/ / The Effects of Recruitment status on completion of clinical trials Author Will King Setup | <#cb1-1>library(knitr) <#cb1-2>library(bayesplot) | // |This is bayesplot version 1.11.1 | |- Online documentation and vignettes at mc-stan.org/bayesplot | |- bayesplot theme set to bayesplot::theme_default() | | * Does _not_ affect other ggplot2 plots | | * See ?bayesplot_theme_set for details on theme setting | | <#cb7-1>available_mcmc(pattern = "_nuts_") | // |bayesplot MCMC module: (matching pattern '_nuts_') mcmc_nuts_acceptance mcmc_nuts_divergence mcmc_nuts_energy mcmc_nuts_stepsize mcmc_nuts_treedepth | | <#cb9-1>library(ggplot2) <#cb9-2>library(patchwork) <#cb9-3>library(tidyverse) | // |── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ── ✔ 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() ── ✖ dplyr::filter() masks stats::filter() ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() ℹ Use the conflicted package () to force all conflicts to become errors | | <#cb12-1>library(rstan) | // |Loading required package: StanHeaders rstan version 2.32.6 (Stan version 2.32.2) For execution on a local, multicore CPU with excess RAM we recommend calling options(mc.cores = parallel::detectCores()). To avoid recompilation of unchanged Stan programs, we recommend calling rstan_options(auto_write = TRUE) For within-chain threading using `reduce_sum()` or `map_rect()` Stan functions, change `threads_per_chain` option: rstan_options(threads_per_chain = 1) Attaching package: 'rstan' The following object is masked from 'package:tidyr': extract | | <#cb14-1>library(tidyr) <#cb14-2>library(ghibli) <#cb14-3>library(xtable) <#cb14-4>#Resources: https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Getting-Started <#cb14-5> <#cb14-6>#save unchanged models instead of recompiling <#cb14-7>rstan_options(auto_write = TRUE) <#cb14-8>#allow for multithreaded sampling <#cb14-9>options(mc.cores = parallel::detectCores()) <#cb14-10> <#cb14-11>#test installation, shouldn't get any errors <#cb14-12>#example(stan_model, package = "rstan", run.dontrun = TRUE) | // | <#cb15-1>################ Pull data from database ###################### <#cb15-2>library(RPostgreSQL) | // |Loading required package: DBI | | <#cb17-1>host <- 'aact_db-restored-2025-01-07' <#cb17-2> <#cb17-3>driver <- dbDriver("PostgreSQL") <#cb17-4> <#cb17-5>get_data <- function(driver) { <#cb17-6> <#cb17-7>con <- dbConnect( <#cb17-8> driver, <#cb17-9> user='root', <#cb17-10> password='root', <#cb17-11> dbname='aact_db', <#cb17-12> host=host <#cb17-13> ) <#cb17-14>on.exit(dbDisconnect(con)) <#cb17-15> <#cb17-16>query <- dbSendQuery( <#cb17-17> con, <#cb17-18># "select * from formatted_data_with_planned_enrollment;" <#cb17-19>" <#cb17-20>select <#cb17-21> fdqpe.nct_id <#cb17-22> --,fdqpe.start_date <#cb17-23> --,fdqpe.current_enrollment <#cb17-24> --,fdqpe.enrollment_category <#cb17-25> ,fdqpe.current_status <#cb17-26> ,fdqpe.earliest_date_observed <#cb17-27> ,fdqpe.elapsed_duration <#cb17-28> ,fdqpe.n_brands as identical_brands <#cb17-29> ,ntbtu.brand_name_counts <#cb17-30> ,fdqpe.category_id <#cb17-31> ,fdqpe.final_status <#cb17-32> ,fdqpe.h_sdi_val <#cb17-33> --,fdqpe.h_sdi_u95 <#cb17-34> --,fdqpe.h_sdi_l95 <#cb17-35> ,fdqpe.hm_sdi_val <#cb17-36> --,fdqpe.hm_sdi_u95 <#cb17-37> --,fdqpe.hm_sdi_l95 <#cb17-38> ,fdqpe.m_sdi_val <#cb17-39> --,fdqpe.m_sdi_u95 <#cb17-40> --,fdqpe.m_sdi_l95 <#cb17-41> ,fdqpe.lm_sdi_val <#cb17-42> --,fdqpe.lm_sdi_u95 <#cb17-43> --,fdqpe.lm_sdi_l95 <#cb17-44> ,fdqpe.l_sdi_val <#cb17-45> --,fdqpe.l_sdi_u95 <#cb17-46> --,fdqpe.l_sdi_l95 <#cb17-47>from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe <#cb17-48> join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu <#cb17-49> on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id <#cb17-50>order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed <#cb17-51>; <#cb17-52>" <#cb17-53> ) <#cb17-54>df <- fetch(query, n = -1) <#cb17-55>df <- na.omit(df) <#cb17-56> <#cb17-57>query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;") <#cb17-58>n_categories <- fetch(query2, n = -1) <#cb17-59> <#cb17-60>return(list(data=df,ncat=n_categories)) <#cb17-61>} <#cb17-62> <#cb17-63> <#cb17-64>get_counterfact_base <- function(driver) { <#cb17-65> <#cb17-66>con <- dbConnect( <#cb17-67> driver, <#cb17-68> user='root', <#cb17-69> password='root', <#cb17-70> dbname='aact_db', <#cb17-71> host=host <#cb17-72> ) <#cb17-73>on.exit(dbDisconnect(con)) <#cb17-74> <#cb17-75>query <- dbSendQuery( <#cb17-76> con, <#cb17-77> " <#cb17-78> with cte as ( <#cb17-79> --get last recruiting state <#cb17-80> select fd.nct_id, max(fd.earliest_date_observed),min(fd2.earliest_date_observed) as tmstmp <#cb17-81> from formatted_data fd <#cb17-82> join formatted_data fd2 <#cb17-83> on fd.nct_id=fd2.nct_id and fd.earliest_date_observed < fd2.earliest_date_observed <#cb17-84> where fd.current_status = 'Recruiting' <#cb17-85> and fd2.current_status = 'Active, not recruiting' <#cb17-86> group by fd.nct_id <#cb17-87> ) <#cb17-88> select <#cb17-89> fdqpe.nct_id <#cb17-90> --,fdqpe.start_date <#cb17-91> --,fdqpe.current_enrollment <#cb17-92> --,fdqpe.enrollment_category <#cb17-93> ,fdqpe.current_status <#cb17-94> ,fdqpe.earliest_date_observed <#cb17-95> ,fdqpe.elapsed_duration <#cb17-96> ,fdqpe.n_brands as identical_brands <#cb17-97> ,ntbtu.brand_name_counts <#cb17-98> ,fdqpe.category_id <#cb17-99> ,fdqpe.final_status <#cb17-100> ,fdqpe.h_sdi_val <#cb17-101> --,fdqpe.h_sdi_u95 <#cb17-102> --,fdqpe.h_sdi_l95 <#cb17-103> ,fdqpe.hm_sdi_val <#cb17-104> --,fdqpe.hm_sdi_u95 <#cb17-105> --,fdqpe.hm_sdi_l95 <#cb17-106> ,fdqpe.m_sdi_val <#cb17-107> --,fdqpe.m_sdi_u95 <#cb17-108> --,fdqpe.m_sdi_l95 <#cb17-109> ,fdqpe.lm_sdi_val <#cb17-110> --,fdqpe.lm_sdi_u95 <#cb17-111> --,fdqpe.lm_sdi_l95 <#cb17-112> ,fdqpe.l_sdi_val <#cb17-113> --,fdqpe.l_sdi_u95 <#cb17-114> --,fdqpe.l_sdi_l95 <#cb17-115> from formatted_data_with_planned_enrollment fdqpe <#cb17-116> join \"Formularies\".nct_to_brand_counts_through_uspdc ntbtu <#cb17-117> on fdqpe.nct_id = ntbtu.nct_id <#cb17-118> join cte <#cb17-119> on fdqpe.nct_id = cte.nct_id <#cb17-120> and fdqpe.earliest_date_observed = cte.tmstmp <#cb17-121> order by fdqpe.nct_id, fdqpe.earliest_date_observed <#cb17-122> ; <#cb17-123> " <#cb17-124> ) <#cb17-125>df <- fetch(query, n = -1) <#cb17-126>df <- na.omit(df) <#cb17-127> <#cb17-128>query2 <-dbSendQuery(con,"select count(*) from \"DiseaseBurden\".icd10_categories ic where \"level\"=1;") <#cb17-129>n_categories <- fetch(query2, n = -1) <#cb17-130> <#cb17-131>return(list(data=df,ncat=n_categories)) <#cb17-132>} <#cb17-133> <#cb17-134> <#cb17-135>d <- get_data(driver) <#cb17-136>df <- d$data <#cb17-137>n_categories <- d$ncat <#cb17-138> <#cb17-139>cf <- get_counterfact_base(driver) <#cb17-140>df_counterfact_base <- cf$data <#cb17-141> <#cb17-142> <#cb17-143> <#cb17-144>################ Format Data ########################### <#cb17-145> <#cb17-146>data_formatter <- function(df) { <#cb17-147>categories <- df["category_id"] <#cb17-148> <#cb17-149>x <- df["elapsed_duration"] <#cb17-150>x["identical_brands"] <- asinh(df$identical_brands) <#cb17-151>x["brand_name_counts"] <- 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<#cb17-177>categories <- df$category_id <#cb17-178> <#cb17-179>x <- train$x <#cb17-180>y <- train$y <#cb17-181> <#cb17-182>x_cf_base <- counterfact_base$x <#cb17-183>y_cf_base <- counterfact_base$y <#cb17-184>cf_categories <- df_counterfact_base$category_id | // Fit Model | <#cb18-1>################################# FIT MODEL ######################################### <#cb18-2>inherited_cols <- c( <#cb18-3> "elapsed_duration" <#cb18-4> #,"identical_brands" <#cb18-5> #,"brand_name_counts" <#cb18-6> ,"h_sdi_val" <#cb18-7> ,"hm_sdi_val" <#cb18-8> ,"m_sdi_val" <#cb18-9> ,"lm_sdi_val" <#cb18-10> ,"l_sdi_val" <#cb18-11> ,"status_NYR"# TODO: may need to remove <#cb18-12> ,"status_EBI" <#cb18-13> ,"status_Rec" <#cb18-14> ,"status_ANR" <#cb18-15>) | // | <#cb19-1>beta_list <- list( <#cb19-2> groups = c( <#cb19-3> `1`="Infections & Parasites", <#cb19-4> `2`="Neoplasms", <#cb19-5> `3`="Blood & Immune system", <#cb19-6> `4`="Endocrine, Nutritional, and Metabolic", <#cb19-7> `5`="Mental & Behavioral", <#cb19-8> `6`="Nervous System", <#cb19-9> `7`="Eye and Adnexa", <#cb19-10> `8`="Ear and Mastoid", <#cb19-11> `9`="Circulatory", <#cb19-12> `10`="Respiratory", <#cb19-13> `11`="Digestive", <#cb19-14> `12`="Skin & Subcutaneaous tissue", <#cb19-15> `13`="Musculoskeletal", <#cb19-16> `14`="Genitourinary", <#cb19-17> `15`="Pregancy, Childbirth, & Puerperium", <#cb19-18> `16`="Perinatal Period", <#cb19-19> `17`="Congential", <#cb19-20> `18`="Symptoms, Signs etc.", <#cb19-21> `19`="Injury etc.", <#cb19-22> `20`="External Causes", <#cb19-23> `21`="Contact with Healthcare", <#cb19-24> `22`="Special Purposes" <#cb19-25> ), <#cb19-26> parameters = c( <#cb19-27> `1`="Elapsed Duration", <#cb19-28> # brands <#cb19-29> `2`="asinh(Generic Brands)", <#cb19-30> `3`="asinh(Competitors USPDC)", <#cb19-31> # population <#cb19-32> `4`="asinh(High SDI)", <#cb19-33> `5`="asinh(High-Medium SDI)", <#cb19-34> `6`="asinh(Medium SDI)", <#cb19-35> `7`="asinh(Low-Medium SDI)", <#cb19-36> `8`="asinh(Low SDI)", <#cb19-37> #Status <#cb19-38> `9`="status_NYR", <#cb19-39> `10`="status_EBI", <#cb19-40> `11`="status_Rec", <#cb19-41> `12`="status_ANR" <#cb19-42> ) <#cb19-43>) <#cb19-44> <#cb19-45>get_parameters <- function(stem,class_list) { <#cb19-46> #get categories and lengths <#cb19-47> named <- names(class_list) <#cb19-48> lengths <- sapply(named, (function (x) length(class_list[[x]]))) <#cb19-49> <#cb19-50> #describe the grid needed <#cb19-51> iter_list <- sapply(named, (function (x) 1:lengths[x])) <#cb19-52> <#cb19-53> #generate the list of parameters <#cb19-54> pardf <- generate_parameter_df(stem, iter_list) <#cb19-55> <#cb19-56> #add columns with appropriate human-readable names <#cb19-57> for (name in named) { <#cb19-58> pardf[paste(name,"_hr",sep="")] <- as.factor( <#cb19-59> sapply(pardf[name], (function (i) class_list[[name]][i])) <#cb19-60> ) <#cb19-61> } <#cb19-62> <#cb19-63> return(pardf) <#cb19-64>} <#cb19-65> <#cb19-66>generate_parameter_df <- function(stem, iter_list) { <#cb19-67> grid <- expand.grid(iter_list) <#cb19-68> grid["param_name"] <- grid %>% unite(x,colnames(grid),sep=",") <#cb19-69> grid["param_name"] <- paste(stem,"[",grid$param_name,"]",sep="") <#cb19-70> return(grid) <#cb19-71>} <#cb19-72> <#cb19-73>group_mcmc_areas <- function( <#cb19-74> stem,# = "beta" <#cb19-75> class_list,# = beta_list <#cb19-76> stanfit,# = fit <#cb19-77> group_id,# = 2 <#cb19-78> rename=TRUE, <#cb19-79> filter=NULL <#cb19-80> ) { <#cb19-81> <#cb19-82> #get all parameter names <#cb19-83> params <- get_parameters(stem,class_list) <#cb19-84> <#cb19-85> #filter down to parameters of interest <#cb19-86> params <- filter(params,groups == group_id) <#cb19-87> #Get dataframe