install.packages("shock")
library("shock", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3")
source('~/Dropbox/GLLiM-shock/code prediction intervals/IC inverse intercept.R')
mean(res[1,])
source('~/Dropbox/GLLiM-shock/code prediction intervals/IC inverse intercept.R')
mean(res[1,])
&e-2
1e-2
library("devtools", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3")
library("roxygen2", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3")
setwd("~/valse")
document()
document()
document()
document()
document()
document()
document()
document()
setwd("~/")
document()
setwd("~/valse")
document()
setwd("~/")
install('valse')
install('valse')
?valse
install("valse")
?kmeans
x = rnorm(50)
kmeans(x)
library("mclust", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3")
install.packages("Rmixmod")
A = matrix(0,dim = c(2,3))
A = matrix(0,dim = c(2,3))
A = matrix(0,ncol=3,nrow=2
)
dim(A)
dim(A)[1]
mclust(x)
Mclust(x)
x
A
B = matrix(2,nrow=2,ncol=2)
matrix(c(A,B))
matrix(c(A,B),nrow=2)
C =matrix(c(A,B),nrow=2)
Mclust(C,k=2)
Mclust(C)
Mclust(A)
A
Mclust(x)
Mclust(x,2)
class = Mclust(x,2)
names(class)
class$classification
generateI0default(10,5,5,2)
setwd("~/valse/R")
generateI0default(10,5,5,2)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIOdefault.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIOdefault.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIOdefault.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIOdefault.R', echo=TRUE)
A = generateIOdefault(10,5,5,2)
source('~/valse/R/generateIO.R', echo=TRUE)
A = generateIOdefault(10,5,5,2)
A
A = generateIOdefault(10,5,6,2)
A
Mclust(A$Y)
library("mclust", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3")
Mclust(A$Y)
X = A$X
Y = A$Y
X
Y
save(X,Y,file="data.RData")
load("~/valse/R/data.RData")