#' @importFrom graphics abline hist par plot
 #' @importFrom methods hasArg is
 #' @importFrom stats quantile sd
-#' @importFrom utils getFromNamespace read.csv tail
+#' @importFrom utils getFromNamespace read.csv head tail
 #' @importFrom R6 R6Class
 #'
 #' @include Data.R
 
 #' \code{getTime()} below. Each cell .data[[i]] is itself a list containing five slots,
 #' as described in the 'field' section.
 #'
-#' @usage data <- Data$new()
+#' @usage Data$new()
 #'
 #' @field .data[[i]] List of
 #' \itemize{
 
 #' averaged to provide a smooth prediction. This forecast will most of the time be wrong,
 #' but will also look plausible enough.
 #'
-#' @usage f <- AverageForecaster$new(pjump)
+#' @usage AverageForecaster$new(pjump)
 #'
 #' @docType class
 #' @format R6 class, inherits Forecaster
 
 #'     obtain the final prediction.
 #' }
 #'
-#' @usage f <- NeighborsForecaster$new(pjump)
+#' @usage NeighborsForecaster$new(pjump)
 #'
 #' @docType class
 #' @format R6 class, inherits Forecaster
 
 #' If the last similar day has missing values, the next one is searched, and so on until
 #' one full serie is found (if no one is found, NA is returned).
 #'
-#' @usage f <- PersistenceForecaster$new(pjump)
+#' @usage PersistenceForecaster$new(pjump)
 #'
 #' @docType class
 #' @format R6 class, inherits Forecaster
 
 #' Flat prediction: always forecast a serie of zeros.
 #' This serie is then adjusted using the ".pjump" function (see \code{Forecaster} class).
 #'
-#' @usage f <- ZeroForecaster$new(pjump)
+#' @usage ZeroForecaster$new(pjump)
 #'
 #' @docType class
 #' @format R6 class, inherits Forecaster
 
 #' Each cell .pred[[i]] is itself a list containing three slots, as described in the
 #' 'field' section.
 #'
-#' @usage f <- Forecast$new(dates)
+#' @usage Forecast$new(dates)
 #'
 #' @field .pred List with
 #' \itemize{
 
 #' serie, and then calls the "jump prediction" function -- see "field" section -- to
 #' adjust it based on the last observed values.
 #'
-#' @usage f <- Forecaster$new(pjump) #warning: predictShape() is unimplemented
+#' @usage Forecaster$new(pjump) #warning: predictShape() is unimplemented
 #'
 #' @field .params List of computed parameters (if applicable).
 #' @field .pjump Function: how to predict the jump at day interface? The arguments of
 
 library(testthat)
 
-load_all() #because some non-exported functions
+library(devtools); load_all("..") #because some non-exported functions
 #library(talweg)
 
 test_check("talweg")