with only the rows of interest <#cb19-88> filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] <#cb19-89> #rename columns <#cb19-90> if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$parameters_hr <#cb19-91> #get group name for title <#cb19-92> group_name <- class_list$groups[group_id] <#cb19-93> #create area plot with appropriate title <#cb19-94> p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + <#cb19-95> ggtitle(paste("Parameter distributions for ICD-10 class:",group_name)) + <#cb19-96> geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) <#cb19-97> <#cb19-98> d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> <#cb19-99> group_by(name) |> <#cb19-100> summarize( <#cb19-101> mean=mean(value) <#cb19-102> ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) <#cb19-103> ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) <#cb19-104> ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) <#cb19-105> ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) <#cb19-106> ) <#cb19-107> return(list(plot=p,quantiles=d,name=group_name)) <#cb19-108>} <#cb19-109> <#cb19-110>parameter_mcmc_areas <- function( <#cb19-111> stem,# = "beta" <#cb19-112> class_list,# = beta_list <#cb19-113> stanfit,# = fit <#cb19-114> parameter_id,# = 2 <#cb19-115> rename=TRUE <#cb19-116> ) { <#cb19-117> #get all parameter names <#cb19-118> params <- get_parameters(stem,class_list) <#cb19-119> #filter down to parameters of interest <#cb19-120> params <- filter(params,parameters == parameter_id) <#cb19-121> #Get dataframe with only the rows of interest <#cb19-122> filtdata <- as.data.frame(stanfit)[params$param_name] <#cb19-123> #rename columns <#cb19-124> if (rename) dimnames(filtdata)[[2]] <- params$groups_hr <#cb19-125> #get group name for title <#cb19-126> parameter_name <- class_list$parameters[parameter_id] <#cb19-127> #create area plot with appropriate title <#cb19-128> p <- mcmc_areas(filtdata,prob = 0.8, prob_outer = 0.95) + <#cb19-129> ggtitle(parameter_name,"Parameter Distribution") + <#cb19-130> geom_vline(xintercept=seq(-2,2,0.5),color="grey",alpha=0.750) <#cb19-131> <#cb19-132> d <- pivot_longer(filtdata, everything()) |> <#cb19-133> group_by(name) |> <#cb19-134> summarize( <#cb19-135> mean=mean(value) <#cb19-136> ,q025 = quantile(value,probs = 0.025) <#cb19-137> ,q975 = quantile(value,probs = 0.975) <#cb19-138> ,q05 = quantile(value,probs = 0.05) <#cb19-139> ,q95 = quantile(value,probs = 0.95) <#cb19-140> ) <#cb19-141> return(list(plot=p,quantiles=d,name=parameter_name)) <#cb19-142>} | // Plan: select all snapshots that are the first to have closed enrollment (Rec -> ANR) | <#cb20-1>#delay intervention <#cb20-2>intervention_enrollment <- x_cf_base[c(inherited_cols,"brand_name_counts", "identical_brands")] <#cb20-3>intervention_enrollment["status_ANR"] <- 0 <#cb20-4>intervention_enrollment["status_Rec"] <- 1 | // | <#cb21-1>counterfact_delay <- list( <#cb21-2> D = ncol(x),# <#cb21-3> N = nrow(x), <#cb21-4> L = n_categories$count, <#cb21-5> y = as.vector(y), <#cb21-6> ll = as.vector(categories), <#cb21-7> x = as.matrix(x), <#cb21-8> mu_mean = 0, <#cb21-9> mu_stdev = 0.05, <#cb21-10> sigma_shape = 4, <#cb21-11> sigma_rate = 20, <#cb21-12> Nx = nrow(x_cf_base), <#cb21-13> llx = as.vector(cf_categories), <#cb21-14> counterfact_x_tilde = as.matrix(intervention_enrollment), <#cb21-15> counterfact_x = as.matrix(x_cf_base) <#cb21-16>) | // | <#cb22-1>fit <- stan( <#cb22-2> file='Hierarchal_Logistic.stan', <#cb22-3> data = counterfact_delay, <#cb22-4> chains = 4, <#cb22-5> iter = 5000, <#cb22-6> seed = 11021585 <#cb22-7> ) | // |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 | |Warning: Examine the pairs() plot to diagnose sampling problems | Explore data<#explore-data> | <#cb25-1>#get number of trials and snapshots in each category <#cb25-2>group_trials_by_category <- as.data.frame(aggregate(category_id ~ nct_id, df, max)) <#cb25-3>group_trials_by_category <- as.data.frame(group_trials_by_category) <#cb25-4> <#cb25-5>category_count <- group_trials_by_category |> group_by(category_id) |> count() | // | <#cb26-1>################################# DATA EXPLORATION ############################ <#cb26-2>driver <- dbDriver("PostgreSQL") <#cb26-3> <#cb26-4>con <- dbConnect( <#cb26-5> driver, <#cb26-6> user='root', <#cb26-7> password='root', <#cb26-8> dbname='aact_db', <#cb26-9> host=host <#cb26-10> ) <#cb26-11>#Plot histogram of count of snapshots <#cb26-12>df3 <- dbGetQuery( <#cb26-13> con, <#cb26-14> "select nct_id,final_status,count(*) from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe <#cb26-15> group by nct_id,final_status ;" <#cb26-16> ) <#cb26-17>#df3 <- fetch(query3, n = -1) <#cb26-18> <#cb26-19>ggplot(data=df3, aes(x=count, fill=final_status)) + <#cb26-20> geom_histogram(binwidth=1) + <#cb26-21> ggtitle("Histogram of snapshots per trial (matched trials)") + <#cb26-22> xlab("Snapshots per trial") | // | <#cb27-1>ggsave("./Images/HistSnapshots.