root/library/tests/stresssuite/arx_elem_stress.cpp @ 722

Revision 722, 1.4 kB (checked in by mido, 15 years ago)

astyler run over all test sources
general_suite added
cleanup of \test directory finished

Line 
1#include "estim/arx.h"
2#include "../mat_checks.h"
3
4using namespace bdm;
5
6TEST ( arx_elem_stress ) {
7        // Setup model : ARX for 1D Gaussian
8        //Test constructor
9        mat V0 = 0.00001 * eye ( 2 );
10        V0 ( 0, 0 ) = 0.1; //
11        ARX Ar;
12        Ar.set_statistics ( 1, V0, -1.0 );
13        Ar.set_constant ( true );
14        Ar.validate();
15
16        mat mu ( 1, 1 );
17        mat R ( 1, 1 );
18        Ar.posterior().mean_mat ( mu, R );
19        cout << "Prior moments: mu=" << mu << ", R=" << R << endl;
20
21        int ndat = 200;
22        vec smp = randn ( ndat );
23        //
24        mat Smp = ones ( 2, ndat );
25        Smp.set_row ( 0, smp );
26        //
27        Ar.bayes_batch ( Smp );
28        // Ar is now filled with estimates of N(0,1);
29        cout << "Empirical moments: mu=" << sum ( smp ) / ndat << ", R=" << sum_sqr ( smp ) / ndat - pow ( sum ( smp ) / ndat, 2 ) << endl;
30        Ar.posterior().mean_mat ( mu, R );
31        cout << "Posterior moments: mu=" << mu << ", R=" << R << endl;
32
33        //////// TEST prediction
34        vec x = linspace ( -3.0, 3.0, 100 );
35        double xstep = 6.0 / 100.0;
36        mat X ( 1, 100 );
37        mat X2 ( 2, 100 );
38        X.set_row ( 0, x );
39        X2.set_row ( 0, x );
40
41        mlstudent* Ap = Ar.predictor_student();
42        vec Ap_x = Ap->evallogcond_mat ( X, empty_vec );
43        vec ll_x = Ar.logpred_mat ( X2 );
44
45        cout << "normalize : " << xstep*sum ( exp ( Ap_x ) ) << endl;
46        cout << "normalize : " << xstep*sum ( exp ( ll_x ) ) << endl;
47
48        it_file it ( "arx_elem_test.it" );
49        it << Name ( "Ap_x" ) << Ap_x;
50        it << Name ( "ll_x" ) << ll_x;
51}
Note: See TracBrowser for help on using the browser.