior[6]                   0.25    0.44  9706 1.00
-sigma_prior[7]                   0.26    0.44  9938 1.00
-sigma_prior[8]                   0.25    0.43  9889 1.00
-sigma_prior[9]                   0.25    0.45 10163 1.00
-sigma_prior[10]                  0.25    0.44 10090 1.00
-sigma_prior[11]                  0.25    0.44  9750 1.00
-sigma_prior[12]                  0.25    0.44  9493 1.00
-p_prior[1]                       0.99    1.00 10222 1.00
-p_prior[2]                       0.99    1.00 10216 1.00
-p_prior[3]                       0.99    1.00 10210 1.00
-p_prior[4]                       0.99    1.00 10214 1.00
-p_prior[5]                       0.99    1.00 10213 1.00
-p_prior[6]                       0.99    1.00 10212 1.00
-p_prior[7]                       0.99    1.00 10213 1.00
-p_prior[8]                       0.99    1.00 10208 1.00
-p_prior[9]                       0.99    1.00  9824 1.00
-p_prior[10]                      0.99    1.00  9829 1.00
-p_prior[11]                      0.98    1.00  9946 1.00
-p_prior[12]                      0.98    1.00  9910 1.00
-p_prior[13]                      0.98    1.00  9907 1.00
-p_prior[14]                      0.98    1.00  9906 1.00
-p_prior[15]                      0.98    1.00  9910 1.00
-p_prior[16]                      0.98    1.00  9904 1.00
-p_prior[17]                      0.98    1.00  9904 1.00
-p_prior[18]                      0.98    1.00  9904 1.00
-p_prior[19]                      0.98    1.00  9903 1.00
-p_prior[20]                      0.98    1.00  9905 1.00
-p_prior[21]                      0.99    1.00 10227 1.00
-p_prior[22]                      0.99    1.00 10208 1.00
-p_prior[23]                      0.99    1.00  9892 1.00
-p_prior[24]                      0.99    1.00  9884 1.00
-p_prior[25]                      0.99    1.00  9869 1.00
-p_prior[26]                      0.99    1.00  9827 1.00
-p_prior[27]                      0.99    1.00  9821 1.00
-p_prior[28]                      0.99    1.00  9813 1.00
-p_prior[29]                      0.99    1.00  9809 1.00
-p_prior[30]                      0.99    1.00  9900 1.00
-p_prior[31]                      0.99    1.00  9900 1.00
-p_prior[32]                      0.99    1.00  9893 1.00
-p_prior[33]                      0.99    1.00  9893 1.00
-p_prior[34]                      0.99    1.00  9886 1.00
-p_prior[35]                      0.99    1.00  9886 1.00
-p_prior[36]                      0.99    1.00  9882 1.00
-p_prior[37]                      0.99    1.00  9882 1.00
-p_prior[38]                      0.99    1.00  9898 1.00
-p_prior[39]                      0.99    1.00  9898 1.00
-p_prior[40]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[41]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[42]                      0.99    1.00  9848 1.00
-p_prior[43]                      0.99    1.00  9848 1.00
-p_prior[44]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[45]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[46]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[47]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[48]                      0.99    1.00  9845 1.00
-p_prior[49]                      0.99    1.00  9845 1.00
-p_prior[50]                      0.98    1.00 10201 1.00
-p_prior[51]                      0.98    1.00 10183 1.00
-p_prior[52]                      0.98    1.00 10183 1.00
-p_prior[53]                      0.98    1.00 10183 1.00
-p_prior[54]                      0.98    1.00 10153 1.00
-p_prior[55]                      0.98    1.00 10154 1.00
-p_prior[56]                      0.98    1.00 10155 1.00
-p_prior[57]                      0.98    1.00 10162 1.00
-p_prior[58]                      0.99    1.00 10182 1.00
-p_prior[59]                      0.99    1.00 10182 1.00
-p_prior[60]                      0.99    1.00 10182 1.00
-p_prior[61]                      0.99    1.00 10157 1.00
-p_prior[62]                      0.99    1.00 10154 1.00
-p_prior[63]                      0.99    1.00 10131 1.00
-p_prior[64]                      0.99    1.00 10131 1.00
-p_prior[65]                      0.99    1.00 10133 1.00
-p_prior[66]                      0.99    1.00 10132 1.00
-p_prior[67]                      0.99    1.00 10134 1.00
-p_prior[68]                      0.99    1.00 10135 1.00
-p_prior[69]                      0.99    1.00 10155 1.00
-p_prior[70]                      0.99    1.00 10144 1.00
-p_prior[71]                      0.99    1.00  9874 1.00
-p_prior[72]                      0.99    1.00  9870 1.00
-p_prior[73]                      0.99    1.00  9865 1.00
-p_prior[74]                      0.99    1.00  9865 1.00
-p_prior[75]                      0.99    1.00  9847 1.00
-p_prior[76]                      0.99    1.00  9719 1.00
-p_prior[77]                      0.99    1.00  9722 1.00
-p_prior[78]                      0.99    1.00  9723 1.00
-p_prior[79]                      0.99    1.00  9719 1.00
-p_prior[80]                      0.99    1.00  9722 1.00
-p_prior[81]                      0.99    1.00  9723 1.00
-p_prior[82]                      0.99    1.00  9720 1.00
-p_prior[83]                      0.99    1.00  9722 1.00
-p_prior[84]                      0.99    1.00  9723 1.00
-p_prior[85]                      0.99    1.00  9883 1.00
-p_prior[86]                      0.99    1.00  9888 1.00
-p_prior[87]                      0.99    1.00  9850 1.00
-p_prior[88]                      0.99    1.00  9861 1.00
-p_prior[89]                      0.99    1.00  9858 1.00
-p_prior[90]                      1.00    1.00  9945 1.00
-p_prior[91]                      1.00    1.00  9942 1.00
-p_prior[92]                      1.00    1.00  9938 1.00
-p_prior[93]                      1.00    1.00  9960 1.00
-p_prior[94]                      0.99    1.00  9705 1.00
-p_prior[95]                      0.99    1.00  9700 1.00
-p_prior[96]                      0.99    1.00  9699 1.00
-p_prior[97]                      0.99    1.00  9735 1.00
-p_prior[98]                      0.99    1.00  9740 1.00
-p_prior[99]                      0.99    1.00  9901 1.00
-p_prior[100]                     0.99    1.00  9902 1.00
-p_prior[101]                     0.99    1.00  9888 1.00
-p_prior[102]                     0.99    1.00  9870 1.00
-p_prior[103]                     0.99    1.00  9831 1.00
-p_prior[104]                     0.99    1.00  9592 1.00
-p_prior[105]                     0.99    1.00  9606 1.00
-p_prior[106]                     0.99    1.00  9606 1.00
-p_prior[107]                     0.99    1.00  9607 1.00
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-p_prior[109]                     0.99    1.00  9609 1.00
-p_prior[110]                     0.99    1.00  9609 1.00
-p_prior[111]                     0.99    1.00  9645 1.00
-p_prior[112]                     0.99    1.00  9645 1.00
-p_prior[113]                     0.99    1.00  9645 1.00
-p_prior[114]                     0.99    1.00  9645 1.00
-p_prior[115]                     0.99    1.00  9646 1.00
-p_prior[116]                     0.99    1.00  9646 1.00
-p_prior[117]                     0.98    1.00  9936 1.00
-p_prior[118]                     0.98    1.00  9936 1.00
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-p_prior[120]                     0.98    1.00  9943 1.00
-p_prior[121]                     0.98    1.00  9943 1.00
-p_prior[122]                     0.98    1.00  9908 1.00
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-p_prior[128]                     0.99    1.00 10033 1.00
-p_prior[129]                     1.00    1.00 10032 1.00
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-p_prior[1343]                    0.98    1.00  9645 1.00
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-p_predicted[18]                  0.02    0.06  4834 1.00
-p_predicted[19]                  0.02    0.06  4840 1.00
-p_predicted[20]                  0.02    0.06  4834 1.00
-p_predicted[21]                  0.12    0.24  9692 1.00
-p_predicted[22]                  0.11    0.23  9955 1.00
-p_predicted[23]                  0.41    0.47  5904 1.00
-p_predicted[24]                  0.39    0.45  7275 1.00
-p_predicted[25]                  0.36    0.42  3271 1.00
-p_predicted[26]                  0.30    0.35  4739 1.00
-p_predicted[27]                  0.29    0.34  4882 1.00
-p_predicted[28]                  0.27    0.33  3519 1.00
-p_predicted[29]                  0.26    0.32  2561 1.00
-p_predicted[30]                  0.36    0.42  5728 1.00
-p_predicted[31]                  0.36    0.42  5728 1.00
-p_predicted[32]                  0.33    0.39  6587 1.00
-p_predicted[33]                  0.33    0.39  6587 1.00
-p_predicted[34]                  0.32    0.37  4585 1.00
-p_predicted[35]                  0.32    0.37  4585 1.00
-p_predicted[36]                  0.31    0.37  3650 1.00
-p_predicted[37]                  0.31    0.37  3650 1.00
-p_predicted[38]                  0.23    0.28  4909 1.00
-p_predicted[39]                  0.23    0.28  4909 1.00
-p_predicted[40]                  0.16    0.19  6914 1.00
-p_predicted[41]                  0.16    0.19  6914 1.00
-p_predicted[42]                  0.16    0.19  7026 1.00
-p_predicted[43]                  0.16    0.19  7026 1.00
-p_predicted[44]                  0.16    0.19  6923 1.00
-p_predicted[45]                  0.16    0.19  6923 1.00
-p_predicted[46]                  0.16    0.19  6879 1.00
-p_predicted[47]                  0.16    0.19  6879 1.00
-p_predicted[48]                  0.15    0.19  6012 1.00
-p_predicted[49]                  0.15    0.19  6012 1.00
-p_predicted[50]                  0.14    0.25  4000 1.00
-p_predicted[51]                  0.11    0.17  8146 1.00
-p_predicted[52]                  0.10    0.17  8101 1.00
-p_predicted[53]                  0.10    0.16  7972 1.00
-p_predicted[54]                  0.08    0.13  8003 1.00
-p_predicted[55]                  0.07    0.13  8497 1.00
-p_predicted[56]                  0.07    0.13  8686 1.00
-p_predicted[57]                  0.07    0.14 10099 1.00
-p_predicted[58]                  0.09    0.16  4313 1.00
-p_predicted[59]                  0.09    0.16  4317 1.00
-p_predicted[60]                  0.09    0.16  4318 1.00
-p_predicted[61]                  0.06    0.10  8042 1.00
-p_predicted[62]                  0.06    0.10  7783 1.00
-p_predicted[63]                  0.05    0.08  7245 1.00
-p_predicted[64]                  0.05    0.08  7376 1.00
-p_predicted[65]                  0.05    0.08  7015 1.00
-p_predicted[66]                  0.04    0.07  8160 1.00
-p_predicted[67]                  0.04    0.08  9355 1.00
-p_predicted[68]                  0.04    0.08  9709 1.00
-p_predicted[69]                  0.04    0.12  7911 1.00
-p_predicted[70]                  0.04    0.09  9240 1.00
-p_predicted[71]                  0.23    0.31  5979 1.00
-p_predicted[72]                  0.22    0.30  6813 1.00
-p_predicted[73]                  0.21    0.28  6796 1.00
-p_predicted[74]                  0.21    0.28  6707 1.00
-p_predicted[75]                  0.16    0.24  2014 1.00
-p_predicted[76]                  0.72    0.83  9820 1.00
-p_predicted[77]                  0.71    0.82  9636 1.00
-p_predicted[78]                  0.71    0.82  9614 1.00
-p_predicted[79]                  0.72    0.83  9820 1.00
-p_predicted[80]                  0.71    0.82  9636 1.00
-p_predicted[81]                  0.71    0.82  9601 1.00
-p_predicted[82]                  0.72    0.83  9811 1.00
-p_predicted[83]                  0.71    0.82  9647 1.00
-p_predicted[84]                  0.71    0.82  9608 1.00
-p_predicted[85]                  0.62    0.72  8728 1.00
-p_predicted[86]                  0.42    0.50  6787 1.00
-p_predicted[87]                  0.36    0.45  4662 1.00
-p_predicted[88]                  0.18    0.23  4210 1.00
-p_predicted[89]                  0.17    0.21  5454 1.00
-p_predicted[90]                  0.01    0.03  4978 1.00
-p_predicted[91]                  0.01    0.03  4930 1.00
-p_predicted[92]                  0.01    0.03  4888 1.00
-p_predicted[93]                  0.01    0.03  4864 1.00
-p_predicted[94]                  0.72    0.85 11013 1.00
-p_predicted[95]                  0.70    0.83  9822 1.00
-p_predicted[96]                  0.67    0.80 10064 1.00
-p_predicted[97]                  0.45    0.63  8329 1.00
-p_predicted[98]                  0.44    0.62  8795 1.00
-p_predicted[99]                  0.25    0.35  1757 1.00
-p_predicted[100]                 0.25    0.35  1755 1.00
-p_predicted[101]                 0.29    0.36  4584 1.00
-p_predicted[102]                 0.24    0.30  6914 1.00
-p_predicted[103]                 0.20    0.25  4937 1.00
-p_predicted[104]                 0.01    0.06  6821 1.00
-p_predicted[105]                 0.01    0.05  6549 1.00
-p_predicted[106]                 0.01    0.05  6551 1.00
-p_predicted[107]                 0.01    0.05  6590 1.00
-p_predicted[108]                 0.01    0.05  6593 1.00
-p_predicted[109]                 0.01    0.04  6720 1.00
-p_predicted[110]                 0.01    0.04  6729 1.00
-p_predicted[111]                 0.01    0.04  6775 1.00
-p_predicted[112]                 0.01    0.04  6748 1.00
-p_predicted[113]                 0.01    0.04  6783 1.00
-p_predicted[114]                 0.01    0.04  6849 1.00
-p_predicted[115]                 0.01    0.04  6862 1.00
-p_predicted[116]                 0.01    0.04  6920 1.00
-p_predicted[117]                 0.01    0.02  5138 1.00
-p_predicted[118]                 0.01    0.02  5123 1.00
-p_predicted[119]                 0.01    0.02  5118 1.00
-p_predicted[120]                 0.00    0.02  5594 1.00
-p_predicted[121]                 0.00    0.02  5621 1.00
-p_predicted[122]                 0.01    0.02  4865 1.00
-p_predicted[123]                 0.01    0.02  4869 1.00
-p_predicted[124]                 0.01    0.02  4884 1.00
-p_predicted[125]                 0.01    0.02  4895 1.00
-p_predicted[126]                 0.01    0.02  4899 1.00
-p_predicted[127]                 0.01    0.02  4901 1.00
-p_predicted[128]                 0.13    0.22  9912 1.00
-p_predicted[129]                 0.09    0.20  9651 1.00
-p_predicted[130]                 0.13    0.22  9912 1.00
-p_predicted[131]                 0.00    0.06 10668 1.00
-p_predicted[132]                 0.00    0.06 10783 1.00
-p_predicted[133]                 0.00    0.06 10775 1.00
-p_predicted[134]                 0.00    0.06 10762 1.00
-p_predicted[135]                 0.00    0.06 10760 1.00
-p_predicted[136]                 0.30    0.40  1633 1.00
-p_predicted[137]                 0.35    0.43  5955 1.00
-p_predicted[138]                 0.34    0.42  6076 1.00
-p_predicted[139]                 0.35    0.43  5764 1.00
-p_predicted[140]                 0.31    0.38  7825 1.00
-p_predicted[141]                 0.28    0.36  4809 1.00
-p_predicted[142]                 0.23    0.29  7118 1.00
-p_predicted[143]                 0.23    0.28  7698 1.00
-p_predicted[144]                 0.22    0.28  7717 1.00
-p_predicted[145]                 0.22    0.28  7802 1.00
-p_predicted[146]                 0.22    0.27  7559 1.00
-p_predicted[147]                 0.22    0.27  7384 1.00
-p_predicted[148]                 0.20    0.26  4536 1.00
-p_predicted[149]                 0.17    0.24  2295 1.00
-p_predicted[150]                 0.11    0.20  2570 1.00
-p_predicted[151]                 0.14    0.21  3786 1.00
-p_predicted[152]                 0.14    0.21  3766 1.00
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-p_predicted[154]                 0.10    0.15  3793 1.00
-p_predicted[155]                 0.11    0.16  4493 1.00
-p_predicted[156]                 0.11    0.16  4299 1.00
-p_predicted[157]                 0.09    0.14  4191 1.00
-p_predicted[158]                 0.10    0.15  4058 1.00
-p_predicted[159]                 0.08    0.12  5446 1.00
-p_predicted[160]                 0.06    0.09  5431 1.00
-p_predicted[161]                 0.05    0.08  4207 1.00
-p_predicted[162]                 0.05    0.08  3654 1.00
-p_predicted[163]                 0.16    0.22  7336 1.00
-p_predicted[164]                 0.16    0.22  7336 1.00
-p_predicted[165]                 0.09    0.13 10729 1.00
-p_predicted[166]                 0.09    0.13 10729 1.00
-p_predicted[167]                 0.09    0.12 10620 1.00
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-p_predicted[170]                 0.07    0.11 10890 1.00
-p_predicted[171]                 0.41    0.47  5908 1.00
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-p_predicted[174]                 0.15    0.23  1564 1.00
-p_predicted[175]                 0.09    0.16  4305 1.00
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-p_predicted[177]                 0.06    0.10  8061 1.00
-p_predicted[178]                 0.06    0.10  7547 1.00
-p_predicted[179]                 0.06    0.10  8020 1.00
-p_predicted[180]                 0.06    0.10  7780 1.00
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-p_predicted[182]                 0.04    0.07  7777 1.00
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-p_predicted[336]                 0.05    0.09  4848 1.00
-p_predicted[337]                 0.06    0.10  6290 1.00
-p_predicted[338]                 0.38    0.62 11258 1.00
-p_predicted[339]                 0.34    0.56 11317 1.00
-p_predicted[340]                 0.33    0.54 11387 1.00
-p_predicted[341]                 0.33    0.54 11369 1.00
-p_predicted[342]                 0.33    0.54 11362 1.00
-p_predicted[343]                 0.33    0.54 11366 1.00
-p_predicted[344]                 0.32    0.53 11359 1.00
-p_predicted[345]                 0.36    0.59  8041 1.00
-p_predicted[346]                 0.47    0.56  2563 1.00
-p_predicted[347]                 0.47    0.56  2563 1.00
-p_predicted[348]                 0.51    0.58  8322 1.00
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-p_predicted[350]                 0.40    0.46  4740 1.00
-p_predicted[351]                 0.40    0.46  4740 1.00
-p_predicted[352]                 0.30    0.36  3301 1.00
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-p_predicted[357]                 0.33    0.52 11257 1.00
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-p_predicted[400]                 0.16    0.20  8189 1.00
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-p_predicted[404]                 0.16    0.20  8214 1.00
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-p_predicted[420]                 0.26    0.34  2584 1.00
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-p_predicted[430]                 0.09    0.13  6078 1.00
-p_predicted[431]                 0.08    0.11  7356 1.00
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-p_predicted[433]                 0.42    0.52  5223 1.00
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-p_predicted[435]                 0.30    0.39  5479 1.00
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-p_predicted[493]                 0.09    0.15  8123 1.00
-p_predicted[494]                 0.09    0.15  8123 1.00
-p_predicted[495]                 0.10    0.16  7726 1.00
-p_predicted[496]                 0.10    0.16  7726 1.00
-p_predicted[497]                 0.08    0.13  6205 1.00
-p_predicted[498]                 0.08    0.13  6205 1.00
-p_predicted[499]                 0.08    0.13  6204 1.00
-p_predicted[500]                 0.08    0.13  6204 1.00
-p_predicted[501]                 0.27    0.37  1619 1.00
-p_predicted[502]                 0.31    0.39  8873 1.00
-p_predicted[503]                 0.23    0.29  6334 1.00
-p_predicted[504]                 0.23    0.29  6580 1.00
-p_predicted[505]                 0.22    0.28  6658 1.00
-p_predicted[506]                 0.22    0.28  6650 1.00
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-p_predicted[508]                 0.13    0.17  5583 1.00
-p_predicted[509]                 0.12    0.17  3311 1.00
-p_predicted[510]                 0.10    0.16  1796 1.00
-p_predicted[511]                 0.10    0.15  1526 1.00
-p_predicted[512]                 0.00    0.06 10556 1.00