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb29-1>#Plot duration for terminated vs completed <#cb29-2>df4 <- dbGetQuery( <#cb29-3> con, <#cb29-4> " <#cb29-5> select <#cb29-6> nct_id, <#cb29-7> start_date , <#cb29-8> primary_completion_date, <#cb29-9> overall_status , <#cb29-10> primary_completion_date - start_date as duration <#cb29-11> from ctgov.studies s <#cb29-12> where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds) <#cb29-13> ;" <#cb29-14> ) <#cb29-15>#df4 <- fetch(query4, n = -1) <#cb29-16> <#cb29-17>ggplot(data=df4, aes(x=duration,fill=overall_status)) + <#cb29-18> geom_histogram()+ <#cb29-19> ggtitle("Histogram of trial durations") + <#cb29-20> xlab("duration")+ <#cb29-21> facet_wrap(~overall_status) | // |`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`. | | <#cb31-1>ggsave("./Images/HistTrialDurations_Faceted.png") | // |Saving 7 x 5 in image `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`. | | <#cb33-1>df5 <- dbGetQuery( <#cb33-2> con, <#cb33-3> " <#cb33-4> with cte1 as ( <#cb33-5> select <#cb33-6> nct_id, <#cb33-7> start_date , <#cb33-8> primary_completion_date, <#cb33-9> overall_status , <#cb33-10> primary_completion_date - start_date as duration <#cb33-11> from ctgov.studies s <#cb33-12> where nct_id in (select distinct nct_id from http.download_status ds) <#cb33-13> ), cte2 as ( <#cb33-14> select nct_id,count(*) as snapshot_count from formatted_data_with_planned_enrollment fdwpe <#cb33-15> group by nct_id <#cb33-16> ) <#cb33-17> select a.nct_id, a.overall_status, a.duration,b.snapshot_count <#cb33-18> from cte1 as a <#cb33-19> join cte2 as b <#cb33-20> on a.nct_id=b.nct_id <#cb33-21> ;" <#cb33-22> ) <#cb33-23>df5$overall_status <- as.factor(df5$overall_status) <#cb33-24> <#cb33-25>ggplot(data=df5, aes(x=duration,y=snapshot_count,color=overall_status)) + <#cb33-26> geom_jitter() + <#cb33-27> ggtitle("Comparison of duration, status, and snapshot_count") + <#cb33-28> xlab("duration") + <#cb33-29> ylab("snapshot count") | // | <#cb34-1>ggsave("./Images/SnapshotsVsDurationVsTermination.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb36-1>dbDisconnect(con) | // |[1] TRUE | | <#cb38-1>#get number of trials and snapshots in each category <#cb38-2>group_trials_by_category <- as.data.frame(aggregate(category_id ~ nct_id, df, max)) <#cb38-3>group_trials_by_category <- as.data.frame(group_trials_by_category) <#cb38-4> <#cb38-5>ggplot(data = group_trials_by_category, aes(x=category_id)) + <#cb38-6> geom_bar(binwidth=1,color="black",fill="seagreen") + <#cb38-7> scale_x_continuous(breaks=scales::pretty_breaks(n=22)) + <#cb38-8> labs( <#cb38-9> title="bar chart of trial categories" <#cb38-10> ,x="Category ID" <#cb38-11> ,y="Count" <#cb38-12> ) | // |Warning in geom_bar(binwidth = 1, color = "black", fill = "seagreen"): Ignoring unknown parameters: `binwidth` | | <#cb40-1>ggsave("./Images/CategoryCounts.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb42-1>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<#fit-results> | <#cb44-1>################################# ANALYZE ##################################### <#cb44-2>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 -0.05 -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 -0.07 -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] 0.01 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] 0.04 0.00 0.18 -0.29 -0.08 0.02 beta[1,7] 0.07 0.00 0.17 -0.25 -0.04 0.06 beta[1,8] 0.07 0.00 0.16 -0.23 -0.03 0.06 beta[1,9] 0.31 0.01 0.37 -0.23 0.05 0.24 beta[1,10] -0.03 0.00 0.23 -0.53 -0.15 -0.02 beta[1,11] 0.02 0.00 0.23 -0.44 -0.11 0.02 beta[1,12] -0.24 0.00 0.28 -0.88 -0.40 -0.21 beta[2,1] -0.32 0.01 0.24 -0.87 -0.47 -0.29 beta[2,2] -1.42 0.00 0.26 -1.95 -1.60 -1.42 beta[2,3] 0.75 0.00 0.21 0.33 0.61 0.75 beta[2,4] 0.25 0.00 0.21 -0.14 0.10 0.24 beta[2,5] -0.07 0.00 0.18 -0.46 -0.17 -0.06 beta[2,6] -0.13 0.00 0.19 -0.56 -0.24 -0.11 beta[2,7] -0.09 0.00 0.18 -0.49 -0.20 -0.08 beta[2,8] 0.04 0.00 0.17 -0.29 -0.07 0.03 beta[2,9] -0.46 0.01 0.39 -1.38 -0.69 -0.39 beta[2,10] 0.00 0.00 0.23 -0.47 -0.12 -0.01 beta[2,11] -0.15 0.00 0.21 -0.65 -0.27 -0.12 beta[2,12] -0.39 0.01 0.28 -1.01 -0.57 -0.36 beta[3,1] -0.02 0.00 0.27 -0.59 -0.17 -0.02 beta[3,2] -0.08 0.01 0.73 -1.54 -0.55 -0.08 beta[3,3] -0.13 0.01 0.75 -1.67 -0.60 -0.11 beta[3,4] -0.18 0.00 0.27 -0.76 -0.35 -0.17 beta[3,5] -0.09 0.00 0.19 -0.52 -0.19 -0.08 beta[3,6] -0.10 0.00 0.20 -0.58 -0.20 -0.08 beta[3,7] -0.09 0.00 0.19 -0.53 -0.19 -0.07 beta[3,8] -0.07 0.00 0.20 -0.52 -0.17 -0.05 beta[3,9] 0.00 0.00 0.34 -0.71 -0.19 0.00 beta[3,10] 0.00 0.00 0.23 -0.48 -0.12 0.00 beta[3,11] 0.00 0.00 0.25 -0.52 -0.14 0.00 beta[3,12] -0.04 0.00 0.32 -0.71 -0.21 -0.04 beta[4,1] -0.04 0.00 0.26 -0.58 -0.18 -0.03 beta[4,2] -0.32 0.00 0.52 -1.39 -0.66 -0.31 beta[4,3] -0.78 0.01 0.58 -2.01 -1.14 -0.76 beta[4,4] 0.06 0.00 0.24 -0.40 -0.10 0.05 beta[4,5] -0.03 0.00 0.17 -0.38 -0.13 -0.03 beta[4,6] -0.07 0.00 0.18 -0.48 -0.17 -0.06 beta[4,7] 0.00 0.00 0.18 -0.38 -0.11 -0.01 beta[4,8] 0.08 0.00 0.19 -0.25 -0.04 0.06 beta[4,9] -0.13 0.00 0.34 -0.93 -0.29 -0.09 beta[4,10] -0.01 0.00 0.23 -0.52 -0.13 -0.01 beta[4,11] 0.21 0.01 0.29 -0.22 0.02 0.16 beta[4,12] -0.22 0.01 0.32 -0.97 -0.39 -0.18 beta[5,1] -0.09 0.00 0.27 -0.69 -0.23 -0.07 beta[5,2] -0.97 0.01 0.75 -2.61 -1.42 -0.90 beta[5,3] -0.18 0.01 0.75 -1.71 -0.65 -0.17 beta[5,4] 0.02 0.00 0.25 -0.47 -0.14 0.02 beta[5,5] -0.02 0.00 0.18 -0.38 -0.12 -0.02 beta[5,6] -0.05 0.00 0.19 -0.45 -0.16 -0.05 beta[5,7] 0.05 0.00 0.19 -0.30 -0.07 0.04 beta[5,8] 0.10 0.00 0.20 -0.25 -0.03 0.07 beta[5,9] 0.02 0.00 0.32 -0.65 -0.16 0.01 beta[5,10] -0.01 0.00 0.22 -0.50 -0.13 -0.01 beta[5,11] 0.09 0.00 0.25 -0.36 -0.06 0.06 beta[5,12] -0.20 0.01 0.32 -0.94 -0.37 -0.16 beta[6,1] -0.04 0.00 0.27 -0.61 -0.19 -0.04 beta[6,2] 1.43 0.01 0.71 0.21 0.92 1.38 beta[6,3] 2.04 0.01 0.73 0.71 1.54 2.01 beta[6,4] -0.35 0.00 0.24 -0.86 -0.51 -0.34 beta[6,5] -0.12 0.00 0.19 -0.57 -0.22 -0.10 beta[6,6] -0.08 