Create a dataframe of nowcast results from a dataframe of cases indexed by reference date and report date
Source:R/baselinenowcast.R
baselinenowcast.data.frame.RdThis function ingests a data.frame with the number of incident cases indexed by reference date and report date for one or multiple strata, which define the unit of a single nowcast (e.g. age groups or locations). It returns a data.frame containing nowcasts by reference date for each strata, which are by default estimated independently. This function will by default estimate uncertainty using past retrospective nowcast errors and generate probabilistic nowcasts, which are samples from the predictive distribution of the estimated final case count at each reference date.
This function implements the full nowcasting workflow on multiple reporting triangles, generating estimates of the delay and uncertainty parameters for all strata using estimates from across strata if specified.
estimate_delay()- Estimate a delay PMF across strata ifstrata_sharingcontains"delay"estimate_uncertainty_retro()- Estimates uncertainty parameters across strata ifstrata_sharingcontains"uncertainty"as_reporting_triangle()- Generates a reporting triangle object from a data.framebaselinenowcast.reporting_triangle()- Generates point or probabilistic nowcasts depending onoutput_typefor each strata.
@detail See documentation for the arguments of this function which can be used to set the model specifications (things like number of reference times for delay and uncertainty estimation, the observation model, etc.). The function expects that each strata in the dataframe has the same maximum delay. If sharing estimates across all strata, the shared estimates will be made using the shared set of reference and report dates across strata.
Usage
# S3 method for class 'data.frame'
baselinenowcast(
data,
scale_factor = 3,
prop_delay = 0.5,
output_type = c("samples", "point"),
draws = 1000,
uncertainty_model = fit_by_horizon,
uncertainty_sampler = sample_nb,
max_delay = NULL,
delays_unit = "days",
strata_cols = NULL,
strata_sharing = "none",
preprocess = preprocess_negative_values,
...
)Arguments
- data
Data.frame in a long tidy format with counts by reference date and report date for one or more strata. Must contain the following columns: -
reference_date: Column of typeDatecontaining the dates of the primary event occurrence.report_date: Column of typeDatecontaining the dates of report of the primary event.count: Column of numeric or integer indicating the new confirmed counts pertaining to that reference and report date. Additional columns indicating the columns which set the unit of a single can be included. The user can specify these columns with thestrata_colsargument, otherwise it will be assumed that thedatacontains only data for a single strata.
- scale_factor
Numeric value indicating the multiplicative factor on the maximum delay to be used for estimation of delay and uncertainty. Default is
3.- prop_delay
Numeric value <1 indicating what proportion of all reference times in the reporting triangle to be used for delay estimation. Default is
0.5.- output_type
Character string indicating whether the output should be samples (
"samples") from the estimate with full uncertainty or whether to return the point estimate ("point"). Default is"samples". If"point"estimates are specified, the minimum number of reference times needed is the number needed for delay estimation, otherwise, if"samples"are specified, at least 2 additional reference times are required for uncertainty estimation.- draws
Integer indicating the number of probabilistic draws to include if
output_typeis"samples". Default is 1000.- uncertainty_model
Function that ingests a matrix of observations and a matrix of predictions and returns a vector that can be used to apply uncertainty using the same error model. Default is
fit_by_horizonwith arguments ofobsmatrix of observations andpredthe matrix of predictions that fits each column (horizon) to a negative binomial observation model by default. The user can specify a different fitting model by replacing thefit_modelargument infit_by_horizon.- uncertainty_sampler
Function that ingests a vector or matrix of predictions and a vector of uncertainty parameters and generates draws from the observation model. Default is
sample_nbwhich expects argumentspredfor the vector of predictions and uncertainty parameters for the corresponding vector of uncertainty parameters, and draws from a negative binomial for each element of the vector.- max_delay
Maximum delay (in units of
delays_unit) to include in the nowcast. If NULL (default), all delays in the data are used. If specified, only observations with delay <= max_delay are included.- delays_unit
Character string specifying the temporal granularity of the delays. Options are
"days","weeks","months","years". Default is"days".- strata_cols
Vector of character strings indicating the names of the columns in
datathat determine how to stratify the data for nowcasting. The unique combinations of the entries in thestrata_colsdenote the unit of a single nowcast. Within a strata, there can be no repeated unique combinations of reference dates and report dates. Default isNULLwhich assumes that the data.frame being passed in represents a single strata (only one nowcast will be produced). All columns that are not part of thestrata_colswill be removed.- strata_sharing
Vector of character strings. Indicates if and what estimates should be shared for different nowcasting steps. Options are
"none"for no sharing (eachstrata_colsis fully independent),"delay"for delay sharing and"uncertainty"for uncertainty sharing. Both"delay"and"uncertainty"can be passed at the same time.- preprocess
Function to apply to the reporting triangle before estimation, or NULL to skip preprocessing. Default is
preprocess_negative_values(), which handles negative values by redistributing them to earlier delays. Set to NULL if you want to preserve negative values. Custom preprocess functions must accept avalidateparameter (defaults to TRUE) to enable validation optimisation in internal function chains.- ...
