00001
00013 #ifndef AR_H
00014 #define AR_H
00015
00016 #include "../stat/libFN.h"
00017 #include "../stat/libEF.h"
00018
00019 namespace bdm {
00020
00039 class ARX: public BMEF {
00040 protected:
00042 int dimx;
00045 RV _yrv;
00047 egiw est;
00049 ldmat &V;
00051 double ν
00052 public:
00055 ARX ( const double frg0=1.0 ) : BMEF ( frg0 ),est (), V ( est._V() ), nu ( est._nu() ) {};
00056 ARX ( const ARX &A0 ) : BMEF (),est (), V ( est._V() ), nu ( est._nu() ) {
00057 set_statistics ( A0.dimx,A0.V,A0.nu );
00058 set_parameters(A0.frg);
00059 };
00060 ARX* _copy_() const;
00061 void set_parameters ( double frg0 ) {frg=frg0;}
00062 void set_statistics ( int dimx0, const ldmat V0, double nu0=-1.0 ) {est.set_parameters ( dimx0,V0,nu0 );last_lognc=est.lognc();dimx=dimx0;}
00064
00065
00066
00068 void set_statistics ( const BMEF* BM0 );
00069
00070
00073
00075 void bayes ( const vec &dt, const double w );
00076 void bayes ( const vec &dt ) {bayes ( dt,1.0 );};
00077 double logpred ( const vec &dt ) const;
00078 void flatten ( const BMEF* B ) {
00079 const ARX* A=dynamic_cast<const ARX*> ( B );
00080
00081 est.pow ( A->nu/nu );
00082 if ( evalll ) {last_lognc=est.lognc();}
00083 }
00085 enorm<ldmat>* epredictor ( const vec &rgr ) const;
00087 enorm<ldmat>* epredictor() const {
00088 it_assert_debug ( dimx==V.rows()-1,"Regressor is not only 1" );
00089 return epredictor ( vec_1 ( 1.0 ) );
00090 }
00092 mlnorm<ldmat>* predictor() const;
00093 mlstudent* predictor_student() const;
00095 ivec structure_est ( egiw Eg0 );
00097
00100 const egiw* _e() const {return &est ;};
00101 const egiw& posterior() const {return est;}
00103
00106 void set_drv ( const RV &drv0 ) {drv=drv0;}
00107 RV& get_yrv() {
00108
00109 if ( _yrv._dsize() !=dimx ) {
00110 int i=0;
00111 while ( _yrv._dsize() <dimx ) {_yrv.add ( drv ( vec_1 ( i ) ) );i++;}
00112 }
00113
00114 it_assert_debug ( _yrv._dsize() ==dimx,"incompatible drv" );
00115 return _yrv;
00116 }
00118 };
00119
00120 }
00121
00122 #endif // AR_H
00123
00124