0.00 0.19 -0.50 -0.18 -0.07 beta[6,7] -0.04 0.00 0.18 -0.43 -0.15 -0.04 beta[6,8] 0.00 0.00 0.18 -0.36 -0.10 0.00 beta[6,9] 0.01 0.00 0.33 -0.67 -0.17 0.00 beta[6,10] 0.00 0.00 0.23 -0.49 -0.13 0.00 beta[6,11] -0.03 0.00 0.25 -0.58 -0.16 -0.02 beta[6,12] -0.03 0.00 0.31 -0.64 -0.20 -0.03 beta[7,1] -0.03 0.00 0.26 -0.57 -0.18 -0.03 beta[7,2] -0.17 0.01 0.71 -1.62 -0.61 -0.15 beta[7,3] -0.19 0.01 0.75 -1.72 -0.65 -0.17 beta[7,4] -0.24 0.00 0.28 -0.85 -0.40 -0.23 beta[7,5] -0.12 0.00 0.20 -0.58 -0.22 -0.10 beta[7,6] -0.12 0.00 0.20 -0.59 -0.22 -0.10 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8913 1.00 p_predicted_intervention[163] 0.54 0.99 7124 1.00 p_predicted_intervention[164] 0.54 0.99 7124 1.00 p_predicted_intervention[165] 0.11 1.00 9363 1.00 p_predicted_intervention[166] 0.11 1.00 9363 1.00 p_predicted_intervention[167] 0.60 0.99 7157 1.00 p_predicted_intervention[168] 0.10 1.00 9383 1.00 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 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). | Parameter Distributions | <#cb46-1>#g1 <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,1) <#cb46-2> <#cb46-3> <#cb46-4>gx <- c() <#cb46-5> <#cb46-6>#grab parameters for every category with more than 8 observations <#cb46-7>for (i in category_count$category_id[category_count$n >= 8]) { <#cb46-8> print(i) <#cb46-9> <#cb46-10> #Print parameter distributions <#cb46-11> gi <- group_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups <#cb46-12> ggsave( <#cb46-13> paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/group_",i,"_",gi$name,".png") <#cb46-14> ,plot=gi$plot <#cb46-15> ) <#cb46-16> gx <- c(gx,gi) <#cb46-17> <#cb46-18> #Get Quantiles and means for parameters <#cb46-19> table <- xtable(gi$quantiles, <#cb46-20> floating=FALSE <#cb46-21> ,latex.environments = NULL <#cb46-22> ,booktabs = TRUE <#cb46-23> ,zap=getOption("digits") <#cb46-24> ) <#cb46-25> write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/group_",gi$name,".tex")) <#cb46-26>} | // |[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 | | <#cb73-1>px <- c() <#cb73-2> <#cb73-3> <#cb73-4>for (i in c(1,2,3,9,10,11,12)) { <#cb73-5> <#cb73-6> #Print parameter distributions <#cb73-7> pi <- parameter_mcmc_areas("beta",beta_list,fit,i) #add way to filter groups <#cb73-8> ggsave( <#cb73-9> paste0("./Images/DirectEffects/Parameters/parameters_",i,"_",pi$name,".png") <#cb73-10> ,plot=pi$plot <#cb73-11> ) <#cb73-12> px <- c(px,pi) <#cb73-13> <#cb73-14> #Get Quantiles and means for parameters <#cb73-15> table <- xtable(pi$quantiles, <#cb73-16> floating=FALSE <#cb73-17> ,latex.environments = NULL <#cb73-18> ,booktabs = TRUE <#cb73-19> ,zap=getOption("digits") <#cb73-20> ) <#cb73-21> write_lines(table,paste0("./latex_output/DirectEffects/parameters_",i,"_",pi$name,".tex")) <#cb73-22> <#cb73-23>} | // |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) | <#cb84-1>print(px[4]$plot + px[7]$plot) | // | <#cb85-1>ggsave("./Images/DirectEffects/Parameters/2+3_generic_and_uspdc.png") | // |Saving 7 x 5 in image | Counterfactuals | <#cb87-1>generated_ib <- gqs( <#cb87-2> fit@stanmodel, <#cb87-3> data=counterfact_delay, <#cb87-4> draws=as.matrix(fit), <#cb87-5> seed=11021585 <#cb87-6> ) | // | <#cb88-1>df_ib_p <- data.frame( <#cb88-2> p_prior=as.vector(extract(generated_ib, pars="p_prior")$p_prior) <#cb88-3> ,p_predicted = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted")$p_predicted) <#cb88-4>) <#cb88-5> <#cb88-6>df_ib_prior <- data.frame( <#cb88-7> mu_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="mu_prior")$mu_prior) <#cb88-8> ,sigma_prior = as.vector(extract(generated_ib, pars="sigma_prior")$sigma_prior) <#cb88-9>) <#cb88-10> <#cb88-11>#p_prior <#cb88-12>ggplot(df_ib_p, aes(x=p_prior)) + <#cb88-13> geom_density() + <#cb88-14> labs( <#cb88-15> title="Implied Prior Distribution P" <#cb88-16> ,subtitle="" <#cb88-17> ,x="Probability Domain 'p'" <#cb88-18> ,y="Probability Density" <#cb88-19> ) | // | <#cb89-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_p.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb91-1>#p_posterior <#cb91-2>ggplot(df_ib_p, aes(x=p_predicted)) + <#cb91-3> geom_density() + <#cb91-4> labs( <#cb91-5> title="Implied Posterior Distribution P" <#cb91-6> ,subtitle="" <#cb91-7> ,x="Probability Domain 'p'" <#cb91-8> ,y="Probability Density" <#cb91-9> ) | // | <#cb92-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/posterior_p.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb94-1>#mu_prior <#cb94-2>ggplot(df_ib_prior) + <#cb94-3> geom_density(aes(x=mu_prior)) + <#cb94-4> labs( <#cb94-5> title="Prior - Mu" <#cb94-6> ,subtitle="same prior for all Mu values" <#cb94-7> ,x="Mu" <#cb94-8> ,y="Probability" <#cb94-9> ) | // | <#cb95-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_mu.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb97-1>#sigma_posterior <#cb97-2>ggplot(df_ib_prior) + <#cb97-3> geom_density(aes(x=sigma_prior)) + <#cb97-4> labs( <#cb97-5> title="Prior - Sigma" <#cb97-6> ,subtitle="same prior for all Sigma values" <#cb97-7> ,x="Sigma" <#cb97-8> ,y="Probability" <#cb97-9> ) | // | <#cb98-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/prior_sigma.