Additional arguments passed to
estimate_uncertainty()andsample_nowcast().
Value
Data.frame of class baselinenowcast_df
Examples
# Filter data to exclude most recent report dates and limit to 75
# reference dates
max_ref_date <- max(covid19_data$reference_date)
min_ref_date <- max_ref_date - 74
covid_data_to_nowcast <- covid19_data[
covid19_data$report_date < max_ref_date &
covid19_data$reference_date >= min_ref_date,
]
nowcasts_df <- baselinenowcast(covid_data_to_nowcast,
max_delay = 25,
strata_cols = c("age_group", "location"),
draws = 100
)
#> Filtering data using max_delay = 25
#> Maximum delay in data before filtering: 40
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> ℹ Using max_delay = 25 from data
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
#> Warning: 74 reference times available and 75 are specified.
#> ℹ All 74 reference times will be used.
#> ℹ 0.5 reference times were specified for delay estimation but 0.676 of reference times used for delay estimation.
#> ℹ `prop_delay` not identical to the proportion of reference times used for delay estimation due to rounding.
nowcasts_df
#> pred_count reference_date draw output_type nowcast age_group
#> 1 419 2022-05-26 1 samples FALSE 00+
#> 2 419 2022-05-26 2 samples FALSE 00+
#> 3 419 2022-05-26 3 samples FALSE 00+
#> 4 419 2022-05-26 4 samples FALSE 00+
#> 5 419 2022-05-26 5 samples FALSE 00+
#> 6 419 2022-05-26 6 samples FALSE 00+
#> 7 419 2022-05-26 7 samples FALSE 00+
#> 8 419 2022-05-26 8 samples FALSE 00+
#> 9 419 2022-05-26 9 samples FALSE 00+
#> 10 419 2022-05-26 10 samples FALSE 00+
#> 11 419 2022-05-26 11 samples FALSE 00+
#> 12 419 2022-05-26 12 samples FALSE 00+
#> 13 419 2022-05-26 13 samples FALSE 00+
#> 14 419 2022-05-26 14 samples FALSE 00+
#> 15 419 2022-05-26 15 samples FALSE 00+
#> 16 419 2022-05-26 16 samples FALSE 00+
#> 17 419 2022-05-26 17 samples FALSE 00+
#> 18 419 2022-05-26 18 samples FALSE 00+
#> 19 419 2022-05-26 19 samples FALSE 00+
#> 20 419 2022-05-26 20 samples FALSE 00+
#> 21 419 2022-05-26 21 samples FALSE 00+
#> 22 419 2022-05-26 22 samples FALSE 00+
#> 23 419 2022-05-26 23 samples FALSE 00+
#> 24 419 2022-05-26 24 samples FALSE 00+
#> 25 419 2022-05-26 25 samples FALSE 00+
#> 26 419 2022-05-26 26 samples FALSE 00+
#> 27 419 2022-05-26 27 samples FALSE 00+
#> 28 419 2022-05-26 28 samples FALSE 00+
#> 29 419 2022-05-26 29 samples FALSE 00+
#> 30 419 2022-05-26 30 samples FALSE 00+
#> 31 419 2022-05-26 31 samples FALSE 00+
#> 32 419 2022-05-26 32 samples FALSE 00+
#> 33 419 2022-05-26 33 samples FALSE 00+
#> 34 419 2022-05-26 34 samples FALSE 00+
#> 35 419 2022-05-26 35 samples FALSE 00+
#> 36 419 2022-05-26 36 samples FALSE 00+
#> 37 419 2022-05-26 37 samples FALSE 00+
#> 38 419 2022-05-26 38 samples FALSE 00+
#> 39 419 2022-05-26 39 samples FALSE 00+
#> 40 419 2022-05-26 40 samples FALSE 00+
#> 41 419 2022-05-26 41 samples FALSE 00+
#> 42 419 2022-05-26 42 samples FALSE 00+
#> 43 419 2022-05-26 43 samples FALSE 00+
#> 44 419 2022-05-26 44 samples FALSE 00+