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-p_predicted[515]                 0.00    0.05 10694 1.00
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-p_predicted[518]                 0.00    0.05 10509 1.00
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-p_predicted[520]                 0.00    0.05 10515 1.00
-p_predicted[521]                 0.00    0.05 10504 1.00
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-p_predicted[523]                 0.24    0.37  1594 1.00
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-p_predicted[525]                 0.53    0.61  8577 1.00
-p_predicted[526]                 0.53    0.61  8577 1.00
-p_predicted[527]                 0.53    0.61  8577 1.00
-p_predicted[528]                 0.51    0.59  5876 1.00
-p_predicted[529]                 0.51    0.59  5876 1.00
-p_predicted[530]                 0.51    0.59  5876 1.00
-p_predicted[531]                 0.33    0.39  6275 1.00
-p_predicted[532]                 0.33    0.39  6275 1.00
-p_predicted[533]                 0.33    0.39  6275 1.00
-p_predicted[534]                 0.32    0.38  5348 1.00
-p_predicted[535]                 0.32    0.38  5348 1.00
-p_predicted[536]                 0.32    0.38  5348 1.00
-p_predicted[537]                 0.27    0.32  4104 1.00
-p_predicted[538]                 0.27    0.32  4104 1.00
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-p_predicted[540]                 0.41    0.49  7073 1.00
-p_predicted[541]                 0.41    0.49  7073 1.00
-p_predicted[542]                 0.41    0.49  7073 1.00
-p_predicted[543]                 0.39    0.47  6245 1.00
-p_predicted[544]                 0.39    0.47  6245 1.00
-p_predicted[545]                 0.39    0.47  6245 1.00
-p_predicted[546]                 0.23    0.29  4104 1.00
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-p_predicted[552]                 0.03    0.07  7128 1.00
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-p_predicted[555]                 0.03    0.05  8289 1.00
-p_predicted[556]                 0.02    0.05  8211 1.00
-p_predicted[557]                 0.02    0.05  8200 1.00
-p_predicted[558]                 0.05    0.09 10134 1.00
-p_predicted[559]                 0.05    0.09 10122 1.00
-p_predicted[560]                 0.05    0.09 10123 1.00
-p_predicted[561]                 0.05    0.09 10122 1.00
-p_predicted[562]                 0.05    0.09 10122 1.00
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-p_predicted[564]                 0.05    0.09 10127 1.00
-p_predicted[565]                 0.05    0.09 10120 1.00
-p_predicted[566]                 0.05    0.09 10119 1.00
-p_predicted[567]                 0.05    0.09 10117 1.00
-p_predicted[568]                 0.05    0.09 10133 1.00
-p_predicted[569]                 0.05    0.09 10137 1.00
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-p_predicted[571]                 0.00    0.04 10673 1.00
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-p_predicted[576]                 0.19    0.31  9392 1.00
-p_predicted[577]                 0.10    0.17  6912 1.00
-p_predicted[578]                 0.10    0.17  8195 1.00
-p_predicted[579]                 0.11    0.22  8976 1.00
-p_predicted[580]                 0.11    0.22  8975 1.00
-p_predicted[581]                 0.08    0.17  9266 1.00
-p_predicted[582]                 0.30    0.40  1657 1.00
-p_predicted[583]                 0.35    0.43  5690 1.00
-p_predicted[584]                 0.28    0.36  5200 1.00
-p_predicted[585]                 0.23    0.30  7046 1.00
-p_predicted[586]                 0.21    0.27  7266 1.00
-p_predicted[587]                 0.16    0.28  6136 1.00
-p_predicted[588]                 0.15    0.27  5962 1.00
-p_predicted[589]                 0.20    0.31  6971 1.00
-p_predicted[590]                 0.19    0.30  9107 1.00
-p_predicted[591]                 0.20    0.31  7142 1.00
-p_predicted[592]                 0.19    0.30  9279 1.00
-p_predicted[593]                 0.20    0.31  7018 1.00
-p_predicted[594]                 0.19    0.30  9183 1.00
-p_predicted[595]                 0.14    0.25  5875 1.00
-p_predicted[596]                 0.14    0.24  5574 1.00
-p_predicted[597]                 0.35    0.44  1257 1.00
-p_predicted[598]                 0.39    0.45  4584 1.00
-p_predicted[599]                 0.38    0.44  3889 1.00
-p_predicted[600]                 0.37    0.43  3308 1.00
-p_predicted[601]                 0.30    0.36  3336 1.00
-p_predicted[602]                 0.31    0.38  3110 1.00
-p_predicted[603]                 0.15    0.19  4961 1.00
-p_predicted[604]                 0.15    0.19  4132 1.00
-p_predicted[605]                 0.13    0.18  2284 1.00
-p_predicted[606]                 0.11    0.17  1389 1.00
-p_predicted[607]                 0.68    0.85  7444 1.00
-p_predicted[608]                 0.68    0.85  7444 1.00
-p_predicted[609]                 0.64    0.81  6205 1.00
-p_predicted[610]                 0.64    0.81  6205 1.00
-p_predicted[611]                 0.64    0.81  6206 1.00
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-p_predicted[613]                 0.67    0.84  6644 1.00
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-p_predicted[615]                 0.77    0.91  5734 1.00
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-p_predicted[620]                 0.03    0.44 10622 1.00
-p_predicted[621]                 0.03    0.43 10736 1.00
-p_predicted[622]                 0.12    0.23 10061 1.00
-p_predicted[623]                 0.11    0.22  9979 1.00
-p_predicted[624]                 0.11    0.20 10031 1.00
-p_predicted[625]                 0.08    0.15  9652 1.00
-p_predicted[626]                 0.05    0.11  8843 1.00
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-p_predicted[630]                 0.36    0.48  1851 1.00
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-p_predicted[635]                 0.16    0.22  2775 1.00
-p_predicted[636]                 0.26    0.39  6548 1.00
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-p_predicted[638]                 0.31    0.43  6525 1.00
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-p_predicted[640]                 0.30    0.42  6039 1.00
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-p_predicted[642]                 0.31    0.42  6099 1.00
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-p_predicted[648]                 0.23    0.34  6117 1.00
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-p_predicted[650]                 0.34    0.51  7532 1.00
-p_predicted[651]                 0.34    0.51  7532 1.00
-p_predicted[652]                 0.33    0.50  7807 1.00
-p_predicted[653]                 0.33    0.50  7807 1.00
-p_predicted[654]                 0.25    0.35  8460 1.00
-p_predicted[655]                 0.25    0.35  8460 1.00
-p_predicted[656]                 0.09    0.17  9505 1.00
-p_predicted[657]                 0.09    0.17  9505 1.00
-p_predicted[658]                 0.08    0.16  9397 1.00
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-p_predicted[698]                 0.09    0.15  5208 1.00
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-p_predicted[700]                 0.09    0.15  5208 1.00
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-p_predicted[725]                 0.00    0.02  9930 1.00
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-p_predicted[735]                 0.59    0.74  9694 1.00
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-p_predicted[809]                 0.03    0.07  7114 1.00
-p_predicted[810]                 0.03    0.05  8277 1.00
-p_predicted[811]                 0.05    0.09 10135 1.00
-p_predicted[812]                 0.05    0.09 10119 1.00
-p_predicted[813]                 0.06    0.12  7333 1.00
-p_predicted[814]                 0.05    0.09 10119 1.00
-p_predicted[815]                 0.05    0.09 10121 1.00
-p_predicted[816]                 0.05    0.09 10135 1.00
-p_predicted[817]                 0.05    0.09 10143 1.00
-p_predicted[818]                 0.09    0.18  9968 1.00
-p_predicted[819]                 0.09    0.17  9638 1.00
-p_predicted[820]                 0.09    0.17  9664 1.00
-p_predicted[821]                 0.08    0.16  9829 1.00
-p_predicted[822]                 0.07    0.12 10385 1.00
-p_predicted[823]                 0.08    0.15  9722 1.00
-p_predicted[824]                 0.07    0.13 10124 1.00
-p_predicted[825]                 0.06    0.12 10513 1.00
-p_predicted[826]                 0.07    0.12 10415 1.00
-p_predicted[827]                 0.06    0.11 10601 1.00
-p_predicted[828]                 0.00    0.02  9751 1.00
-p_predicted[829]                 0.00    0.02  9811 1.00
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-p_predicted[831]                 0.10    0.20  9497 1.00
-p_predicted[832]                 0.07    0.14  8586 1.00
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-p_predicted[836]                 0.19    0.27  2072 1.00
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-p_predicted[838]                 0.22    0.28  4812 1.00
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-p_predicted[841]                 0.23    0.31  9401 1.00
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-p_predicted[844]                 0.13    0.18  5184 1.00
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-p_predicted[846]                 0.13    0.18  5203 1.00
-p_predicted[847]                 0.14    0.20  8341 1.00
-p_predicted[848]                 0.12    0.17  4665 1.00
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-p_predicted[850]                 0.10    0.13  5668 1.00
-p_predicted[851]                 0.10    0.15 10367 1.00
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-p_predicted[853]                 0.08    0.12  5450 1.00
-p_predicted[854]                 0.07    0.10  3430 1.00
-p_predicted[855]                 0.07    0.11  3684 1.00
-p_predicted[856]                 0.05    0.08  2187 1.00
-p_predicted[857]                 0.05    0.09  2324 1.00
-p_predicted[858]                 0.21    0.27  5737 1.00
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-p_predicted[860]                 0.19    0.25  6985 1.00
-p_predicted[861]                 0.19    0.24  6903 1.00
-p_predicted[862]                 0.18    0.23  5802 1.00
-p_predicted[863]                 0.17    0.23  4750 1.00
-p_predicted[864]                 0.14    0.18  5401 1.00
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-p_predicted[866]                 0.12    0.16  5737 1.00
-p_predicted[867]                 0.12    0.16  6326 1.00
-p_predicted[868]                 0.13    0.17  6416 1.00
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-p_predicted[870]                 0.00    0.04 10666 1.00
-p_predicted[871]                 0.00    0.04 10451 1.00
-p_predicted[872]                 0.00    0.04 10516 1.00
-p_predicted[873]                 0.00    0.04 10544 1.00
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-p_predicted[875]                 0.00    0.04 10664 1.00
-p_predicted[876]                 0.34    0.46  7073 1.00
-p_predicted[877]                 0.25    0.35  6012 1.00
-p_predicted[878]                 0.19    0.28  4375 1.00
-p_predicted[879]                 0.18    0.27  3702 1.00
-p_predicted[880]                 0.06    0.12  5760 1.00
-p_predicted[881]                 0.04    0.09  7684 1.00
-p_predicted[882]                 0.03    0.07  7533 1.00
-p_predicted[883]                 0.03    0.06  7745 1.00
-p_predicted[884]                 0.03    0.06  7872 1.00
-p_predicted[885]                 0.00    0.02  9591 1.00
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-p_predicted[887]                 0.00    0.02  9749 1.00
-p_predicted[888]                 0.00    0.02  9739 1.00
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-p_predicted[897]                 0.00    0.01  9578 1.00
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-p_predicted[900]                 0.00    0.01  9767 1.00
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-p_predicted[903]                 0.14    0.18  7687 1.00
-p_predicted[904]                 0.13    0.17  9222 1.00
-p_predicted[905]                 0.12    0.16  6996 1.00
-p_predicted[906]                 0.10    0.15  2976 1.00
-p_predicted[907]                 0.31    0.38  6813 1.00
-p_predicted[908]                 0.28    0.35  5863 1.00
-p_predicted[909]                 0.23    0.29  4904 1.00
-p_predicted[910]                 0.20    0.26  5942 1.00
-p_predicted[911]                 0.20    0.26  5862 1.00
-p_predicted[912]                 0.02    0.06  5351 1.00
-p_predicted[913]                 0.02    0.04  6308 1.00
-p_predicted[914]                 0.02    0.06  5351 1.00
-p_predicted[915]                 0.03    0.06  4759 1.00
-p_predicted[916]                 0.02    0.05  5664 1.00
-p_predicted[917]                 0.03    0.06  4759 1.00
-p_predicted[918]                 0.02    0.05  4782 1.00
-p_predicted[919]                 0.01    0.04  5557 1.00
-p_predicted[920]                 0.02    0.05  4782 1.00
-p_predicted[921]                 0.02    0.05  4689 1.00
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-p_predicted[923]                 0.02    0.05  4689 1.00
-p_predicted[924]                 0.41    0.53  1772 1.00
-p_predicted[925]                 0.43    0.52  7042 1.00
-p_predicted[926]                 0.43    0.52  6964 1.00
-p_predicted[927]                 0.44    0.53  7126 1.00
-p_predicted[928]                 0.13    0.21  2275 1.00
-p_predicted[929]                 0.16    0.22  3658 1.00
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-p_predicted[935]                 0.00    0.01  9399 1.00
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-p_predicted[945]                 0.53    0.62  6607 1.00
-p_predicted[946]                 0.47    0.56  4147 1.00
-p_predicted[947]                 0.25    0.31  6742 1.00
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-p_predicted[951]                 0.27    0.38  9408 1.00
-p_predicted[952]                 0.27    0.38  9408 1.00
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-p_predicted[956]                 0.21    0.29  8690 1.00
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-p_predicted[967]                 0.21    0.29  8281 1.00
-p_predicted[968]                 0.21    0.29  8385 1.00
-p_predicted[969]                 0.21    0.29  8385 1.00
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-p_predicted[1125]                0.17    0.21  6000 1.00
-p_predicted[1126]                0.15    0.20  5396 1.00
-p_predicted[1127]                0.35    0.53  3361 1.00
-p_predicted[1128]                0.28    0.38  9464 1.00
-p_predicted[1129]                0.27    0.37  9151 1.00
-p_predicted[1130]                0.21    0.29  8940 1.00
-p_predicted[1131]                0.21    0.29  9886 1.00
-p_predicted[1132]                0.09    0.27  8624 1.00
-p_predicted[1133]                0.00    0.05 10169 1.00
-p_predicted[1134]                0.00    0.05 10477 1.00
-p_predicted[1135]                0.02    0.08  5080 1.00
-p_predicted[1136]                0.01    0.05  4925 1.00
-p_predicted[1137]                0.02    0.08  5080 1.00
-p_predicted[1138]                0.01    0.07  4867 1.00
-p_predicted[1139]                0.01    0.04  4706 1.00
-p_predicted[1140]                0.01    0.07  4867 1.00
-p_predicted[1141]                0.02    0.09  4933 1.00
-p_predicted[1142]                0.01    0.05  4770 1.00
-p_predicted[1143]                0.02    0.09  4933 1.00
-p_predicted[1144]                0.01    0.07  4847 1.00
-p_predicted[1145]                0.01    0.04  4685 1.00
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-p_predicted[1147]                0.09    0.14  5969 1.00
-p_predicted[1148]                0.06    0.11  6845 1.00
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-p_predicted[1150]                0.07    0.12  5178 1.00
-p_predicted[1151]                0.05    0.09  6460 1.00
-p_predicted[1152]                0.07    0.12  5178 1.00
-p_predicted[1153]                0.07    0.11  5243 1.00
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-p_predicted[1155]                0.07    0.11  5243 1.00
-p_predicted[1156]                0.12    0.19  5209 1.00
-p_predicted[1157]                0.08    0.14  6069 1.00
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-p_predicted[1159]                0.04    0.10  6357 1.00
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-p_predicted[1162]                0.03    0.07  6366 1.00
-p_predicted[1163]                0.03    0.07  6409 1.00
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-p_predicted[1167]                0.07    0.13  6689 1.00
-p_predicted[1168]                0.05    0.10  7218 1.00
-p_predicted[1169]                0.04    0.08  8814 1.00
-p_predicted[1170]                0.05    0.10  7218 1.00
-p_predicted[1171]                0.06    0.11  6402 1.00
-p_predicted[1172]                0.04    0.09  7614 1.00
-p_predicted[1173]                0.06    0.11  6402 1.00
-p_predicted[1174]                0.90    0.98  9851 1.00
-p_predicted[1175]                0.89    0.97  9852 1.00
-p_predicted[1176]                0.88    0.97  9817 1.00
-p_predicted[1177]                0.88    0.97  9835 1.00
-p_predicted[1178]                0.88    0.97 10191 1.00
-p_predicted[1179]                0.10    0.18  2615 1.00
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-p_predicted[1183]                0.06    0.09 10786 1.00
-p_predicted[1184]                0.05    0.08  5371 1.00
-p_predicted[1185]                0.05    0.08  3439 1.00
-p_predicted[1186]                0.67    0.87  9391 1.00
-p_predicted[1187]                0.64    0.86 10141 1.00
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-p_predicted[1189]                0.09    0.17  9635 1.00
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-p_predicted[1193]                0.05    0.11  9986 1.00
-p_predicted[1194]                0.09    0.17  9627 1.00
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-p_predicted[1198]                0.05    0.11 10119 1.00
-p_predicted[1199]                0.67    0.80  9646 1.00
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-p_predicted[1201]                0.74    0.87  5100 1.00
-p_predicted[1202]                0.64    0.78  9645 1.00
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-p_predicted[1208]                0.57    0.73 10052 1.00
-p_predicted[1209]                0.00    0.02  9970 1.00
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-p_predicted[1219]                0.25    0.35  7916 1.00
-p_predicted[1220]                0.25    0.35  7855 1.00
-p_predicted[1221]                0.25    0.35  8416 1.00
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-p_predicted[1223]                0.11    0.24 10396 1.00
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-p_predicted[1225]                0.07    0.17 10354 1.00
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-p_predicted[1235]                0.31    0.36  3390 1.00
-p_predicted[1236]                0.31    0.36  3390 1.00
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-p_predicted[1241]                0.23    0.28  2846 1.00
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-p_predicted[1283]                0.01    0.02  5600 1.00
-p_predicted[1284]                0.01    0.02  5570 1.00
-p_predicted[1285]                0.01    0.02  5564 1.00
-p_predicted[1286]                0.01    0.02  4812 1.00
-p_predicted[1287]                0.01    0.02  4808 1.00
-p_predicted[1288]                0.01    0.02  4811 1.00
-p_predicted[1289]                0.01    0.02  4830 1.00
-p_predicted[1290]                0.01    0.02  4961 1.00
-p_predicted[1291]                0.01    0.02  4962 1.00
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-p_predicted[1300]                0.25    0.39  6389 1.00
-p_predicted[1301]                0.20    0.33  5325 1.00