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb100-1>check_hmc_diagnostics(fit) | // | Divergences: | |0 of 10000 iterations ended with a divergence. | | Tree depth: | |0 of 10000 iterations saturated the maximum tree depth of 10. | | Energy: | |E-BFMI indicated possible pathological behavior: 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<#intervention-delay-close- of-enrollment> | <#cb107-1>counterfact_predicted_ib <- data.frame( <#cb107-2> p_predicted_default = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_default")$p_predicted_default) <#cb107-3> ,p_predicted_intervention = as.vector(extract(generated_ib, pars="p_predicted_intervention")$p_predicted_intervention) <#cb107-4> ,predicted_difference = as.vector(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) <#cb107-5>) <#cb107-6> <#cb107-7> <#cb107-8>ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_default)) + <#cb107-9> geom_density() + <#cb107-10> labs( <#cb107-11> title="Predicted Distribution of 'p'" <#cb107-12> ,subtitle="Intervention: None" <#cb107-13> ,x="Probability Domain 'p'" <#cb107-14> ,y="Probability Density" <#cb107-15> ) | // | <#cb108-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_base.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb110-1>ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=p_predicted_intervention)) + <#cb110-2> geom_density() + <#cb110-3> labs( <#cb110-4> title="Predicted Distribution of 'p'" <#cb110-5> ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment" <#cb110-6> ,x="Probability Domain 'p'" <#cb110-7> ,y="Probability Density" <#cb110-8> ) | // | <#cb111-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_interv.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb113-1>ggplot(counterfact_predicted_ib, aes(x=predicted_difference)) + <#cb113-2> geom_density() + <#cb113-3> labs( <#cb113-4> title="Predicted Distribution of differences 'p'" <#cb113-5> ,subtitle="Intervention: Delay close of enrollment" <#cb113-6> ,x="Difference in 'p' under treatment" <#cb113-7> ,y="Probability Density" <#cb113-8> ) | // | <#cb114-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/default_p_generic_intervention_distdiff.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb116-1>get_category_count <- function(tbl, id) { <#cb116-2> result <- tbl$n[tbl$category_id == id] <#cb116-3> if(length(result) == 0) 0 else result <#cb116-4>} <#cb116-5> <#cb116-6>category_names <- sapply(1:length(beta_list$groups), <#cb116-7> function(i) sprintf("ICD-10 #%d: %s (n=%d)", <#cb116-8> i, <#cb116-9> beta_list$groups[i], <#cb116-10> get_category_count(category_count, i))) | // | <#cb117-1>pddf_ib <- data.frame(extract(generated_ib, pars="predicted_difference")$predicted_difference) |> <#cb117-2> pivot_longer(X1:X168) #CHANGE_NOTE: moved from X169 to X168 <#cb117-3> <#cb117-4>#TODO: Fix Category names <#cb117-5>pddf_ib["entry_idx"] <- as.numeric(gsub("\\D","",pddf_ib$name)) <#cb117-6>pddf_ib["category"] <- sapply(pddf_ib$entry_idx, function(i) df$category_id[i]) <#cb117-7>pddf_ib["category_name"] <- sapply( <#cb117-8> pddf_ib$category, <#cb117-9> function(i) category_names[i] <#cb117-10> ) <#cb117-11> <#cb117-12> <#cb117-13> <#cb117-14>ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + <#cb117-15> geom_density(adjust=1/5) + <#cb117-16> labs( <#cb117-17> title = "Distribution of predicted differences" <#cb117-18> ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" <#cb117-19> ,x = "Difference in probability due to intervention" <#cb117-20> ,y = "Probability Density" <#cb117-21> ) + <#cb117-22> geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") | // | <#cb118-1> #todo: add median, mean, 40/60 quantiles as well as <#cb118-2>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_styled.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb120-1>ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + <#cb120-2> geom_density(adjust=1/5) + <#cb120-3> facet_wrap( <#cb120-4> ~factor( <#cb120-5> category_name, <#cb120-6> levels=category_names <#cb120-7> ) <#cb120-8> , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE) <#cb120-9> , ncol=4) + <#cb120-10> labs( <#cb120-11> title = "Distribution of predicted differences | By Group" <#cb120-12> ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" <#cb120-13> ,x = "Difference in probability due to intervention" <#cb120-14> ,y = "Probability Density" <#cb120-15> ) + <#cb120-16> geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") + <#cb120-17> theme(strip.text.x = element_text(size = 8)) | // | <#cb121-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_distdiff_by_group.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb123-1>ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + <#cb123-2> geom_histogram(bins=300) + <#cb123-3> facet_wrap( <#cb123-4> ~factor( <#cb123-5> category_name, <#cb123-6> levels=category_names <#cb123-7> ) <#cb123-8> , labeller = label_wrap_gen(multi_line = TRUE) <#cb123-9> , ncol=4) + <#cb123-10> labs( <#cb123-11> title = "Histogram of predicted differences | By Group" <#cb123-12> ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" <#cb123-13> ,x = "Difference in probability due to intervention" <#cb123-14> ,y = "Predicted counts" <#cb123-15> ) + <#cb123-16> geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") + <#cb123-17> theme(strip.text.x = element_text(size = 8)) | // | <#cb124-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_by_group.