#> 45 419 2022-05-26 45 samples FALSE 00+
#> 46 419 2022-05-26 46 samples FALSE 00+
#> 47 419 2022-05-26 47 samples FALSE 00+
#> 48 419 2022-05-26 48 samples FALSE 00+
#> 49 419 2022-05-26 49 samples FALSE 00+
#> 50 419 2022-05-26 50 samples FALSE 00+
#> 51 419 2022-05-26 51 samples FALSE 00+
#> 52 419 2022-05-26 52 samples FALSE 00+
#> 53 419 2022-05-26 53 samples FALSE 00+
#> 54 419 2022-05-26 54 samples FALSE 00+
#> 55 419 2022-05-26 55 samples FALSE 00+
#> 56 419 2022-05-26 56 samples FALSE 00+
#> 57 419 2022-05-26 57 samples FALSE 00+
#> 58 419 2022-05-26 58 samples FALSE 00+
#> 59 419 2022-05-26 59 samples FALSE 00+
#> 60 419 2022-05-26 60 samples FALSE 00+
#> 61 419 2022-05-26 61 samples FALSE 00+
#> 62 419 2022-05-26 62 samples FALSE 00+
#> 63 419 2022-05-26 63 samples FALSE 00+
#> 64 419 2022-05-26 64 samples FALSE 00+
#> 65 419 2022-05-26 65 samples FALSE 00+
#> 66 419 2022-05-26 66 samples FALSE 00+
#> 67 419 2022-05-26 67 samples FALSE 00+
#> 68 419 2022-05-26 68 samples FALSE 00+
#> 69 419 2022-05-26 69 samples FALSE 00+
#> 70 419 2022-05-26 70 samples FALSE 00+
#> 71 419 2022-05-26 71 samples FALSE 00+
#> 72 419 2022-05-26 72 samples FALSE 00+
#> 73 419 2022-05-26 73 samples FALSE 00+
#> 74 419 2022-05-26 74 samples FALSE 00+
#> 75 419 2022-05-26 75 samples FALSE 00+
#> 76 419 2022-05-26 76 samples FALSE 00+
#> 77 419 2022-05-26 77 samples FALSE 00+
#> 78 419 2022-05-26 78 samples FALSE 00+
#> 79 419 2022-05-26 79 samples FALSE 00+
#> 80 419 2022-05-26 80 samples FALSE 00+
#> 81 419 2022-05-26 81 samples FALSE 00+
#> 82 419 2022-05-26 82 samples FALSE 00+
#> 83 419 2022-05-26 83 samples FALSE 00+
#> 84 419 2022-05-26 84 samples FALSE 00+
#> 85 419 2022-05-26 85 samples FALSE 00+
#> 86 419 2022-05-26 86 samples FALSE 00+
#> 87 419 2022-05-26 87 samples FALSE 00+
#> 88 419 2022-05-26 88 samples FALSE 00+
#> 89 419 2022-05-26 89 samples FALSE 00+
#> 90 419 2022-05-26 90 samples FALSE 00+
#> 91 419 2022-05-26 91 samples FALSE 00+
#> 92 419 2022-05-26 92 samples FALSE 00+
#> 93 419 2022-05-26 93 samples FALSE 00+
#> 94 419 2022-05-26 94 samples FALSE 00+
#> 95 419 2022-05-26 95 samples FALSE 00+
#> 96 419 2022-05-26 96 samples FALSE 00+
#> 97 419 2022-05-26 97 samples FALSE 00+
#> 98 419 2022-05-26 98 samples FALSE 00+
#> 99 419 2022-05-26 99 samples FALSE 00+
#> 100 419 2022-05-26 100 samples FALSE 00+
#> 101 113 2022-05-27 1 samples FALSE 00+
#> 102 113 2022-05-27 2 samples FALSE 00+
#> 103 113 2022-05-27 3 samples FALSE 00+
#> 104 113 2022-05-27 4 samples FALSE 00+
#> 105 113 2022-05-27 5 samples FALSE 00+
#> 106 113 2022-05-27 6 samples FALSE 00+
#> 107 113 2022-05-27 7 samples FALSE 00+
#> 108 113 2022-05-27 8 samples FALSE 00+
#> 109 113 2022-05-27 9 samples FALSE 00+
#> 110 113 2022-05-27 10 samples FALSE 00+
#> 111 113 2022-05-27 11 samples FALSE 00+
#> 112 113 2022-05-27 12 samples FALSE 00+
#> 113 113 2022-05-27 13 samples FALSE 00+
#> 114 113 2022-05-27 14 samples FALSE 00+
#> 115 113 2022-05-27 15 samples FALSE 00+