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-p_predicted[1304]                0.33    0.45  7512 1.00
-p_predicted[1305]                0.33    0.45  7512 1.00
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-p_predicted[1308]                0.27    0.37  7974 1.00
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-p_predicted[1310]                0.26    0.35  7571 1.00
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-p_predicted[1330]                0.08    0.17 11207 1.00
-p_predicted[1331]                0.32    0.43  8511 1.00
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-p_predicted[1333]                0.25    0.35  8784 1.00
-p_predicted[1334]                0.04    0.10  6359 1.00
-p_predicted[1335]                0.04    0.10  6375 1.00
-p_predicted[1336]                0.04    0.08  6128 1.00
-p_predicted[1337]                0.03    0.08  6224 1.00
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-p_predicted[1342]                0.03    0.07  6303 1.00
-p_predicted[1343]                0.03    0.07  6509 1.00
-p_predicted_default[1]           0.01    0.02  4740 1.00
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-p_predicted_default[5]           0.08    0.13  8003 1.00
-p_predicted_default[6]           0.05    0.08  7245 1.00
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-p_predicted_default[14]          0.09    0.13 10729 1.00
-p_predicted_default[15]          0.09    0.13 10729 1.00
-p_predicted_default[16]          0.29    0.34  4973 1.00
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-p_predicted_default[26]          0.42    0.50  4471 1.00
-p_predicted_default[27]          0.42    0.50  4471 1.00
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-p_predicted_default[29]          0.03    0.07  6286 1.00
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-p_predicted_default[31]          0.06    0.10  4055 1.00
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-p_predicted_default[33]          0.36    0.59  8041 1.00
-p_predicted_default[34]          0.30    0.36  3301 1.00
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-p_predicted_default[36]          0.17    0.25  5914 1.00
-p_predicted_default[37]          0.17    0.26  5727 1.00
-p_predicted_default[38]          0.16    0.20  7834 1.00
-p_predicted_default[39]          0.16    0.20  7834 1.00
-p_predicted_default[40]          0.16    0.20  7834 1.00
-p_predicted_default[41]          0.26    0.34  2584 1.00
-p_predicted_default[42]          0.09    0.13  6078 1.00
-p_predicted_default[43]          0.30    0.39  5479 1.00
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-p_predicted_default[45]          0.22    0.28  7832 1.00
-p_predicted_default[46]          0.22    0.29  6636 1.00
-p_predicted_default[47]          0.19    0.23  6276 1.00
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-p_predicted_default[50]          0.23    0.29  6334 1.00
-p_predicted_default[51]          0.00    0.05 10532 1.00
-p_predicted_default[52]          0.27    0.32  4104 1.00
-p_predicted_default[53]          0.27    0.32  4104 1.00
-p_predicted_default[54]          0.27    0.32  4104 1.00
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-p_predicted_default[58]          0.00    0.04 10664 1.00
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-p_predicted_default[66]          0.67    0.84  6644 1.00
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-p_predicted_default[99]          0.03    0.07  7533 1.00
-p_predicted_default[100]         0.00    0.02 10122 1.00
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-p_predicted_default[107]         0.09    0.13  4093 1.00
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+p_predicted[150]                 0.11    0.19  2623 1.00
+p_predicted[151]                 0.14    0.21  3468 1.00
+p_predicted[152]                 0.14    0.21  3455 1.00
+p_predicted[153]                 0.09    0.14  3573 1.00
+p_predicted[154]                 0.09    0.14  3305 1.00
+p_predicted[155]                 0.11    0.17  3779 1.00
+p_predicted[156]                 0.11    0.17  3671 1.00
+p_predicted[157]                 0.09    0.14  3576 1.00
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+p_predicted[159]                 0.08    0.12  4500 1.00
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+p_predicted[465]                 0.24    0.32  1725 1.00
+p_predicted[466]                 0.27    0.33  7048 1.00
+p_predicted[467]                 0.25    0.31  5772 1.00
+p_predicted[468]                 0.26    0.31  7063 1.00
+p_predicted[469]                 0.20    0.25  4541 1.00
+p_predicted[470]                 0.21    0.26  3692 1.00
+p_predicted[471]                 0.20    0.25  4143 1.00
+p_predicted[472]                 0.20    0.25  4694 1.00
+p_predicted[473]                 0.11    0.15  6514 1.00
+p_predicted[474]                 0.10    0.14  4377 1.00
+p_predicted[475]                 0.09    0.14  2585 1.00
+p_predicted[476]                 0.09    0.14  2279 1.00
+p_predicted[477]                 0.24    0.33  1868 1.00
+p_predicted[478]                 0.27    0.32  4499 1.00
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+p_predicted[480]                 0.19    0.23  5313 1.00
+p_predicted[481]                 0.18    0.22  6654 1.00
+p_predicted[482]                 0.18    0.21  6970 1.00
+p_predicted[483]                 0.18    0.22  6931 1.00
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+p_predicted[487]                 0.08    0.13  9608 1.00
+p_predicted[488]                 0.08    0.13  9608 1.00
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+p_predicted[492]                 0.08    0.13  8319 1.00
+p_predicted[493]                 0.06    0.10  8727 1.00
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+p_predicted[495]                 0.06    0.11  8631 1.00
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+p_predicted[502]                 0.20    0.24  4855 1.00
+p_predicted[503]                 0.19    0.24  5160 1.00
+p_predicted[504]                 0.11    0.15  7577 1.00
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+p_predicted[524]                 0.57    0.65  6594 1.00
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+p_predicted[530]                 0.36    0.41  5123 1.00
+p_predicted[531]                 0.36    0.41  5123 1.00
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+p_predicted[533]                 0.30    0.35  3648 1.00
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+p_predicted[559]                 0.03    0.06  7705 1.00
+p_predicted[560]                 0.03    0.06  7720 1.00
+p_predicted[561]                 0.03    0.06  7699 1.00
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+p_predicted[623]                 0.07    0.13  8003 1.00
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+p_predicted[625]                 0.05    0.09  9282 1.00
+p_predicted[626]                 0.41    0.52  2186 1.00
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+p_predicted[628]                 0.38    0.46  3290 1.00
+p_predicted[629]                 0.37    0.45  3585 1.00
+p_predicted[630]                 0.37    0.45  3737 1.00
+p_predicted[631]                 0.19    0.25  3195 1.00
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+p_predicted[635]                 0.33    0.49 10003 1.00
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+p_predicted[941]                 0.59    0.67  6966 1.00
+p_predicted[942]                 0.52    0.61  4122 1.00
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+p_predicted[944]                 0.28    0.34  5760 1.00
+p_predicted[945]                 0.27    0.34  5579 1.00
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+p_predicted[955]                 0.21    0.29 10010 1.00
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+p_predicted[1097]                0.21    0.31  8865 1.00
+p_predicted[1098]                0.20    0.30  8666 1.00
+p_predicted[1099]                0.15    0.22  9759 1.00
+p_predicted[1100]                0.15    0.22  9816 1.00
+p_predicted[1101]                0.14    0.22  9923 1.00
+p_predicted[1102]                0.48    0.57  5843 1.00
+p_predicted[1103]                0.48    0.57  5904 1.00
+p_predicted[1104]                0.46    0.56  6279 1.00
+p_predicted[1105]                0.41    0.51  3007 1.00
+p_predicted[1106]                0.23    0.32  3068 1.00
+p_predicted[1107]                0.27    0.35  7003 1.00
+p_predicted[1108]                0.26    0.34  6533 1.00
+p_predicted[1109]                0.26    0.34  6456 1.00
+p_predicted[1110]                0.20    0.26  5918 1.00
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+p_predicted[1113]                0.20    0.26  5524 1.00
+p_predicted[1114]                0.18    0.24  6515 1.00
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+p_predicted[1166]                0.06    0.11  8968 1.00
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+p_predicted[1197]                0.73    0.87  4630 1.00
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+p_predicted[1255]                0.09    0.16 10044 1.00
+p_predicted[1256]                0.13    0.24 10254 1.00
+p_predicted[1257]                0.15    0.27 10454 1.00
+p_predicted[1258]                0.10    0.18 10299 1.00
+p_predicted[1259]                0.15    0.27 10454 1.00
+p_predicted[1260]                0.11    0.22  7971 1.00
+p_predicted[1261]                0.08    0.14  8033 1.00
+p_predicted[1262]                0.11    0.22  7971 1.00
+p_predicted[1263]                0.00    0.01  9402 1.00
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+p_predicted[1265]                0.00    0.01  9458 1.00
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+p_predicted[1267]                0.00    0.01  9291 1.00
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+p_predicted[1270]                0.00    0.02  9094 1.00
+p_predicted[1271]                0.00    0.02  9072 1.00
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-p_predicted_intervention[102]    0.27    0.45  1434 1.00
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-p_predicted_intervention[106]    0.98    1.00  9651 1.00
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-predicted_difference[50]         0.09    0.27  1596 1.00
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+predicted_difference[1]          0.99    1.00  7585 1.00
+predicted_difference[2]         -0.17   -0.12  6680 1.00
+predicted_difference[3]         -0.14   -0.11  7714 1.00
+predicted_difference[4]         -0.14   -0.11  7714 1.00
+predicted_difference[5]          0.58    0.95  7291 1.00
+predicted_difference[6]          0.54    0.97  7648 1.00
+predicted_difference[7]         -0.32   -0.24  5569 1.00
+predicted_difference[8]          0.40    0.91  8837 1.00
+predicted_difference[9]         -0.09   -0.06  6554 1.00
+predicted_difference[10]         1.00    1.00  8284 1.00
+predicted_difference[11]         0.69    1.00 10696 1.00
+predicted_difference[12]        -0.15   -0.09  7453 1.00
+predicted_difference[13]        -0.06   -0.04  4400 1.00
+predicted_difference[14]         0.13    0.36  1496 1.00
+predicted_difference[15]         0.13    0.36  1496 1.00
+predicted_difference[16]        -0.23   -0.18  6403 1.00
+predicted_difference[17]         0.54    0.97  7640 1.00
+predicted_difference[18]         0.54    0.93  7320 1.00
+predicted_difference[19]         0.54    0.93  7314 1.00
+predicted_difference[20]         0.11    1.00  9632 1.00
+predicted_difference[21]        -0.10   -0.07  4059 1.00
+predicted_difference[22]        -0.24    0.59  8136 1.00
+predicted_difference[23]        -0.23    0.59  8143 1.00
+predicted_difference[24]         0.53    0.96  7697 1.00
+predicted_difference[25]        -0.38   -0.29  4907 1.00
+predicted_difference[26]        -0.38   -0.29  4907 1.00
+predicted_difference[27]        -0.38   -0.29  4907 1.00
+predicted_difference[28]         0.99    1.00  8894 1.00
+predicted_difference[29]         0.99    1.00  8894 1.00
+predicted_difference[30]        -0.04   -0.02  5652 1.00
+predicted_difference[31]        -0.04   -0.03  5096 1.00
+predicted_difference[32]         0.97    0.99  5743 1.00
+predicted_difference[33]         0.00    0.13  1513 1.00
+predicted_difference[34]         0.00    0.13  1513 1.00
+predicted_difference[35]        -0.09    0.27  6918 1.00
+predicted_difference[36]        -0.09    0.28  7356 1.00
+predicted_difference[37]        -0.11   -0.08  8073 1.00
+predicted_difference[38]        -0.11   -0.08  8073 1.00
+predicted_difference[39]        -0.11   -0.08  8073 1.00
+predicted_difference[40]        -0.21   -0.16  3768 1.00
+predicted_difference[41]        -0.06   -0.04  7344 1.00
+predicted_difference[42]        -0.20   -0.14  5883 1.00
+predicted_difference[43]        -0.16   -0.10  5959 1.00
+predicted_difference[44]        -0.14   -0.09  7758 1.00
+predicted_difference[45]         0.11    0.27  1354 1.00
+predicted_difference[46]        -0.15   -0.12  7333 1.00
+predicted_difference[47]         0.58    0.97  8965 1.00
+predicted_difference[48]         0.58    0.97  8965 1.00
+predicted_difference[49]         0.11    0.28  1351 1.00
+predicted_difference[50]         0.59    1.00 10438 1.00
+predicted_difference[51]        -0.24   -0.19  5357 1.00
+predicted_difference[52]        -0.24   -0.19  5357 1.00
+predicted_difference[53]        -0.24   -0.19  5357 1.00
+predicted_difference[54]        -0.21   -0.16  5470 1.00
+predicted_difference[55]        -0.21   -0.16  5470 1.00
+predicted_difference[56]        -0.21   -0.16  5470 1.00
+predicted_difference[57]         0.27    1.00 10546 1.00
+predicted_difference[58]        -0.04    0.32  7043 1.00
+predicted_difference[59]         0.61    0.98  9265 1.00
+predicted_difference[60]        -0.15   -0.09  7419 1.00
+predicted_difference[61]        -0.05    0.35  6822 1.00
+predicted_difference[62]        -0.06    0.37  7134 1.00
+predicted_difference[63]         0.00    0.13  1519 1.00
+predicted_difference[64]         0.34    0.57  7640 1.00
+predicted_difference[65]         0.34    0.57  7640 1.00
+predicted_difference[66]         0.84    0.98 10957 1.00
+predicted_difference[67]         0.65    0.99  9174 1.00
+predicted_difference[68]        -0.30   -0.22  4437 1.00
+predicted_difference[69]        -0.14    0.26  7382 1.00
+predicted_difference[70]        -0.13    0.29  8137 1.00
+predicted_difference[71]         0.58    0.98  7625 1.00
+predicted_difference[72]         0.58    0.98  7625 1.00
+predicted_difference[73]         0.83    0.96 10991 1.00
+predicted_difference[74]         0.57    0.96  8978 1.00
+predicted_difference[75]         0.62    0.98  9044 1.00
+predicted_difference[76]         0.57    0.96  8978 1.00
+predicted_difference[77]        -0.38   -0.30  4573 1.00
+predicted_difference[78]         0.11    0.28  1349 1.00
+predicted_difference[79]         0.20    1.00 10461 1.00
+predicted_difference[80]        -0.16    0.28  8292 1.00
+predicted_difference[81]         0.52    0.76  7664 1.00
+predicted_difference[82]         0.55    1.00 10537 1.00
+predicted_difference[83]         0.63    1.00 10915 1.00
+predicted_difference[84]         0.63    1.00 10661 1.00
+predicted_difference[85]         0.63    1.00 10663 1.00
+predicted_difference[86]         0.63    1.00 10663 1.00
+predicted_difference[87]         0.09    0.20  1248 1.00
+predicted_difference[88]         0.22    1.00 10501 1.00
+predicted_difference[89]         0.99    1.00  7986 1.00
+predicted_difference[90]         0.88    0.99 11153 1.00
+predicted_difference[91]         0.62    1.00 10669 1.00
+predicted_difference[92]        -0.02    0.33  7246 1.00
+predicted_difference[93]        -0.06   -0.04  5850 1.00
+predicted_difference[94]         0.14    0.38  1512 1.00
+predicted_difference[95]         0.17    0.31  1248 1.00
+predicted_difference[96]         0.27    1.00 10549 1.00
+predicted_difference[97]        -0.14   -0.04  7487 1.00
+predicted_difference[98]         0.59    0.98  7564 1.00
+predicted_difference[99]         0.62    1.00 10678 1.00
+predicted_difference[100]        0.55    1.00 10539 1.00
+predicted_difference[101]        0.16    0.34  1330 1.00
+predicted_difference[102]       -0.15   -0.07  6280 1.00
+predicted_difference[103]        0.64    0.99  9124 1.00
+predicted_difference[104]        0.67    0.99  9152 1.00
+predicted_difference[105]        0.64    0.99  9124 1.00
+predicted_difference[106]       -0.06   -0.04  5467 1.00
+predicted_difference[107]       -0.42   -0.32  4466 1.00
+predicted_difference[108]        0.34    0.79  6966 1.00
+predicted_difference[109]        0.34    0.79  6966 1.00
+predicted_difference[110]        0.34    0.79  6966 1.00
+predicted_difference[111]        0.62    1.00 10660 1.00
+predicted_difference[112]        0.27    1.00 10604 1.00
+predicted_difference[113]        0.55    0.97  9158 1.00
+predicted_difference[114]        0.34    0.88  8877 1.00
+predicted_difference[115]        0.88    0.99 11147 1.00
+predicted_difference[116]        0.88    0.99 11123 1.00
+predicted_difference[117]        0.88    0.99 11104 1.00
+predicted_difference[118]        0.60    0.99  7559 1.00
+predicted_difference[119]        0.56    0.98  7657 1.00
+predicted_difference[120]        0.08    1.00  9308 1.00
+predicted_difference[121]        0.08    1.00  9308 1.00
+predicted_difference[122]        0.08    1.00  9316 1.00
+predicted_difference[123]        0.49    0.90  7210 1.00
+predicted_difference[124]        0.49    0.90  7210 1.00
+predicted_difference[125]        0.16    0.35  1324 1.00
+predicted_difference[126]        0.41    0.83  7262 1.00
+predicted_difference[127]       -0.31   -0.22  3383 1.00
+predicted_difference[128]        0.17    0.32  1247 1.00
+predicted_difference[129]        0.34    0.79  6971 1.00
+predicted_difference[130]        0.27    1.00 10537 1.00
+predicted_difference[131]        0.41    0.87  8678 1.00
+predicted_difference[132]        0.49    0.93  8793 1.00
+predicted_difference[133]        0.41    0.87  8678 1.00
+predicted_difference[134]        0.57    0.97  8978 1.00
+predicted_difference[135]        0.62    0.98  9048 1.00
+predicted_difference[136]        0.57    0.97  8978 1.00
+predicted_difference[137]        0.10    1.00  9371 1.00
+predicted_difference[138]        0.59    0.98  9112 1.00
+predicted_difference[139]        0.65    0.99  9172 1.00
+predicted_difference[140]        0.59    0.98  9112 1.00
+predicted_difference[141]       -0.62    0.12  7870 1.00
+predicted_difference[142]        0.14    0.40  1533 1.00
+predicted_difference[143]        0.88    0.99 11112 1.00
+predicted_difference[144]        0.88    0.99 11114 1.00
+predicted_difference[145]        0.44    0.69  7549 1.00
+predicted_difference[146]        0.27    1.00 10603 1.00
+predicted_difference[147]        0.84    0.97 11020 1.00
+predicted_difference[148]       -0.02    0.29  7316 1.00
+predicted_difference[149]       -0.39    0.58  8437 1.00
+predicted_difference[150]        0.08    0.20  1251 1.00
+predicted_difference[151]        0.08    0.20  1251 1.00
+predicted_difference[152]        0.44    0.89  8767 1.00
+predicted_difference[153]        0.51    0.94  8828 1.00
+predicted_difference[154]        0.44    0.89  8767 1.00
+predicted_difference[155]        0.06    1.00  9270 1.00
+predicted_difference[156]        0.49    0.93  8810 1.00
+predicted_difference[157]        0.09    1.00  9321 1.00
+predicted_difference[158]        0.56    0.96  7453 1.00
+predicted_difference[159]        0.56    0.96  7453 1.00
+predicted_difference[160]        0.99    1.00  7575 1.00
+predicted_difference[161]        0.10    1.00  9381 1.00
+predicted_difference[162]        0.53    0.95  8918 1.00
+predicted_difference[163]        0.30    0.73  7318 1.00
+predicted_difference[164]        0.30    0.73  7318 1.00
+predicted_difference[165]        0.10    1.00  9345 1.00
+predicted_difference[166]        0.10    1.00  9345 1.00
+predicted_difference[167]        0.38    0.79  7497 1.00
+predicted_difference[168]        0.10    1.00  9357 1.00
+lp__                          -284.92 -237.52   459 1.00
 
-Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Sun Apr 21 05:19:49 2024.
+Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Sat Jan 11 22:10:04 2025.
 For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
 and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at 
 convergence, Rhat=1).
@@ -7615,94 +7752,304 @@ convergence, Rhat=1).
+
+

Parameter Distributions

+
+
#g1 <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,1)
+
+
+gx <- c()
+
+#grab parameters for every category with more than 8 observations
+for (i in category_count$category_id[category_count$n >= 8]) {
+    print(i)
+    
+    #Print parameter distributions
+    gi <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups
+    ggsave(
+        paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/group_",i,"_",gi$name,".png")
+        ,plot=gi$plot
+        )
+    gx <- c(gx,gi)
+
+    #Get Quantiles and means for parameters
+    table <- xtable(gi$quantiles,
+      floating=FALSE
+      ,latex.environments = NULL
+      ,booktabs = TRUE
+      ,zap=getOption("digits")
+      )
+    write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/group_",gi$name,".tex"))
+}
+
+
[1] 1
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 3 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 2
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 4
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 5
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 6
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 7
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 3 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 11
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 12
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
[1] 13
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
+
px <- c()
+
+
+for (i in c(1,2,3,9,10,11,12)) {
+    
+    #Print parameter distributions
+    pi <- parameter_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups
+    ggsave(
+        paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/parameters_",i,"_",pi$name,".png")
+        ,plot=pi$plot
+        )
+    px <- c(px,pi)
+
+    #Get Quantiles and means for parameters
+    table <- xtable(pi$quantiles,
+      floating=FALSE
+      ,latex.environments = NULL
+      ,booktabs = TRUE
+      ,zap=getOption("digits")
+      )
+    write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/parameters_",i,"_",pi$name,".tex"))
+    
+}
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 6 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+Saving 7 x 5 in image
+Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 3 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 6 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
+(`geom_vline()`).
+
+
+

Note these have 95% outer CI and 80% inner (shaded)

+
+
print(px[4]$plot + px[7]$plot)
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./Images/DirectEffects/Parameters/2+3_generic_and_uspdc.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+

Counterfactuals

-
generated_ib <- gqs(
-    fit@stanmodel,
-    data=counterfact_delay,
-    draws=as.matrix(fit),
-    seed=11021585
-    )
+
generated_ib <- gqs(
+    fit@stanmodel,
+    data=counterfact_delay,
+    draws=as.matrix(fit),
+    seed=11021585
+    )
-
df_ib_p <- data.frame(
-    p_prior=as.vector(extract(generated_ib, pars="p_prior")$p_prior)
-    ,p_predicted = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted")$p_predicted)
-)
-
-df_ib_prior <- data.frame(
-    mu_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="mu_prior")$mu_prior)
-    ,sigma_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="sigma_prior")$sigma_prior)
-)
-
-#p_prior
-ggplot(df_ib_p, aes(x=p_prior)) +
-    geom_density() + 
-    labs(
-        title="Implied Prior Distribution P"
-        ,subtitle=""
-        ,x="Probability Domain 'p'"
-        ,y="Probability Density"
-    )
+
df_ib_p <- data.frame(
+    p_prior=as.vector(extract(generated_ib, pars="p_prior")$p_prior)
+    ,p_predicted = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted")$p_predicted)
+)
+
+df_ib_prior <- data.frame(
+    mu_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="mu_prior")$mu_prior)
+    ,sigma_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="sigma_prior")$sigma_prior)
+)
+
+#p_prior
+ggplot(df_ib_p, aes(x=p_prior)) +
+    geom_density() + 
+    labs(
+        title="Implied Prior Distribution P"
+        ,subtitle=""
+        ,x="Probability Domain 'p'"
+        ,y="Probability Density"
+    )
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_p.png")
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_p.png")
Saving 7 x 5 in image
-
#p_posterior
-ggplot(df_ib_p, aes(x=p_predicted)) +
-    geom_density() + 
-    labs(
-        title="Implied Posterior Distribution P"
-        ,subtitle=""
-        ,x="Probability Domain 'p'"
-        ,y="Probability Density"
-    )
+
#p_posterior
+ggplot(df_ib_p, aes(x=p_predicted)) +
+    geom_density() + 
+    labs(
+        title="Implied Posterior Distribution P"
+        ,subtitle=""
+        ,x="Probability Domain 'p'"
+        ,y="Probability Density"
+    )
-

+
+
+

+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/posterior_p.png")
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/posterior_p.png")
Saving 7 x 5 in image
-
#mu_prior
-ggplot(df_ib_prior) +
-    geom_density(aes(x=mu_prior)) + 
-    labs(
-        title="Prior - Mu"
-        ,subtitle="same prior for all Mu values"
-        ,x="Mu"
-        ,y="Probability"
-    )
+
#mu_prior
+ggplot(df_ib_prior) +
+    geom_density(aes(x=mu_prior)) + 
+    labs(
+        title="Prior - Mu"
+        ,subtitle="same prior for all Mu values"
+        ,x="Mu"
+        ,y="Probability"
+    )
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_mu.png")
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_mu.png")
Saving 7 x 5 in image
-
#sigma_posterior
-ggplot(df_ib_prior) +
-    geom_density(aes(x=sigma_prior)) + 
-    labs(
-        title="Prior - Sigma"
-        ,subtitle="same prior for all Sigma values"
-        ,x="Sigma"
-        ,y="Probability"
-    )
+
#sigma_posterior
+ggplot(df_ib_prior) +
+    geom_density(aes(x=sigma_prior)) + 
+    labs(
+        title="Prior - Sigma"
+        ,subtitle="same prior for all Sigma values"
+        ,x="Sigma"
+        ,y="Probability"
+    )
-

+
+
+

+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_sigma.png")
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_sigma.png")
Saving 7 x 5 in image
-
check_hmc_diagnostics(fit)
+
check_hmc_diagnostics(fit)

 Divergences:
@@ -7723,292 +8070,1424 @@ Energy: 
E-BFMI indicated possible pathological behavior:
-  Chain 2: E-BFMI = 0.184
-  Chain 4: E-BFMI = 0.192
+  Chain 1: E-BFMI = 0.178
+  Chain 2: E-BFMI = 0.189
 E-BFMI below 0.2 indicates you may need to reparameterize your model.