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb126-1>p3 <- ggplot(pddf_ib, aes(x=value,)) + <#cb126-2> geom_histogram(bins=500) + <#cb126-3> labs( <#cb126-4> title = "Distribution of predicted differences" <#cb126-5> ,subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment" <#cb126-6> ,x = "Difference in probability due to intervention" <#cb126-7> ,y = "Probability Density" <#cb126-8> ,caption = "Vertical marks: 5/10/25/50/75/90/95th percentiles. Dot shows mean." <#cb126-9> ) + <#cb126-10> geom_vline(aes(xintercept = 0), color = "skyblue", linetype="dashed") <#cb126-11> <#cb126-12>stats <- list( <#cb126-13> p5 = quantile(pddf_ib$value, 0.05), <#cb126-14> p10 = quantile(pddf_ib$value, 0.10), <#cb126-15> q1 = quantile(pddf_ib$value, 0.25), <#cb126-16> med = median(pddf_ib$value), <#cb126-17> mean = mean(pddf_ib$value), <#cb126-18> q3 = quantile(pddf_ib$value, 0.75), <#cb126-19> p90 = quantile(pddf_ib$value, 0.90), <#cb126-20> p95 = quantile(pddf_ib$value, 0.95), <#cb126-21> max_height = max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count), <#cb126-22> y_offset = -max(ggplot_build(p3)$data[[1]]$count) * 0.05 <#cb126-23>) <#cb126-24> <#cb126-25>p3 + <#cb126-26> # Box <#cb126-27> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-28> x = c(stats$q1, stats$q3, stats$med), <#cb126-29> xend = c(stats$q1, stats$q3, stats$med), <#cb126-30> y = rep(stats$y_offset, 3), <#cb126-31> yend = rep(stats$y_offset * 2, 3) <#cb126-32> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-33> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-34> x = rep(stats$q1, 2), <#cb126-35> xend = rep(stats$q3, 2), <#cb126-36> y = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2), <#cb126-37> yend = c(stats$y_offset, stats$y_offset * 2) <#cb126-38> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-39> # Inner whiskers (Q1->P10, Q3->P90) <#cb126-40> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-41> x = c(stats$q1, stats$q3), <#cb126-42> xend = c(stats$p10, stats$p90), <#cb126-43> y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2), <#cb126-44> yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2) <#cb126-45> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-46> # Crossbars at P10/P90 <#cb126-47> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-48> x = c(stats$p10, stats$p90), <#cb126-49> xend = c(stats$p10, stats$p90), <#cb126-50> y = stats$y_offset * 1.3, <#cb126-51> yend = stats$y_offset * 1.7 <#cb126-52> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-53> # Outer whiskers (P10->P5, P90->P95) <#cb126-54> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-55> x = c(stats$p10, stats$p90), <#cb126-56> xend = c(stats$p5, stats$p95), <#cb126-57> y = rep(stats$y_offset * 1.5, 2), <#cb126-58> yend = rep(stats$y_offset * 1.5, 2) <#cb126-59> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-60> # Crossbars at P5/P95 <#cb126-61> geom_segment(data = data.frame( <#cb126-62> x = c(stats$p5, stats$p95), <#cb126-63> xend = c(stats$p5, stats$p95), <#cb126-64> y = stats$y_offset * 1.3, <#cb126-65> yend = stats$y_offset * 1.7 <#cb126-66> ), aes(x = x, xend = xend, y = y, yend = yend)) + <#cb126-67> # Mean dot <#cb126-68> geom_point(data = data.frame( <#cb126-69> x = stats$mean, <#cb126-70> y = stats$y_offset * 1.5 <#cb126-71> ), aes(x = x, y = y)) | // | <#cb127-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_histdiff_boxplot.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb129-1> ggplot(pddf_ib, aes(x=value)) + <#cb129-2> stat_ecdf(geom='step') + <#cb129-3> labs( <#cb129-4> title = "Cumulative distribution of predicted differences", <#cb129-5> subtitle = "Intervention: Delay close of enrollment", <#cb129-6> x = "Difference in probability of termination due to intervention", <#cb129-7> y = "Cumulative Proportion" <#cb129-8> ) | // | <#cb130-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/DirectEffects/p_delay_intervention_cumulative_distdiff.png") | // |Saving 7 x 5 in image | Get the % of differences in the spike around zero | <#cb132-1># get values around and above/below spike <#cb132-2>width <- 0.02 <#cb132-3>spike_band_centered_zero <- mean( pddf_ib$value >= -width/2 & pddf_ib$value <= width/2) <#cb132-4>above_spike_band <- mean( pddf_ib$value >= width/2) <#cb132-5>below_spike_band <- mean( pddf_ib$value <= -width/2) <#cb132-6> <#cb132-7># get mass above and mass below zero <#cb132-8>mass_below_zero <- mean( pddf_ib$value <= 0) | // Looking at the spike around zero, we find that 13.09% of the probability mass is contained within the band from [-1,1]. Additionally, there was 33.4282738% of the probability above that – representing those with a general increase in the probability of termination – and 53.4817262% of the probability mass below the band – representing a decrease in the probability of termination. On average, if you keep the trial open instead of closing it, 0.6337363% of trials will see a decrease in the probability of termination, but, due to the high increase in probability of termination given termination was increased, the mean probability of termination increases by 0.0964726. | <#cb133-1># 5%-iles <#cb133-2> <#cb133-3>summary(pddf_ib$value) | // | Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. -0.99850 -0.12919 -0.02259 0.09647 0.14531 1.00000 | | <#cb135-1># Create your quantiles <#cb135-2>quants <- quantile(pddf_ib$value, probs = seq(0,1,0.05), type=4) <#cb135-3> <#cb135-4># Convert to a data frame <#cb135-5>quant_df <- data.frame( <#cb135-6> Percentile = names(quants), <#cb135-7> Value = quants <#cb135-8>) <#cb135-9>kable(quant_df) | // Percentile Value 0% 0% -0.9985020 5% 5% -0.3763454 10% 10% -0.2639654 15% 15% -0.2053399 20% 20% -0.1628793 