#> 116 113 2022-05-27 16 samples FALSE 00+
#> 117 113 2022-05-27 17 samples FALSE 00+
#> 118 113 2022-05-27 18 samples FALSE 00+
#> 119 113 2022-05-27 19 samples FALSE 00+
#> 120 113 2022-05-27 20 samples FALSE 00+
#> 121 113 2022-05-27 21 samples FALSE 00+
#> 122 113 2022-05-27 22 samples FALSE 00+
#> 123 113 2022-05-27 23 samples FALSE 00+
#> 124 113 2022-05-27 24 samples FALSE 00+
#> 125 113 2022-05-27 25 samples FALSE 00+
#> 126 113 2022-05-27 26 samples FALSE 00+
#> 127 113 2022-05-27 27 samples FALSE 00+
#> 128 113 2022-05-27 28 samples FALSE 00+
#> 129 113 2022-05-27 29 samples FALSE 00+
#> 130 113 2022-05-27 30 samples FALSE 00+
#> 131 113 2022-05-27 31 samples FALSE 00+
#> 132 113 2022-05-27 32 samples FALSE 00+
#> 133 113 2022-05-27 33 samples FALSE 00+
#> 134 113 2022-05-27 34 samples FALSE 00+
#> 135 113 2022-05-27 35 samples FALSE 00+
#> 136 113 2022-05-27 36 samples FALSE 00+
#> 137 113 2022-05-27 37 samples FALSE 00+
#> 138 113 2022-05-27 38 samples FALSE 00+
#> 139 113 2022-05-27 39 samples FALSE 00+
#> 140 113 2022-05-27 40 samples FALSE 00+
#> 141 113 2022-05-27 41 samples FALSE 00+
#> 142 113 2022-05-27 42 samples FALSE 00+
#> 143 113 2022-05-27 43 samples FALSE 00+
#> 144 113 2022-05-27 44 samples FALSE 00+
#> 145 113 2022-05-27 45 samples FALSE 00+
#> 146 113 2022-05-27 46 samples FALSE 00+
#> 147 113 2022-05-27 47 samples FALSE 00+
#> 148 113 2022-05-27 48 samples FALSE 00+
#> 149 113 2022-05-27 49 samples FALSE 00+
#> 150 113 2022-05-27 50 samples FALSE 00+
#> 151 113 2022-05-27 51 samples FALSE 00+
#> 152 113 2022-05-27 52 samples FALSE 00+
#> 153 113 2022-05-27 53 samples FALSE 00+
#> 154 113 2022-05-27 54 samples FALSE 00+
#> 155 113 2022-05-27 55 samples FALSE 00+
#> 156 113 2022-05-27 56 samples FALSE 00+
#> 157 113 2022-05-27 57 samples FALSE 00+
#> 158 113 2022-05-27 58 samples FALSE 00+
#> 159 113 2022-05-27 59 samples FALSE 00+
#> 160 113 2022-05-27 60 samples FALSE 00+
#> 161 113 2022-05-27 61 samples FALSE 00+
#> 162 113 2022-05-27 62 samples FALSE 00+
#> 163 113 2022-05-27 63 samples FALSE 00+
#> 164 113 2022-05-27 64 samples FALSE 00+
#> 165 113 2022-05-27 65 samples FALSE 00+
#> 166 113 2022-05-27 66 samples FALSE 00+
#> 167 113 2022-05-27 67 samples FALSE 00+
#> 168 113 2022-05-27 68 samples FALSE 00+
#> 169 113 2022-05-27 69 samples FALSE 00+
#> 170 113 2022-05-27 70 samples FALSE 00+
#> 171 113 2022-05-27 71 samples FALSE 00+
#> 172 113 2022-05-27 72 samples FALSE 00+
#> 173 113 2022-05-27 73 samples FALSE 00+
#> 174 113 2022-05-27 74 samples FALSE 00+
#> 175 113 2022-05-27 75 samples FALSE 00+
#> 176 113 2022-05-27 76 samples FALSE 00+
#> 177 113 2022-05-27 77 samples FALSE 00+
#> 178 113 2022-05-27 78 samples FALSE 00+
#> 179 113 2022-05-27 79 samples FALSE 00+
#> 180 113 2022-05-27 80 samples FALSE 00+
#> 181 113 2022-05-27 81 samples FALSE 00+
#> 182 113 2022-05-27 82 samples FALSE 00+
#> 183 113 2022-05-27 83 samples FALSE 00+
#> 184 113 2022-05-27 84 samples FALSE 00+
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