Intervention: Delay close of enrollment

-
counterfact_predicted_ib <- data.frame(
-    p_predicted_default = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_default")$p_predicted_default)
-    ,p_predicted_intervention = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_intervention")$p_predicted_intervention)
-    ,predicted_difference = as.vector(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference)
-)
-
-
-ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_default)) +
-    geom_density() + 
-    labs(
-        title="Predicted Distribution of 'p'"
-        ,subtitle="Intervention: None"
-        ,x="Probability Domain 'p'"
-        ,y="Probability Density"
-    )
+
counterfact_predicted_ib <- data.frame(
+    p_predicted_default = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_default")$p_predicted_default)
+    ,p_predicted_intervention = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_intervention")$p_predicted_intervention)
+    ,predicted_difference = as.vector(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference)
+)
+
+
+ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_default)) +
+    geom_density() + 
+    labs(
+        title="Predicted Distribution of 'p'"
+        ,subtitle="Intervention: None"
+        ,x="Probability Domain 'p'"
+        ,y="Probability Density"
+    )
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_base.png")
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_base.png")
Saving 7 x 5 in image
-
ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_intervention)) +
-    geom_density() + 
-    labs(
-        title="Predicted Distribution of 'p'"
-        ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment"
-        ,x="Probability Domain 'p'"
-        ,y="Probability Density"
-    )
+
ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_intervention)) +
+    geom_density() + 
+    labs(
+        title="Predicted Distribution of 'p'"
+        ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x="Probability Domain 'p'"
+        ,y="Probability Density"
+    )
-

+
+
+

+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_interv.png")
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_interv.png")
Saving 7 x 5 in image
-
ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=predicted_difference)) +
-    geom_density() + 
-    labs(
-        title="Predicted Distribution of differences 'p'"
-        ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment"
-        ,x="Difference in 'p' under treatment"
-        ,y="Probability Density"
-    )
+
ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=predicted_difference)) +
+    geom_density() + 
+    labs(
+        title="Predicted Distribution of differences 'p'"
+        ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x="Difference in 'p' under treatment"
+        ,y="Probability Density"
+    )
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_distdiff.png")
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_distdiff.png")
Saving 7 x 5 in image
-
pddf_ib <- data.frame(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) |>
-    pivot_longer(X1:X169)
-
-#TODO: Fix Category names
-pddf_ib["entry_idx"] <- as.numeric(gsub("\\D","",pddf_ib$name))
-pddf_ib["category"] <-  sapply(pddf_ib$entry_idx, function(i) df$category_id[i])
-pddf_ib["category_name"] <- sapply(pddf_ib$category, function(i) beta_list$groups[i])
-
-
-ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
-    geom_density(bins=100) +
-    labs(
-        title = "Distribution of predicted differences"
-        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
-        ,x = "Difference in probability due to intervention"
-        ,y = "Probability Density"
-    ) + 
-    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed")
-
-
Warning in geom_density(bins = 100): Ignoring unknown parameters: `bins`
+
get_category_count <- function(tbl, id) {
+  result <- tbl$n[tbl$category_id == id]
+  if(length(result) == 0) 0 else result
+}
+
+category_names <- sapply(1:length(beta_list$groups), 
+    function(i) sprintf("ICD-10 #%d: %s (n=%d)", 
+                       i, 
+                       beta_list$groups[i],
+                       get_category_count(category_count, i)))
+
+
pddf_ib <- data.frame(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) |>
+    pivot_longer(X1:X168) #CHANGE_NOTE: moved from X169 to X168
+
+#TODO: Fix Category names
+pddf_ib["entry_idx"] <- as.numeric(gsub("\\D","",pddf_ib$name))
+pddf_ib["category"] <-  sapply(pddf_ib$entry_idx, function(i) df$category_id[i])
+pddf_ib["category_name"] <- sapply(
+    pddf_ib$category, 
+    function(i) category_names[i]
+    )
+  
+
+
+ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
+    geom_density(adjust=1/5) +
+    labs(
+        title = "Distribution of predicted differences"
+        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x = "Difference in probability due to intervention"
+        ,y = "Probability Density"
+    ) + 
+    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed")
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_generic_intervention_distdiff_styled.png")
+
    #todo: add median, mean, 40/60 quantiles as well as 
+ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_styled.png")
Saving 7 x 5 in image
-
ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
-    geom_density(bins=100) +
-    facet_wrap(
-        ~factor(
-            category_name, 
-            levels=beta_list$groups
-            )
-        , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE)
-        , ncol=4) +
-    labs(
-        title = "Distribution of predicted differences | By Group"
-        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
-        ,x = "Difference in probability due to intervention"
-        ,y = "Probability Density"
-    ) + 
-    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") +
-    theme(strip.text.x = element_text(size = 8))
-
-
Warning in geom_density(bins = 100): Ignoring unknown parameters: `bins`
+
ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
+    geom_density(adjust=1/5) +
+    facet_wrap(
+        ~factor(
+            category_name, 
+            levels=category_names
+            )
+        , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE)
+        , ncol=4) +
+    labs(
+        title = "Distribution of predicted differences | By Group"
+        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x = "Difference in probability due to intervention"
+        ,y = "Probability Density"
+    ) + 
+    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") +
+    theme(strip.text.x = element_text(size = 8))
+
+
+
+

+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_by_group.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
+    geom_histogram(bins=300) +
+    facet_wrap(
+        ~factor(
+            category_name, 
+            levels=category_names
+            )
+        , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE)
+        , ncol=4) +
+    labs(
+        title = "Histogram of predicted differences | By Group"
+        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x = "Difference in probability due to intervention"
+        ,y = "Predicted counts"
+    ) + 
+    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") +
+    theme(strip.text.x = element_text(size = 8))
-

+
+
+

+
+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_generic_intervention_distdiff_by_group.png")
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_by_group.png")
Saving 7 x 5 in image
-
ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
-    geom_histogram(bins=100) +
-    facet_wrap(
-        ~factor(
-            category_name, 
-            levels=beta_list$groups
-            )
-        , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE)
-        , ncol=5) +
-    labs(
-        title = "Histogram of predicted differences | By Group"
-        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
-        ,x = "Difference in probability due to intervention"
-        ,y = "Predicted counts"
-    ) + 
-    #xlim(-0.25,0.1) +
-    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") +
-    theme(strip.text.x = element_text(size = 8))
+
+
+
p3 <- ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) +
+    geom_histogram(bins=500) +
+    labs(
+        title = "Distribution of predicted differences"
+        ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment"
+        ,x = "Difference in probability due to intervention"
+        ,y = "Probability Density"
+        ,caption = "Vertical marks: 5/10/25/50/75/90/95th percentiles. Dot shows mean."
+    ) + 
+    geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") 
+
+stats <- list(
+ p5 = quantile(pddf_ib$value, 0.05),
+ p10 = quantile(pddf_ib$value, 0.10),
+ q1 = quantile(pddf_ib$value, 0.25),
+ med = median(pddf_ib$value),
+ mean = mean(pddf_ib$value),
+ q3 = quantile(pddf_ib$value, 0.75),
+ p90 = quantile(pddf_ib$value, 0.90),
+ p95 = quantile(pddf_ib$value, 0.95),
+ max_height = max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count),
+ y_offset = -max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count) * 0.05
+)
+
+p3 + 
+ # Box
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = c(stats$q1, stats$q3, stats$med),
+   xend = c(stats$q1, stats$q3, stats$med),
+   y = rep(stats$y_offset, 3), 
+   yend = rep(stats$y_offset * 2, 3)
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = rep(stats$q1, 2),
+   xend = rep(stats$q3, 2),
+   y = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2),
+   yend = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2)
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ # Inner whiskers (Q1->P10, Q3->P90)
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = c(stats$q1, stats$q3),
+   xend = c(stats$p10, stats$p90),
+   y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2),
+   yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2)
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ # Crossbars at P10/P90
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = c(stats$p10, stats$p90),
+   xend = c(stats$p10, stats$p90),
+   y = stats$y_offset * 1.3,
+   yend = stats$y_offset * 1.7
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ # Outer whiskers (P10->P5, P90->P95)
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = c(stats$p10, stats$p90),
+   xend = c(stats$p5, stats$p95),
+   y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2),
+   yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2)
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ # Crossbars at P5/P95
+ geom_segment(data = data.frame(
+   x = c(stats$p5, stats$p95),
+   xend = c(stats$p5, stats$p95),
+   y = stats$y_offset * 1.3,
+   yend = stats$y_offset * 1.7
+ ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) +
+ # Mean dot
+ geom_point(data = data.frame(
+   x = stats$mean,
+   y = stats$y_offset * 1.5
+ ), aes(x = x, y = y))
-

+
+
+

+
-
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_generic_intervention_histdiff_by_group.png")
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_boxplot.png")
Saving 7 x 5 in image
-

Get the probability of increase over probability of a decrease

-
mean(counterfact_predicted_ib$predicted_difference)
-
-
[1] 0.1672363
+
 ggplot(pddf_ib, aes(x=value)) +
+    stat_ecdf(geom='step') +
+    labs(
+        title = "Cumulative distribution of predicted differences",
+        subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment",
+        x = "Difference in probability of termination due to intervention",
+        y = "Cumulative Proportion"
+    )
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_cumulative_distdiff.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
-

Thus adding a Delay close of enrollment increases the probability of termination by 16.72% on average for the snapshots investigated.

+

Get the % of differences in the spike around zero

-
n = length(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention)
-mean(rbinom(n,1,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention)))
-
-
[1] 0.2994077
+
# get values around and above/below spike
+width <- 0.02
+spike_band_centered_zero <- mean( pddf_ib$value >= -width/2 & pddf_ib$value <= width/2)
+above_spike_band <- mean( pddf_ib$value >= width/2)
+below_spike_band <- mean( pddf_ib$value <= -width/2)
+
+# get mass above and mass below zero
+mass_below_zero <- mean( pddf_ib$value <= 0)
-
mean(rbinom(n,1,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_default)))
+

Looking at the spike around zero, we find that 13.09% of the probability mass is contained within the band from [-1,1]. Additionally, there was 33.4282738% of the probability above that – representing those with a general increase in the probability of termination – and 53.4817262% of the probability mass below the band – representing a decrease in the probability of termination.

+

On average, if you keep the trial open instead of closing it, 0.6337363% of trials will see a decrease in the probability of termination, but, due to the high increase in probability of termination given termination was increased, the mean probability of termination increases by 0.0964726.

+
+
# 5%-iles
+
+summary(pddf_ib$value)
-
[1] 0.1320077
+
    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
+-0.99850 -0.12919 -0.02259  0.09647  0.14531  1.00000
+
+
# Create your quantiles
+quants <- quantile(pddf_ib$value, probs = seq(0,1,0.05), type=4)
+
+# Convert to a data frame
+quant_df <- data.frame(
+  Percentile = names(quants),
+  Value = quants
+)
+kable(quant_df)
+
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
PercentileValue
0%0%-0.9985020
5%5%-0.3763454
10%10%-0.2639654
15%15%-0.2053399
20%20%-0.1628793
25%25%-0.1291890
30%30%-0.0980523
35%35%-0.0734082
40%40%-0.0547123
45%45%-0.0385514
50%50%-0.0225949
55%55%-0.0045955
60%60%-0.0000394
65%65%0.0010549
70%70%0.0509626
75%75%0.1453046
80%80%0.3425234
85%85%0.7084837
90%90%0.9250351
95%95%0.9820456
100%100%1.0000000
+
+

There seems to be some trials that are highly suceptable to this enrollment delay. Specifically, there were some

+
+
n = length(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention)
+k = 100
+simulated_terminations_intervention <- mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention)))
+simulated_terminations_base <-mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_default)))
+
+simulated_percentages <- (simulated_terminations_intervention - simulated_terminations_base)/k
+

The simulation above shows that this results in a percentage-point increase of about 9.6462744.

Diagnostics

-
#trace plots
-plot(fit, pars=c("mu"), plotfun="trace")
-
-
-for (i in 1:4) {
-    print(
-        mcmc_rank_overlay(
-        fit, 
-        pars=c(
-            paste0("mu[",4*i-3,"]"),
-            paste0("mu[",4*i-2,"]"),
-            paste0("mu[",4*i-1,"]"),
-            paste0("mu[",4*i,"]")
-            ), 
-        n_bins=100
-        )+  legend_move("top") +
-             scale_colour_ghibli_d("KikiMedium")
-    )
-}
+
#trace plots
+plot(fit, pars=c("mu"), plotfun="trace")
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_plot_mu.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
for (i in 1:3) {
+    print(
+        mcmc_rank_overlay(
+        fit, 
+        pars=c(
+            paste0("mu[",4*i-3,"]"),
+            paste0("mu[",4*i-2,"]"),
+            paste0("mu[",4*i-1,"]"),
+            paste0("mu[",4*i,"]")
+            ), 
+        n_bins=100
+        )+  legend_move("top") +
+             scale_colour_ghibli_d("KikiMedium")
+    )
+    mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i)
+    filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_mu_",mu_range,".png")
+    ggsave(filename)
+}
+
+
Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
-
-
plot(fit, pars=c("sigma"), plotfun="trace")
-
-for (i in 1:4) {
-    print(
-        mcmc_rank_overlay(
-        fit, 
-        pars=c(
-            paste0("sigma[",4*i-3,"]"),
-            paste0("sigma[",4*i-2,"]"),
-            paste0("sigma[",4*i-1,"]"),
-            paste0("sigma[",4*i,"]")
-            ), 
-        n_bins=100
-        )+  legend_move("top") +
-             scale_colour_ghibli_d("KikiMedium")
-    )
-}
-
#other diagnostics
-logpost <- log_posterior(fit)
-nuts_prmts <- nuts_params(fit)
-posterior <- as.array(fit)
+
plot(fit, pars=c("sigma"), plotfun="trace")
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/traceplot_sigma.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
for (i in 1:3) {
+    print(
+        mcmc_rank_overlay(
+        fit, 
+        pars=c(
+            paste0("sigma[",4*i-3,"]"),
+            paste0("sigma[",4*i-2,"]"),
+            paste0("sigma[",4*i-1,"]"),
+            paste0("sigma[",4*i,"]")
+            ), 
+        n_bins=100
+        )+  legend_move("top") +
+             scale_colour_ghibli_d("KikiMedium")
+    )
+    sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i)
+    filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_sigma_",sigma_range,".png")
+    ggsave(filename)
+}
+
+
Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+Scale for colour is already present.
+Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
-
color_scheme_set("darkgray")
-div_style <- parcoord_style_np(div_color = "green", div_size = 0.05, div_alpha = 0.4)
-mcmc_parcoord(posterior, regex_pars = "mu", np=nuts_prmts, np_style = div_style, alpha = 0.05)
+
#other diagnostics
+logpost <- log_posterior(fit)
+nuts_prmts <- nuts_params(fit)
+posterior <- as.array(fit)
-
for (i in 1:4) {
-    mus = sapply(3:0, function(j) paste0("mu[",4*i-j ,"]"))
-    print(
-        mcmc_pairs(
-            posterior,
-            np = nuts_prmts,
-            pars=c(
-                mus,
-                "lp__"
-            ),
-            off_diag_args = list(size = 0.75)
-        )
-    )
-}
+
color_scheme_set("darkgray")
+div_style <- parcoord_style_np(div_color = "green", div_size = 0.05, div_alpha = 0.4)
+mcmc_parcoord(posterior, regex_pars = "mu", np=nuts_prmts, np_style = div_style, alpha = 0.05)
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_mu.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
-
mcmc_parcoord(posterior,regex_pars = "sigma", np=nuts_prmts, alpha=0.05)
+
for (i in 1:3) {
+    mus = sapply(3:0, function(j) paste0("mu[",4*i-j ,"]"))
+    print(
+        mcmc_pairs(
+            posterior,
+            np = nuts_prmts,
+            pars=c(
+                mus,
+                "lp__"
+            ),
+            off_diag_args = list(size = 0.75)
+        )
+    )
+    mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i)
+    filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_mu_",mu_range,".png")
+    ggsave(filename)
+}
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
+
+
+
+

