Get a dataframe of multiple draws of only the predicted elements of the nowcast vector
Source:R/sample_predictions.R
sample_predictions.RdGet a dataframe of multiple draws of only the predicted elements of the nowcast vector
Usage
sample_predictions(
point_nowcast_matrix,
reporting_triangle,
dispersion,
draws = 1000,
fun_to_aggregate = sum,
k = 1
)Arguments
- point_nowcast_matrix
Matrix of point nowcast predictions and observations, with rows representing the reference times and columns representing the delays.
- reporting_triangle
Matrix of the reporting triangle, with rows representing the time points of reference and columns representing the delays. Can be a reporting matrix or incomplete reporting matrix. Can also be a ragged reporting triangle, where multiple columns are reported for the same row. (e.g. weekly reporting of daily data).
- dispersion
Vector of dispersion parameters indexed by horizon from minus one to the maximum delay.
- draws
Integer indicating the number of draws of the predicted nowcast vector to generate. Default is
1000.- fun_to_aggregate
Function that will operate along the nowcast vectors after summing across delays. Eventually, we can add things like mean, but for now since we are only providing a negative binomial observation model, we can only allow sum. Currently supported functions:
sum.- k
Integer indicating the number of reference times to apply the
fun_to_aggregateover to create target used to compute the nowcast errors.
Value
Dataframe containing the predicted point nowcast vectors indexed by
reference time (pred_count), reference time (time), and the draw index
(draw).
Examples
point_nowcast_matrix <- matrix(
c(
80, 50, 25, 10,
100, 50, 30, 20,
90, 45, 25, 16.8,
80, 40, 21.2, 19.5,
70, 34.5, 15.4, 9.1
),
nrow = 5,
byrow = TRUE
)
reporting_triangle <- construct_triangle(point_nowcast_matrix)
disp <- c(0.8, 12.4, 9.1)
nowcast_pred_draws <- sample_predictions(
point_nowcast_matrix,
reporting_triangle,
disp,
draws = 5
)
nowcast_pred_draws
#> pred_count time draw
#> 1 0 1 1
#> 2 0 2 1
#> 3 11 3 1
#> 4 44 4 1
#> 5 39 5 1
#> 6 0 1 2
#> 7 0 2 2
#> 8 18 3 2
#> 9 58 4 2
#> 10 17 5 2
#> 11 0 1 3
#> 12 0 2 3
#> 13 11 3 3
#> 14 41 4 3
#> 15 11 5 3
#> 16 0 1 4
#> 17 0 2 4
#> 18 16 3 4
#> 19 53 4 4
#> 20 195 5 4
#> 21 0 1 5
#> 22 0 2 5
#> 23 9 3 5
#> 24 68 4 5
#> 25 63 5 5
# Get nowcast pred draws over rolling sum
nowcast_pred_draws_rolling_df <- sample_predictions(
point_nowcast_matrix,
reporting_triangle,
disp,
500,
fun_to_aggregate = sum,
k = 2
)
nowcast_pred_draws_rolling_df
#> pred_count time draw
#> 1 0 1 1
#> 2 0 2 1
#> 3 15 3 1
#> 4 47 4 1
#> 5 2 5 1
#> 6 0 1 2
#> 7 0 2 2
#> 8 22 3 2
#> 9 53 4 2
#> 10 51 5 2
#> 11 0 1 3
#> 12 0 2 3
#> 13 8 3 3
#> 14 30 4 3
#> 15 45 5 3
#> 16 0 1 4
#> 17 0 2 4