25% 25% -0.1291890 30% 30% -0.0980523 35% 35% -0.0734082 40% 40% -0.0547123 45% 45% -0.0385514 50% 50% -0.0225949 55% 55% -0.0045955 60% 60% -0.0000394 65% 65% 0.0010549 70% 70% 0.0509626 75% 75% 0.1453046 80% 80% 0.3425234 85% 85% 0.7084837 90% 90% 0.9250351 95% 95% 0.9820456 100% 100% 1.0000000 There seems to be some trials that are highly suceptable to this enrollment delay. Specifically, there were some | <#cb136-1>n = length(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention) <#cb136-2>k = 100 <#cb136-3>simulated_terminations_intervention <- mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_intervention))) <#cb136-4>simulated_terminations_base <-mean(rbinom(n,k,as.vector(counterfact_predicted_ib$p_predicted_default))) <#cb136-5> <#cb136-6>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 | <#cb137-1>#trace plots <#cb137-2>plot(fit, pars=c("mu"), plotfun="trace") | // | <#cb138-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_plot_mu.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb140-1>for (i in 1:3) { <#cb140-2> print( <#cb140-3> mcmc_rank_overlay( <#cb140-4> fit, <#cb140-5> pars=c( <#cb140-6> paste0("mu[",4*i-3,"]"), <#cb140-7> paste0("mu[",4*i-2,"]"), <#cb140-8> paste0("mu[",4*i-1,"]"), <#cb140-9> paste0("mu[",4*i,"]") <#cb140-10> ), <#cb140-11> n_bins=100 <#cb140-12> )+ legend_move("top") + <#cb140-13> scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") <#cb140-14> ) <#cb140-15> mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) <#cb140-16> filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_mu_",mu_range,".png") <#cb140-17> ggsave(filename) <#cb140-18>} | // |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 | | <#cb145-1>plot(fit, pars=c("sigma"), plotfun="trace") | // | <#cb146-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/traceplot_sigma.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb148-1>for (i in 1:3) { <#cb148-2> print( <#cb148-3> mcmc_rank_overlay( <#cb148-4> fit, <#cb148-5> pars=c( <#cb148-6> paste0("sigma[",4*i-3,"]"), <#cb148-7> paste0("sigma[",4*i-2,"]"), <#cb148-8> paste0("sigma[",4*i-1,"]"), <#cb148-9> paste0("sigma[",4*i,"]") <#cb148-10> ), <#cb148-11> n_bins=100 <#cb148-12> )+ legend_move("top") + <#cb148-13> scale_colour_ghibli_d("KikiMedium") <#cb148-14> ) <#cb148-15> sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) <#cb148-16> filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/trace_rank_plot_sigma_",sigma_range,".png") <#cb148-17> ggsave(filename) <#cb148-18>} | // |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 | | <#cb153-1>#other diagnostics <#cb153-2>logpost <- log_posterior(fit) <#cb153-3>nuts_prmts <- nuts_params(fit) <#cb153-4>posterior <- as.array(fit) | // | <#cb154-1>color_scheme_set("darkgray") <#cb154-2>div_style <- parcoord_style_np(div_color = "green", div_size = 0.05, div_alpha = 0.4) <#cb154-3>mcmc_parcoord(posterior, regex_pars = "mu", np=nuts_prmts, np_style = div_style, alpha = 0.05) | // | <#cb155-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_mu.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb157-1>for (i in 1:3) { <#cb157-2> mus = sapply(3:0, function(j) paste0("mu[",4*i-j ,"]")) <#cb157-3> print( <#cb157-4> mcmc_pairs( <#cb157-5> posterior, <#cb157-6> np = nuts_prmts, <#cb157-7> pars=c( <#cb157-8> mus, <#cb157-9> "lp__" <#cb157-10> ), <#cb157-11> off_diag_args = list(size = 0.75) <#cb157-12> ) <#cb157-13> ) <#cb157-14> mu_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) <#cb157-15> filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_mu_",mu_range,".png") <#cb157-16> ggsave(filename) <#cb157-17>} | // |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | | <#cb161-1>mcmc_parcoord(posterior,regex_pars = "sigma", np=nuts_prmts, alpha=0.05) | // | <#cb162-1>ggsave("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/parcoord_sigma.png") | // |Saving 7 x 5 in image | | <#cb164-1>for (i in 1:3) { <#cb164-2> params = sapply(3:0, function(j) paste0("sigma[",4*i-j ,"]")) <#cb164-3> print( <#cb164-4> mcmc_pairs( <#cb164-5> posterior, <#cb164-6> np = nuts_prmts, <#cb164-7> pars=c( <#cb164-8> params, <#cb164-9> "lp__" <#cb164-10> ), <#cb164-11> off_diag_args = list(size = 0.75) <#cb164-12> ) <#cb164-13> ) <#cb164-14> sigma_range <- paste0(4*i-3,"-",4*i) <#cb164-15> filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_sigma_",sigma_range,".png") <#cb164-16> ggsave(filename) <#cb164-17>} | // |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | | <#cb168-1>for (k in 1:22) { <#cb168-2>for (i in 1:3) { <#cb168-3> params = sapply(3:0, function(j) paste0("beta[",k,",",4*i-j ,"]")) <#cb168-4> print( <#cb168-5> mcmc_pairs( <#cb168-6> posterior, <#cb168-7> np = nuts_prmts, <#cb168-8> pars=c( <#cb168-9> params, <#cb168-10> "lp__" <#cb168-11> ), <#cb168-12> off_diag_args = list(size = 0.75) <#cb168-13> ) <#cb168-14> ) <#cb168-15> <#cb168-16> beta_range <- paste0("k_",k,"_i_",4*i-3,"-",4*i) <#cb168-17> filename <- paste0("./EffectsOfEnrollmentDelay/Images/diagnostics/correlation_plot_beta_",beta_range,".png") <#cb168-18> ggsave(filename) <#cb168-19>}} | // |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | |Saving 7 x 5 in image | TODO * Double check data flow. (Write summary of this in human readable form) o Is it the data we want from the database + Training + Counterfactual Evaluation # choose a single snapshot per trial. o Is the model in STAN well specified. * work on LOO validation of model / /