+
+
+
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
-
for (i in 1:4) {
-    params = sapply(3:0, function(j) paste0("sigma[",4*i-j ,"]"))
-    print(
-        mcmc_pairs(
-            posterior,
-            np = nuts_prmts,
-            pars=c(
-                params,
-                "lp__"
-            ),
-            off_diag_args = list(size = 0.75)
-        )
-    )
-}
+
mcmc_parcoord(posterior,regex_pars = "sigma", np=nuts_prmts, alpha=0.05)
+
+
+
+

+
+
+
+
ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_sigma.png")
+
+
Saving 7 x 5 in image
+
-
for (k in 1:22) {
-for (i in 1:4) {
-    params = sapply(3:0, function(j) paste0("beta[",k,",",4*i-j ,"]"))
-    print(
-        mcmc_pairs(
-            posterior,
-            np = nuts_prmts,
-            pars=c(
-                params,
-                "lp__"
-            ),
-            off_diag_args = list(size = 0.75)
-        )
-    )
-}}
+
for (i in 1:3) {
+    params = sapply(3:0, function(j) paste0("sigma[",4*i-j ,"]"))
+    print(
+        mcmc_pairs(
+            posterior,
+            np = nuts_prmts,
+            pars=c(
+                params,
+                "lp__"
+            ),
+            off_diag_args = list(size = 0.75)
+        )
+    )
+    sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i)
+    filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_sigma_",sigma_range,".png")
+    ggsave(filename)
+}
+
+
+
+

+
-
-
-

TODO

-
+
+

TODO

+
@@ -8049,18 +9528,7 @@ window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) { } return false; } - const clipboard = new window.ClipboardJS('.code-copy-button', { - text: function(trigger) { - const codeEl = trigger.previousElementSibling.cloneNode(true); - for (const childEl of codeEl.children) { - if (isCodeAnnotation(childEl)) { - childEl.remove(); - } - } - return codeEl.innerText; - } - }); - clipboard.on('success', function(e) { + const onCopySuccess = function(e) { // button target const button = e.trigger; // don't keep focus @@ -8092,11 +9560,50 @@ window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) { }, 1000); // clear code selection e.clearSelection(); + } + const getTextToCopy = function(trigger) { + const codeEl = trigger.previousElementSibling.cloneNode(true); + for (const childEl of codeEl.children) { + if (isCodeAnnotation(childEl)) { + childEl.remove(); + } + } + return codeEl.innerText; + } + const clipboard = new window.ClipboardJS('.code-copy-button:not([data-in-quarto-modal])', { + text: getTextToCopy }); - function tippyHover(el, contentFn) { + clipboard.on('success', onCopySuccess); + if (window.document.getElementById('quarto-embedded-source-code-modal')) { + // For code content inside modals, clipBoardJS needs to be initialized with a container option + // TODO: Check when it could be a function (https://github.com/zenorocha/clipboard.js/issues/860) + const clipboardModal = new window.ClipboardJS('.code-copy-button[data-in-quarto-modal]', { + text: getTextToCopy, + container: window.document.getElementById('quarto-embedded-source-code-modal') + }); + clipboardModal.on('success', onCopySuccess); + } + var localhostRegex = new RegExp(/^(?:http|https):\/\/localhost\:?[0-9]*\//); + var mailtoRegex = new RegExp(/^mailto:/); + var filterRegex = new RegExp('/' + window.location.host + '/'); + var isInternal = (href) => { + return filterRegex.test(href) || localhostRegex.test(href) || mailtoRegex.test(href); + } + // Inspect non-navigation links and adorn them if external + var links = window.document.querySelectorAll('a[href]:not(.nav-link):not(.navbar-brand):not(.toc-action):not(.sidebar-link):not(.sidebar-item-toggle):not(.pagination-link):not(.no-external):not([aria-hidden]):not(.dropdown-item):not(.quarto-navigation-tool):not(.about-link)'); + for (var i=0; i { + // Strip column container classes + const stripColumnClz = (el) => { + el.classList.remove("page-full", "page-columns"); + if (el.children) { + for (const child of el.children) { + stripColumnClz(child); + } + } + } + stripColumnClz(note) + if (id === null || id.startsWith('sec-')) { + // Special case sections, only their first couple elements + const container = document.createElement("div"); + if (note.children && note.children.length > 2) { + container.appendChild(note.children[0].cloneNode(true)); + for (let i = 1; i < note.children.length; i++) { + const child = note.children[i]; + if (child.tagName === "P" && child.innerText === "") { + continue; + } else { + container.appendChild(child.cloneNode(true)); + break; + } + } + if (window.Quarto?.typesetMath) { + window.Quarto.typesetMath(container); + } + return container.innerHTML + } else { + if (window.Quarto?.typesetMath) { + window.Quarto.typesetMath(note); + } + return note.innerHTML; + } + } else { + // Remove any anchor links if they are present + const anchorLink = note.querySelector('a.anchorjs-link'); + if (anchorLink) { + anchorLink.remove(); + } + if (window.Quarto?.typesetMath) { + window.Quarto.typesetMath(note); + } + // TODO in 1.5, we should make sure this works without a callout special case + if (note.classList.contains("callout")) { + return note.outerHTML; + } else { + return note.innerHTML; + } + } + } + for (var i=0; i res.text()) + .then(html => { + const parser = new DOMParser(); + const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html"); + const note = htmlDoc.getElementById(id); + if (note !== null) { + const html = processXRef(id, note); + instance.setContent(html); + } + }).finally(() => { + instance.enable(); + instance.show(); + }); + } + } else { + // See if we can fetch a full url (with no hash to target) + // This is a special case and we should probably do some content thinning / targeting + fetch(url) + .then(res => res.text()) + .then(html => { + const parser = new DOMParser(); + const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html"); + const note = htmlDoc.querySelector('main.content'); + if (note !== null) { + // This should only happen for chapter cross references + // (since there is no id in the URL) + // remove the first header + if (note.children.length > 0 && note.children[0].tagName === "HEADER") { + note.children[0].remove(); + } + const html = processXRef(null, note); + instance.setContent(html); + } + }).finally(() => { + instance.enable(); + instance.show(); + }); + } + }, function(instance) { }); } let selectedAnnoteEl; @@ -8163,6 +9802,7 @@ window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) { } div.style.top = top - 2 + "px"; div.style.height = height + 4 + "px"; + div.style.left = 0; let gutterDiv = window.document.getElementById("code-annotation-line-highlight-gutter"); if (gutterDiv === null) { gutterDiv = window.document.createElement("div"); @@ -8188,6 +9828,32 @@ window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) { }); selectedAnnoteEl = undefined; }; + // Handle positioning of the toggle + window.addEventListener( + "resize", + throttle(() => { + elRect = undefined; + if (selectedAnnoteEl) { + selectCodeLines(selectedAnnoteEl); + } + }, 10) + ); + function throttle(fn, ms) { + let throttle = false; + let timer; + return (...args) => { + if(!throttle) { // first call gets through + fn.apply(this, args); + throttle = true; + } else { // all the others get throttled + if(timer) clearTimeout(timer); // cancel #2 + timer = setTimeout(() => { + fn.apply(this, args); + timer = throttle = false; + }, ms); + } + }; + } // Attach click handler to the DT const annoteDls = window.document.querySelectorAll('dt[data-target-cell]'); for (const annoteDlNode of annoteDls) { @@ -8251,4 +9917,5 @@ window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (event) { + \ No newline at end of file diff --git a/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.qmd b/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.qmd index 35a60b1..dd2c502 100644 --- a/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.qmd +++ b/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.qmd @@ -342,7 +342,7 @@ group_mcmc_areas <- function( #create area plot with appropriate title p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + ggtitle(paste("Parameter distributions for ICD-10 class:",group_name)) + - geom_vline(xintercept=0,color="grey",alpha=0.75) + geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> group_by(name) |> @@ -375,7 +375,8 @@ parameter_mcmc_areas <- function( parameter_name <- class_list$parameters[parameter_id] #create area plot with appropriate title p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + - ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") + ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") + + geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> group_by(name) |> @@ -449,6 +450,109 @@ category_count <- group_trials_by_category |> group_by(category_id) |> count() ``` +```{r} +################################# DATA EXPLORATION ############################ +driver <- dbDriver("PostgreSQL") + +con <- dbConnect( + driver, + user='root', + password='root', + dbname='aact_db', + host=host + ) +#Plot histogram of count of snapshots +df3 <- dbGetQuery( + con, + "select nct_id,final_status,count(*) from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe + group by nct_id,final_status ;" + ) +#df3 <- fetch(query3, n = -1) + +ggplot(data=df3, aes(x=count, fill=final_status)) + + geom_histogram(binwidth=1) + + ggtitle("Histogram of snapshots per trial (matched trials)") + + xlab("Snapshots per trial") +ggsave("./Images/HistSnapshots.png") + +#Plot duration for terminated vs completed +df4 <- dbGetQuery( + con, + " + select + nct_id, + start_date , + primary_completion_date, + overall_status , + primary_completion_date - start_date as duration + from ctgov.studies s + where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds) + ;" + ) +#df4 <- fetch(query4, n = -1) + +ggplot(data=df4, aes(x=duration,fill=overall_status)) + + geom_histogram()+ + ggtitle("Histogram of trial durations") + + xlab("duration")+ + facet_wrap(~overall_status) +ggsave("./Images/HistTrialDurations_Faceted.png") + +df5 <- dbGetQuery( + con, + " + with cte1 as ( + select + nct_id, + start_date , + primary_completion_date, + overall_status , + primary_completion_date - start_date as duration + from ctgov.studies s + where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds) + ), cte2 as ( + select nct_id,count(*) as snapshot_count from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe + group by nct_id + ) + select a.nct_id, a.overall_status, a.duration,b.snapshot_count + from cte1 as a + join cte2 as b + on a.nct_id=b.nct_id + ;" + ) +df5$overall_status <- as.factor(df5$overall_status) + +ggplot(data=df5, aes(x=duration,y=snapshot_count,color=overall_status)) + + geom_jitter() + + ggtitle("Comparison of duration, status, and snapshot_count") + + xlab("duration") + + ylab("snapshot count") +ggsave("./Images/SnapshotsVsDurationVsTermination.png") + +dbDisconnect(con) + +#get number of trials and snapshots in each category +group_trials_by_category <- as.data.frame(aggregate(category_id ~ nct_id, df, max)) +group_trials_by_category <- as.data.frame(group_trials_by_category) + +ggplot(data = group_trials_by_category, aes(x=category_id)) + + geom_bar(binwidth=1,color="black",fill="seagreen") + + scale_x_continuous(breaks=scales::pretty_breaks(n=22)) + + labs( + title="bar chart of trial categories" + ,x="Category ID" + ,y="Count" + ) +ggsave("./Images/CategoryCounts.png") + + + +summary(df5) + +cor(df5$duration,df5$snapshot_count) +sum(df5$snapshot_count) +``` + @@ -460,6 +564,76 @@ category_count <- group_trials_by_category |> group_by(category_id) |> count() print(fit) ``` +# Parameter Distributions + + +```{r} +#g1 <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,1) + + +gx <- c() + +#grab parameters for every category with more than 8 observations +for (i in category_count$category_id[category_count$n >= 8]) { + print(i) + + #Print parameter distributions + gi <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups + ggsave( + paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/group_",i,"_",gi$name,".png") + ,plot=gi$plot + ) + gx <- c(gx,gi) + + #Get Quantiles and means for parameters + table <- xtable(gi$quantiles, + floating=FALSE + ,latex.environments = NULL + ,booktabs = TRUE + ,zap=getOption("digits") + ) + write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/group_",gi$name,".tex")) +} +``` + + + +```{r} +px <- c() + + +for (i in c(1,2,3,9,10,11,12)) { + + #Print parameter distributions + pi <- parameter_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups + ggsave( + paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/parameters_",i,"_",pi$name,".png") + ,plot=pi$plot + ) + px <- c(px,pi) + + #Get Quantiles and means for parameters + table <- xtable(pi$quantiles, + floating=FALSE + ,latex.environments = NULL + ,booktabs = TRUE + ,zap=getOption("digits") + ) + write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/parameters_",i,"_",pi$name,".tex")) + +} +``` + +Note these have 95% outer CI and 80% inner (shaded) + + + + + +```{r} +print(px[4]$plot + px[7]$plot) +ggsave("./Images/DirectEffects/Parameters/2+3_generic_and_uspdc.png") +``` # Counterfactuals @@ -813,6 +987,7 @@ The simulation above shows that this results in a percentage-point increase of a #| eval: true #trace plots plot(fit, pars=c("mu"), plotfun="trace") +ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_plot_mu.png") for (i in 1:3) { @@ -829,12 +1004,16 @@ for (i in 1:3) { )+ legend_move("top") + scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") ) + mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) + filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_mu_",mu_range,".png") + ggsave(filename) } ``` ```{r} #| eval: true plot(fit, pars=c("sigma"), plotfun="trace") +ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/traceplot_sigma.png") for (i in 1:3) { print( @@ -850,6 +1029,9 @@ for (i in 1:3) { )+ legend_move("top") + scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") ) + sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) + filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_sigma_",sigma_range,".png") + ggsave(filename) } ``` @@ -867,6 +1049,7 @@ posterior <- as.array(fit) color_scheme_set("darkgray") div_style <- parcoord_style_np(div_color = "green", div_size = 0.05, div_alpha = 0.4) mcmc_parcoord(posterior, regex_pars = "mu", np=nuts_prmts, np_style = div_style, alpha = 0.05) +ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_mu.png") ``` ```{r} @@ -884,6 +1067,9 @@ for (i in 1:3) { off_diag_args = list(size = 0.75) ) ) + mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) + filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_mu_",mu_range,".png") + ggsave(filename) } @@ -893,6 +1079,7 @@ for (i in 1:3) { ```{r} #| eval: true mcmc_parcoord(posterior,regex_pars = "sigma", np=nuts_prmts, alpha=0.05) +ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_sigma.png") ``` ```{r} @@ -911,6 +1098,9 @@ for (i in 1:3) { off_diag_args = list(size = 0.75) ) ) + sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) + filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_sigma_",sigma_range,".png") + ggsave(filename) } ``` @@ -931,6 +1121,10 @@ for (i in 1:3) { off_diag_args = list(size = 0.75) ) ) + + beta_range <- paste0("k_",k,"_i_",4*i-3,"-",4*i) + filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_beta_",beta_range,".png") + ggsave(filename) }} ``` diff --git a/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.rmarkdown b/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.rmarkdown deleted file mode 100644 index 2d2c5dd..0000000 --- a/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay.rmarkdown +++ /dev/null @@ -1,983 +0,0 @@ ---- -title: "The Effects of Recruitment status on completion of clinical trials" -author: "Will King" -format: html -editor: source ---- - - - - -# Setup - - - -```{r} -library(knitr) -library(bayesplot) -available_mcmc(pattern = "_nuts_") -library(ggplot2) -library(patchwork) -library(tidyverse) -library(rstan) -library(tidyr) -library(ghibli) -library(xtable) -#Resources: https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Getting-Started - -#save unchanged models instead of recompiling -rstan_options(auto_write = TRUE) -#allow for multithreaded sampling -options(mc.cores = parallel::detectCores()) - -#test installation, shouldn't get any errors -#example(stan_model, package = "rstan", run.dontrun = TRUE) -``` - -```{r} -################ Pull data from database ###################### -library(RPostgreSQL) -host <- 'aact_db-restored-2025-01-07' - -driver <- dbDriver("PostgreSQL") - -get_data <- function(driver) { - -con <- dbConnect( - driver, - user='root', - password='root', - dbname='aact_db', - host=host - ) -on.exit(dbDisconnect(con)) - -query <- dbSendQuery( - con, -# "select * from formatted_data_with_planned_enrollment;" -" -select - fdqpe.nct_id - --,fdqpe.start_date - --,fdqpe.current_enrollment - --,fdqpe.enrollment_category - ,fdqpe.current_status - ,fdqpe.earliest_date_observed - ,fdqpe.elapsed_duration - ,fdqpe.n_brands as identical_brands - ,ntbtu.brand_name_counts - ,fdqpe.category_id - ,fdqpe.final_status - ,fdqpe.h_sdi_val - --,fdqpe.h_sdi_u95 - --,fdqpe.h_sdi_l95 - ,fdqpe.hm_sdi_val - --,fdqpe.hm_sdi_u95 - --,fdqpe.hm_sdi_l95 - ,fdqpe.m_sdi_val - --,fdqpe.m_sdi_u95 - --,fdqpe.m_sdi_l95 - ,fdqpe.lm_sdi_val - --,fdqpe.lm_sdi_u95 - --,fdqpe.lm_sdi_l95 - ,fdqpe.l_sdi_val - --,fdqpe.l_sdi_u95 - --,fdqpe.l_sdi_l95 -from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe - join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu - on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id -order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed -; -" - ) -df <- fetch(query, n = -1) -df <- na.omit(df) - -query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;") -n_categories <- fetch(query2, n = -1) - -return(list(data=df,ncat=n_categories)) -} - - -get_counterfact_base <- function(driver) { - -con <- dbConnect( - driver, - user='root', - password='root', - dbname='aact_db', - host=host - ) -on.exit(dbDisconnect(con)) - -query <- dbSendQuery( - con, - " - with cte as ( - --get last recruiting state - select fd.nct_id, max(fd.earliest_date_observed),min(fd2.earliest_date_observed) as tmstmp - from formatted_data fd - join formatted_data fd2 - on fd.nct_id=fd2.nct_id and fd.earliest_date_observed < fd2.earliest_date_observed - where fd.current_status = 'Recruiting' - and fd2.current_status = 'Active, not recruiting' - group by fd.nct_id - ) - select - fdqpe.nct_id - --,fdqpe.start_date - --,fdqpe.current_enrollment - --,fdqpe.enrollment_category - ,fdqpe.current_status - ,fdqpe.earliest_date_observed - ,fdqpe.elapsed_duration - ,fdqpe.n_brands as identical_brands - ,ntbtu.brand_name_counts - ,fdqpe.category_id - ,fdqpe.final_status - ,fdqpe.h_sdi_val - --,fdqpe.h_sdi_u95 - --,fdqpe.h_sdi_l95 - ,fdqpe.hm_sdi_val - --,fdqpe.hm_sdi_u95 - --,fdqpe.hm_sdi_l95 - ,fdqpe.m_sdi_val - --,fdqpe.m_sdi_u95 - --,fdqpe.m_sdi_l95 - ,fdqpe.lm_sdi_val - --,fdqpe.lm_sdi_u95 - --,fdqpe.lm_sdi_l95 - ,fdqpe.l_sdi_val - --,fdqpe.l_sdi_u95 - --,fdqpe.l_sdi_l95 - from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe - join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu - on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id - join cte - on fdqpe.nct_id = cte.nct_id - and fdqpe.earliest_date_observed = cte.tmstmp - order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed - ; - " - ) -df <- fetch(query, n = -1) -df <- na.omit(df) - -query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;") -n_categories <- fetch(query2, n = -1) - -return(list(data=df,ncat=n_categories)) -} - - -d <- get_data(driver) -df <- d$data -n_categories <- d$ncat - -cf <- get_counterfact_base(driver) -df_counterfact_base <- cf$data - - - -################ Format Data ########################### - -data_formatter <- function(df) { -categories <- df["category_id"] - -x <- df["elapsed_duration"] -x["identical_brands"] <- asinh(df$identical_brands) -x["brand_name_counts"] <- asinh(df$brand_name_count) -x["h_sdi_val"] <- asinh(df$h_sdi_val) -x["hm_sdi_val"] <- asinh(df$hm_sdi_val) -x["m_sdi_val"] <- asinh(df$m_sdi_val) -x["lm_sdi_val"] <- asinh(df$lm_sdi_val) -x["l_sdi_val"] <- asinh(df$l_sdi_val) - - -#Setup fixed effects -x["status_NYR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Not yet recruiting",1,0) -x["status_EBI"] <- ifelse(df["current_status"]=="Enrolling by invitation",1,0) -x["status_Rec"] <- ifelse(df["current_status"]=="Recruiting",1,0) -x["status_ANR"] <- ifelse(df["current_status"]=="Active, not recruiting",1,0) - - -y <- ifelse(df["final_status"]=="Terminated",1,0) - -#get category list - - -return(list(x=x,y=y)) -} - -train <- data_formatter(df) -counterfact_base <- data_formatter(df_counterfact_base) - -categories <- df$category_id - -x <- train$x -y <- train$y - -x_cf_base <- counterfact_base$x -y_cf_base <- counterfact_base$y -cf_categories <- df_counterfact_base$category_id -``` - - - - - -# Fit Model - - - - - - -```{r} -################################# FIT MODEL ######################################### -inherited_cols <- c( - "elapsed_duration" - #,"identical_brands" - #,"brand_name_counts" - ,"h_sdi_val" - ,"hm_sdi_val" - ,"m_sdi_val" - ,"lm_sdi_val" - ,"l_sdi_val" - ,"status_NYR"# TODO: may need to remove - ,"status_EBI" - ,"status_Rec" - ,"status_ANR" -) -``` - -```{r} -beta_list <- list( - groups = c( - `1`="Infections & Parasites", - `2`="Neoplasms", - `3`="Blood & Immune system", - `4`="Endocrine, Nutritional, and Metabolic", - `5`="Mental & Behavioral", - `6`="Nervous System", - `7`="Eye and Adnexa", - `8`="Ear and Mastoid", - `9`="Circulatory", - `10`="Respiratory", - `11`="Digestive", - `12`="Skin & Subcutaneaous tissue", - `13`="Musculoskeletal", - `14`="Genitourinary", - `15`="Pregancy, Childbirth, & Puerperium", - `16`="Perinatal Period", - `17`="Congential", - `18`="Symptoms, Signs etc.", - `19`="Injury etc.", - `20`="External Causes", - `21`="Contact with Healthcare", - `22`="Special Purposes" - ), - parameters = c( - `1`="Elapsed Duration", - # brands - `2`="asinh(Generic Brands)", - `3`="asinh(Competitors USPDC)", - # population - `4`="asinh(High SDI)", - `5`="asinh(High-Medium SDI)", - `6`="asinh(Medium SDI)", - `7`="asinh(Low-Medium SDI)", - `8`="asinh(Low SDI)", - #Status - `9`="status_NYR", - `10`="status_EBI", - `11`="status_Rec", - `12`="status_ANR" - ) -) - -get_parameters <- function(stem,class_list) { - #get categories and lengths - named <- names(class_list) - lengths <- sapply(named, (function (x) length(class_list[[x]]))) - - #describe the grid needed - iter_list <- sapply(named, (function (x) 1:lengths[x])) - - #generate the list of parameters - pardf <- generate_parameter_df(stem, iter_list) - - #add columns with appropriate human-readable names - for (name in named) { - pardf[paste(name,"_hr",sep="")] <- as.factor( - sapply(pardf[name], (function (i) class_list[[name]][i])) - ) - } - - return(pardf) -} - -generate_parameter_df <- function(stem, iter_list) { - grid <- expand.grid(iter_list) - grid["param_name"] <- grid %>% unite(x,colnames(grid),sep=",") - grid["param_name"] <- paste(stem,"[",grid$param_name,"]",sep="") - return(grid) -} - -group_mcmc_areas <- function( - stem,# = "beta" - class_list,# = beta_list - stanfit,# = fit - group_id,# = 2 - rename=TRUE, - filter=NULL - ) { - - #get all parameter names - params <- get_parameters(stem,class_list) - - #filter down to parameters of interest - params <- filter(params,groups == group_id) - #Get dataframe with only the rows of interest - filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] - #rename columns - if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$parameters_hr - #get group name for title - group_name <- class_list$groups[group_id] - #create area plot with appropriate title - p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + - ggtitle(paste("Parameter distributions for ICD-10 class:",group_name)) + - geom_vline(xintercept=0,color="grey",alpha=0.75) - - d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> - group_by(name) |> - summarize( - mean=mean(value) - ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) - ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) - ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) - ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) - ) - return(list(plot=p,quantiles=d,name=group_name)) -} - -parameter_mcmc_areas <- function( - stem,# = "beta" - class_list,# = beta_list - stanfit,# = fit - parameter_id,# = 2 - rename=TRUE - ) { - #get all parameter names - params <- get_parameters(stem,class_list) - #filter down to parameters of interest - params <- filter(params,parameters == parameter_id) - #Get dataframe with only the rows of interest - filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] - #rename columns - if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$groups_hr - #get group name for title - parameter_name <- class_list$parameters[parameter_id] - #create area plot with appropriate title - p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + - ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") - - d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> - group_by(name) |> - summarize( - mean=mean(value) - ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) - ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) - ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) - ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) - ) - return(list(plot=p,quantiles=d,name=parameter_name)) -} - - -``` - - - -Plan: select all snapshots that are the first to have closed enrollment (Rec -> ANR) - - -```{r} -#delay intervention -intervention_enrollment <- x_cf_base[c(inherited_cols,"brand_name_counts", "identical_brands")] -intervention_enrollment["status_ANR"] <- 0 -intervention_enrollment["status_Rec"] <- 1 -``` - -```{r} -counterfact_delay <- list( - D = ncol(x),# - N = nrow(x), - L = n_categories$count, - y = as.vector(y), - ll = as.vector(categories), - x = as.matrix(x), - mu_mean = 0, - mu_stdev = 0.05, - sigma_shape = 4, - sigma_rate = 20, - Nx = nrow(x_cf_base), - llx = as.vector(cf_categories), - counterfact_x_tilde = as.matrix(intervention_enrollment), - counterfact_x = as.matrix(x_cf_base) -) -``` - -```{r} -fit <- stan( - file='Hierarchal_Logistic.stan', - data = counterfact_delay, - chains = 4, - iter = 5000, - seed = 11021585 - ) -``` - - - - - - - - - - -## Explore data - - - - -```{r} -#get number of trials and snapshots in each category -group_trials_by_category <- as.data.frame(aggregate(category_id ~ nct_id, df, max)) -group_trials_by_category <- as.data.frame(group_trials_by_category) - -category_count <- group_trials_by_category |> group_by(category_id) |> count() - -``` - - - - - - - -## Fit Results - - - - -```{r} -################################# ANALYZE ##################################### -print(fit) -``` - - - - - -# Counterfactuals - - - -```{r} -generated_ib <- gqs( - fit@stanmodel, - data=counterfact_delay, - draws=as.matrix(fit), - seed=11021585 - ) -``` - -```{r} -df_ib_p <- data.frame( - p_prior=as.vector(extract(generated_ib, pars="p_prior")$p_prior) - ,p_predicted = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted")$p_predicted) -) - -df_ib_prior <- data.frame( - mu_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="mu_prior")$mu_prior) - ,sigma_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="sigma_prior")$sigma_prior) -) - -#p_prior -ggplot(df_ib_p, aes(x=p_prior)) + - geom_density() + - labs( - title="Implied Prior Distribution P" - ,subtitle="" - ,x="Probability Domain 'p'" - ,y="Probability Density" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_p.png") - -#p_posterior -ggplot(df_ib_p, aes(x=p_predicted)) + - geom_density() + - labs( - title="Implied Posterior Distribution P" - ,subtitle="" - ,x="Probability Domain 'p'" - ,y="Probability Density" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/posterior_p.png") - -#mu_prior -ggplot(df_ib_prior) + - geom_density(aes(x=mu_prior)) + - labs( - title="Prior - Mu" - ,subtitle="same prior for all Mu values" - ,x="Mu" - ,y="Probability" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_mu.png") - -#sigma_posterior -ggplot(df_ib_prior) + - geom_density(aes(x=sigma_prior)) + - labs( - title="Prior - Sigma" - ,subtitle="same prior for all Sigma values" - ,x="Sigma" - ,y="Probability" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_sigma.png") -``` - -```{r} -check_hmc_diagnostics(fit) -``` - - - - - - - -### Intervention: Delay close of enrollment - - - -```{r} -counterfact_predicted_ib <- data.frame( - p_predicted_default = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_default")$p_predicted_default) - ,p_predicted_intervention = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_intervention")$p_predicted_intervention) - ,predicted_difference = as.vector(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) -) - - -ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_default)) + - geom_density() + - labs( - title="Predicted Distribution of 'p'" - ,subtitle="Intervention: None" - ,x="Probability Domain 'p'" - ,y="Probability Density" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_base.png") - -ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_intervention)) + - geom_density() + - labs( - title="Predicted Distribution of 'p'" - ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment" - ,x="Probability Domain 'p'" - ,y="Probability Density" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_interv.png") - -ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=predicted_difference)) + - geom_density() + - labs( - title="Predicted Distribution of differences 'p'" - ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment" - ,x="Difference in 'p' under treatment" - ,y="Probability Density" - ) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_distdiff.png") -``` - -```{r} -get_category_count <- function(tbl, id) { - result <- tbl$n[tbl$category_id == id] - if(length(result) == 0) 0 else result -} - -category_names <- sapply(1:length(beta_list$groups), - function(i) sprintf("ICD-10 #%d: %s (n=%d)", - i, - beta_list$groups[i], - get_category_count(category_count, i))) - -``` - -```{r} -pddf_ib <- data.frame(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) |> - pivot_longer(X1:X168) #CHANGE_NOTE: moved from X169 to X168 - -#TODO: Fix Category names -pddf_ib["entry_idx"] <- as.numeric(gsub("\\D","",pddf_ib$name)) -pddf_ib["category"] <- sapply(pddf_ib$entry_idx, function(i) df$category_id[i]) -pddf_ib["category_name"] <- sapply( - pddf_ib$category, - function(i) category_names[i] - ) - - - -ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + - geom_density(adjust=1/5) + - labs( - title = "Distribution of predicted differences" - ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" - ,x = "Difference in probability due to intervention" - ,y = "Probability Density" - ) + - geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") - #todo: add median, mean, 40/60 quantiles as well as -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_styled.png") - -ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + - geom_density(adjust=1/5) + - facet_wrap( - ~factor( - category_name, - levels=category_names - ) - , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE) - , ncol=4) + - labs( - title = "Distribution of predicted differences | By Group" - ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" - ,x = "Difference in probability due to intervention" - ,y = "Probability Density" - ) + - geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") + - theme(strip.text.x = element_text(size = 8)) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_by_group.png") - -ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + - geom_histogram(bins=300) + - facet_wrap( - ~factor( - category_name, - levels=category_names - ) - , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE) - , ncol=4) + - labs( - title = "Histogram of predicted differences | By Group" - ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" - ,x = "Difference in probability due to intervention" - ,y = "Predicted counts" - ) + - geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") + - theme(strip.text.x = element_text(size = 8)) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_by_group.png") -``` - -```{r} -p3 <- ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + - geom_histogram(bins=500) + - labs( - title = "Distribution of predicted differences" - ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" - ,x = "Difference in probability due to intervention" - ,y = "Probability Density" - ,caption = "Vertical marks: 5/10/25/50/75/90/95th percentiles. Dot shows mean." - ) + - geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") - -stats <- list( - p5 = quantile(pddf_ib$value, 0.05), - p10 = quantile(pddf_ib$value, 0.10), - q1 = quantile(pddf_ib$value, 0.25), - med = median(pddf_ib$value), - mean = mean(pddf_ib$value), - q3 = quantile(pddf_ib$value, 0.75), - p90 = quantile(pddf_ib$value, 0.90), - p95 = quantile(pddf_ib$value, 0.95), - max_height = max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count), - y_offset = -max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count) * 0.05 -) - -p3 + - # Box - geom_segment(data = data.frame( - x = c(stats$q1, stats$q3, stats$med), - xend = c(stats$q1, stats$q3, stats$med), - y = rep(stats$y_offset, 3), - yend = rep(stats$y_offset * 2, 3) - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - geom_segment(data = data.frame( - x = rep(stats$q1, 2), - xend = rep(stats$q3, 2), - y = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2), - yend = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2) - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - # Inner whiskers (Q1->P10, Q3->P90) - geom_segment(data = data.frame( - x = c(stats$q1, stats$q3), - xend = c(stats$p10, stats$p90), - y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2), - yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2) - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - # Crossbars at P10/P90 - geom_segment(data = data.frame( - x = c(stats$p10, stats$p90), - xend = c(stats$p10, stats$p90), - y = stats$y_offset * 1.3, - yend = stats$y_offset * 1.7 - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - # Outer whiskers (P10->P5, P90->P95) - geom_segment(data = data.frame( - x = c(stats$p10, stats$p90), - xend = c(stats$p5, stats$p95), - y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2), - yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2) - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - # Crossbars at P5/P95 - geom_segment(data = data.frame( - x = c(stats$p5, stats$p95), - xend = c(stats$p5, stats$p95), - y = stats$y_offset * 1.3, - yend = stats$y_offset * 1.7 - ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + - # Mean dot - geom_point(data = data.frame( - x = stats$mean, - y = stats$y_offset * 1.5 - ), aes(x = x, y = y)) -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_boxplot.png") -``` - -```{r} - ggplot(pddf_ib, aes(x=value)) + - stat_ecdf(geom='step') + - labs( - title = "Cumulative distribution of predicted differences", - subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment", - x = "Difference in probability of termination due to intervention", - y = "Cumulative Proportion" - ) - -ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_cumulative_distdiff.png") -``` - - - - -Get the % of differences in the spike around zero - - -```{r} -# get values around and above/below spike -width <- 0.02 -spike_band_centered_zero <- mean( pddf_ib$value >= -width/2 & pddf_ib$value <= width/2) -above_spike_band <- mean( pddf_ib$value >= width/2) -below_spike_band <- mean( pddf_ib$value <= -width/2) - -# get mass above and mass below zero -mass_below_zero <- mean( pddf_ib$value <= 0) -``` - - -Looking at the spike around zero, we find that `r spike_band_centered_zero*100`% -of the probability mass is contained within the band from -[`r -width*100/2`,`r width*100/2`]. -Additionally, there was `r above_spike_band*100`% of the probability above that --- representing those with a general increase in the probability of termination -- -and `r below_spike_band*100`% of the probability mass below the band --- representing a decrease in the probability of termination. - -On average, if you keep the trial open instead of closing it, -`r mass_below_zero`% of trials will see a decrease in the probability of termination, -but, due to the high increase in probability of termination given termination was increased, -the mean probability of termination increases by `r stats$mean`. - - - -```{r} -# 5%-iles - -summary(pddf_ib$value) - -# Create your quantiles -quants <- quantile(pddf_ib$value, probs = seq(0,1,0.05), type=4) - -# Convert to a data frame -quant_df <- data.frame( - Percentile = names(quants), - Value = quants -) -kable(quant_df) -``` - -```{r} -n = length(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention) -k = 100 -simulated_terminations_intervention <- mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention))) -simulated_terminations_base <-mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_default))) - -simulated_percentages <- (simulated_terminations_intervention - simulated_terminations_base)/k -``` - - - -The simulation above shows that this results in a percentage-point increase of about -`r simulated_percentages * 100`. - - - - -# Diagnostics - - - -```{r} -#| eval: true -#trace plots -plot(fit, pars=c("mu"), plotfun="trace") - - -for (i in 1:3) { - print( - mcmc_rank_overlay( - fit, - pars=c( - paste0("mu[",4*i-3,"]"), - paste0("mu[",4*i-2,"]"), - paste0("mu[",4*i-1,"]"), - paste0("mu[",4*i,"]") - ), - n_bins=100 - )+ legend_move("top") + - scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") - ) -} -``` - -```{r} -#| eval: true -plot(fit, pars=c("sigma"), plotfun="trace") - -for (i in 1:3) { - print( - mcmc_rank_overlay( - fit, - pars=c( - paste0("sigma[",4*i-3,"]"), - paste0("sigma[",4*i-2,"]"), - paste0("sigma[",4*i-1,"]"), - paste0("sigma[",4*i,"]") - ), - n_bins=100 - )+ legend_move("top") + - scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") - ) -} -``` - -```{r} -#| eval: true -#other diagnostics -logpost <- log_posterior(fit) -nuts_prmts <- nuts_params(fit) -posterior <- as.array(fit) - -``` - -```{r} -#| eval: true -color_scheme_set("darkgray") -div_style <- parcoord_style_np(div_color = "green", div_size = 0.05, div_alpha = 0.4) -mcmc_parcoord(posterior, regex_pars = "mu", np=nuts_prmts, np_style = div_style, alpha = 0.05) -``` - -```{r} -#| eval: true -for (i in 1:3) { - mus = sapply(3:0, function(j) paste0("mu[",4*i-j ,"]")) - print( - mcmc_pairs( - posterior, - np = nuts_prmts, - pars=c( - mus, - "lp__" - ), - off_diag_args = list(size = 0.75) - ) - ) -} - - - -``` - -```{r} -#| eval: true -mcmc_parcoord(posterior,regex_pars = "sigma", np=nuts_prmts, alpha=0.05) -``` - -```{r} -#| eval: true - -for (i in 1:3) { - params = sapply(3:0, function(j) paste0("sigma[",4*i-j ,"]")) - print( - mcmc_pairs( - posterior, - np = nuts_prmts, - pars=c( - params, - "lp__" - ), - off_diag_args = list(size = 0.75) - ) - ) -} -``` - -```{r} -#| eval: true -for (k in 1:22) { -for (i in 1:3) { - params = sapply(3:0, function(j) paste0("beta[",k,",",4*i-j ,"]")) - print( - mcmc_pairs( - posterior, - np = nuts_prmts, - pars=c( - params, - "lp__" - ), - off_diag_args = list(size = 0.75) - ) - ) -}} -``` - - - - - - - - -# TODO -- [ ] Double check data flow. (Write summary of this in human readable form) - - Is it the data we want from the database - - Training - - Counterfactual Evaluation - - choose a single snapshot per trial. - - Is the model in STAN well specified. -- [ ] work on LOO validation of model - diff --git a/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_beta_k_10_i_1-4.png b/r-analysis/EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_beta_k_10_i_1-4.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8b99f0f021e99107ce596d542f799a8d6d7010c GIT binary patch literal 22954 zcmeHv2~-o=nt%E1mhPvBu~n4S2Po1Y*eLs^ErK9|LbC-~6a{791B9)$8zKm40YRG( zR5~JHSj4azpan!l0tf^UNZ7+3_5gt}w-V4dbLM|$&YS6(e*fW~1F2MQ-Q{<`<@bGc zt8QN~*607L&|e`4;x{;}YYIVMoq(V(JHOfn&b+%DVh299T{)+(3qCTT&~3su62(a zzdl{M-?`ac`TWpY-N5XRd_x999ZU5=6+!qfxC8p9{nyiOb3kij^al-$rGwD%4bn@f zc$?RhE$iovACsg!jb@spbW9XeG``>mrz`VG%E9o@UI!DTbc|=PQn~LbsR!0CfU>%T zQP(%VyzAO`YAg7Xr+YY^4?Y>y_n-+r0qsn92=|dxk)bbe(o#l(jkc`J~xBKx-4Anfiye}f&jSy0pKbVmI9p*S0lDUMBi zSLy&?8EtJbhh8DAv88IIB50!BaE5bwb)((N4;`M3Q>9Y$vp)VY{1E{RT4~i*}E-mwn;0e^HU(q*kwNhmB3k8&+v97e2*oNhIVr|`_4_nt; zsWjC%+vw$-Q=w56hC8R2TDHJe(b)jlDuC~6AxZ;zZ8~M~Wp0D5#`))Az6o%<_!NfC zU%)5d^u3ZG_!@>d;#TqftLRB*1<~(dQMNMX zqTTaQ{(WjLc0b(Y#>E%Hf7J*Ne#5<1X8qbyMHDCZZ?bSZ1m5E993AgkvX6WQPC-fW z-1Sm@S{6X&n8b(232_G_zCM_20}r}CXF{srlnva#q4fs(T74PzV$b2KR!H7x4$?}- z=IIG5AuYS$c0qaAmN~9DbD8B`H+#u9Y;qM#uV$=XZu4i7JMwuopvt#XeV4>f;KJ~( zL$@NcJHD30HgT;*75Vg+of!9zio6k@b|`2pj}owKYOaG-+&fBaND^dJawSiVDj9|En6nrG+t1&2?fs;F2=>=n~_(g zEf%ff?GJSr`pCRhNC;7UD=Vn;4X*;EYJivJD#?BiMXmzE=PNb2h{A^#oZY#)J+QwZYJN=k!|o`K-z zuB8zvhTe`1nY}L+MEbFmdYW2r6=cI( zw#x|M1R?00yQ8Dz*w|RQvq+|_WzIlm23|-D7POuBxcX(~A}lPd=0Dmpd_aHn1K}K3 zXObvaxq<*U5E1lmO(=Z!spNmk+HO|eL|_wvKL-K@JkkXzy!TTlFZlTT`p%Z$wb^$A zjb=9pXw5aE^qF9wJ=b~UDXt{jGS?1WqMlM;e$1y%g81y&%8}c!$#5{>`fn)dO{Q6f zo{6eY^N1g+8vIZhzng1v%jH^OJ&(!w)k@Zo0FO$7ci1X4-7xS_|%&E5TwfrW(yt+b?MY4vyC zeIqFXnp2f1JuDC~t35mktbMnz5D z234O1%~_+IOC^fIAS9@K#ZwN|Bx+lmZ>M`vEZ%!S-o9K8c9+J#z2!Cn4k2iEQ|SLA z1gwR*(WTWL^kfNRFCZ})`b?{z^u_mEhNR%e;DD4Sx;JR&GDYYsN|O!Bu~M|2df6 zM+ncnfq#U{dgKTnZqlAj1U3=aL|_wvKL~+!l6vPkaLunr{DRwtMYqqz^E~&$IhYYv z8Z7+&_UcS#lO$}Ai}BnjHvU;oP8{BA;7Ric*QP`4!>~>7sn+lvGMX&zk83&}*X4-S zN}8CMXgUsGxNwF?FKY@53vVlhciY6)!ec-A2KwB@{R(udOYn1@_%;0vVTx-5b9dr)j6g#>Rpn z;NZa)JN^5~mrcI=CqQ7zeqmB9BTg2on%d#DHG1&d-Faf3l@}V#oDtUFXFYqxe?_1} zPu->XF{T>p^uZbtusfre_3|P<x5~FlO63nJUw;J zH@}F3v$ltL+JDd)&q&krY%ef@Q?@5#xvmU)qo%2e8wwKBa?D7&_8{rn0XSXzoM%r? zQkIsM{Cs>AgI^nKX=$BDp-^yU1P@l4FY?Ldr>FMzaVIFJ0I_!G5qD_A(#+y%YOvH&4Dx5Ac(gY z;7?>#HW>wP`8J(DoQQc9#yJ3BjJB7n^v7G*0o%<__7$Id56 zbMJw`6%VSwAyP;Zl`X_TQz-Yidy0KwlUv};oq(C z%dXtLjfxkFViVLOGrz%=9A|0D?bgpRw?l?Z&X%FH#cvGwqAKnVU80w;G#K2~S-(>N zj!%Bhy6pO#+pYeb``xVik0F2yV)6vQt)k67oSbNC=sJnpsFhnG(Vu~ms^nH!{jZHgV}n5%qpek%0;ozxhC52!>HMzdLKW( z7W6i#Qg3}{Ql4@_$1|J;Du;FFt*DsT0v>EbpN^!#I|;aD@^ea|?=w46{hZnVoTbKm zPU8Pbt5ROFz@!{zHCN}FE0lLs2`td^cV@S~W1ffS+W4c&5a1F_YvOz|(p9GeU90|r z8f*gp6k%onXJA6;;1-zK(Ch?<^q6GfK`-wHP=bO}?_8yTTXn}WV+0kF_{2ll5F+!@>eSBNlk9{%(YL66-(Cwl)(E4?|^O$7d#5a3xRU@6*_`&E-n4Q~+1v+wT7 ziUX_fo>VtT51)>)Ut!TSpoj@>Fat~q+pXjhO>ITjb>bVXqG!z^+G{1I@5EW)){7fo z5e~LGaOo@lo@dLA2705!<*}MGXPE~QG*nds$CN=jniV7a>E_Zu=CC%2!2eYQhRA$i zcZhP}LWi@?vAF&+G}9`b&&HLk!WBFlBiLiIes>`)-!pwTOGa_ex^0KkW?jxzd8?=Z z;o5u__vt`~I+(5WXsd^FLOMD-$Fv-M`1tr9bA79WY3EvoBllv^+v`6k!~DeBDxF-3 z_e>2lNt^`^hm#wCFHqLk*VkDiD1?qYW$lF8E!KU1&)T4I;|0T|2Y3ytI||iyFK>&( z_Zz>Jw|93Rom~nDpUXoM-w|z!0E>t)yIf{(&cnggxA)c0K9gM~fYkZ>`GM`a5lY@N zQtKcc{AV(Jn`7NX;C~5$SvbmRH#X6lZ|Sc(rrCzBEqy@^%c6edk@`yNF5nuE-3I&N zex!b6&eQVcuW&6=1RLI?SNWR@ad5n&fb48EIXwLIPJjEqx-1jvTH-fi3Vdx@zy#7- zKA8*>|Dd?VK7wNqZizsD-o@|-MO555!ksDCxR8R!7C~tSx0a<6vKVzhw8$k^}svk_qrr01+2SNs62bn#~Rcm!OEP50)DxmV_d*crlJGQ zS9ybx#NA8*5IQMhxxR;@C;UZ0ff;zLr3?LfAjiJK&JI06q8*0<6E-RHeOkb99aRhTlGU7utp|Az*MpWPeE?sY8BWJ8;J+)mb?cU5oFnr9v__mTspIwx6eITU 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