#> 18 14 3 4
#> 19 33 4 4
#> 20 18 5 4
#> 21 0 1 5
#> 22 0 2 5
#> 23 23 3 5
#> 24 20 4 5
#> 25 40 5 5
#> 26 0 1 6
#> 27 0 2 6
#> 28 8 3 6
#> 29 59 4 6
#> 30 13 5 6
#> 31 0 1 7
#> 32 0 2 7
#> 33 26 3 7
#> 34 37 4 7
#> 35 144 5 7
#> 36 0 1 8
#> 37 0 2 8
#> 38 24 3 8
#> 39 38 4 8
#> 40 1 5 8
#> 41 0 1 9
#> 42 0 2 9
#> 43 21 3 9
#> 44 59 4 9
#> 45 372 5 9
#> 46 0 1 10
#> 47 0 2 10
#> 48 28 3 10
#> 49 44 4 10
#> 50 17 5 10
#> 51 0 1 11
#> 52 0 2 11
#> 53 16 3 11
#> 54 29 4 11
#> 55 32 5 11
#> 56 0 1 12
#> 57 0 2 12
#> 58 10 3 12
#> 59 19 4 12
#> 60 39 5 12
#> 61 0 1 13
#> 62 0 2 13
#> 63 25 3 13
#> 64 34 4 13
#> 65 3 5 13
#> 66 0 1 14
#> 67 0 2 14
#> 68 11 3 14
#> 69 34 4 14
#> 70 17 5 14
#> 71 0 1 15
#> 72 0 2 15
#> 73 18 3 15
#> 74 36 4 15
#> 75 16 5 15
#> 76 0 1 16
#> 77 0 2 16
#> 78 31 3 16
#> 79 11 4 16
#> 80 52 5 16
#> 81 0 1 17
#> 82 0 2 17
#> 83 10 3 17
#> 84 38 4 17
#> 85 15 5 17
#> 86 0 1 18
#> 87 0 2 18
#> 88 14 3 18
#> 89 13 4 18
#> 90 18 5 18
#> 91 0 1 19
#> 92 0 2 19
#> 93 15 3 19
#> 94 30 4 19
#> 95 59 5 19
#> 96 0 1 20
#> 97 0 2 20
#> 98 21 3 20
#> 99 73 4 20
#> 100 72 5 20
#> 101 0 1 21
#> 102 0 2 21
#> 103 17 3 21
#> 104 45 4 21
#> 105 105 5 21
#> 106 0 1 22
#> 107 0 2 22
#> 108 24 3 22
#> 109 15 4 22
#> 110 11 5 22
#> 111 0 1 23
#> 112 0 2 23
#> 113 35 3 23
#> 114 32 4 23
#> 115 140 5 23
#> 116 0 1 24
#> 117 0 2 24
#> 118 16 3 24
#> 119 24 4 24
#> 120 58 5 24
#> 121 0 1 25
#> 122 0 2 25
#> 123 19 3 25
#> 124 35 4 25
#> 125 4 5 25
#> 126 0 1 26
#> 127 0 2 26
#> 128 24 3 26
#> 129 53 4 26
#> 130 4 5 26
#> 131 0 1 27
#> 132 0 2 27
#> 133 13 3 27
#> 134 54 4 27
#> 135 2 5 27
#> 136 0 1 28
#> 137 0 2 28
#> 138 23 3 28
#> 139 30 4 28
#> 140 24 5 28
#> 141 0 1 29
#> 142 0 2 29
#> 143 14 3 29
#> 144 24 4 29
#> 145 64 5 29
#> 146 0 1 30
#> 147 0 2 30
#> 148 17 3 30
#> 149 28 4 30
#> 150 190 5 30
#> 151 0 1 31
#> 152 0 2 31
#> 153 16 3 31
#> 154 36 4 31
#> 155 224 5 31
#> 156 0 1 32
#> 157 0 2 32
#> 158 4 3 32
#> 159 51 4 32
#> 160 13 5 32
#> 161 0 1 33
#> 162 0 2 33
#> 163 13 3 33
#> 164 40 4 33
#> 165 103 5 33
#> 166 0 1 34
#> 167 0 2 34
#> 168 12 3 34
#> 169 39 4 34
#> 170 86 5 34
#> 171 0 1 35
#> 172 0 2 35
#> 173 27 3 35
#> 174 24 4 35
#> 175 114 5 35
#> 176 0 1 36
#> 177 0 2 36
#> 178 10 3 36
#> 179 27 4 36
#> 180 134 5 36
#> 181 0 1 37
#> 182 0 2 37
#> 183 9 3 37
#> 184 46 4 37
#> 185 2 5 37
#> 186 0 1 38
#> 187 0 2 38
#> 188 30 3 38
#> 189 39 4 38
#> 190 70 5 38
#> 191 0 1 39
#> 192 0 2 39
#> 193 14 3 39
#> 194 36 4 39
#> 195 21 5 39
#> 196 0 1 40
#> 197 0 2 40
#> 198 27 3 40
#> 199 29 4 40
#> 200 53 5 40
#> 201 0 1 41
#> 202 0 2 41
#> 203 12 3 41
#> 204 36 4 41
#> 205 6 5 41
#> 206 0 1 42
#> 207 0 2 42
#> 208 28 3 42
#> 209 35 4 42
#> 210 39 5 42
#> 211 0 1 43
#> 212 0 2 43
#> 213 17 3 43
#> 214 32 4 43
#> 215 9 5 43
#> 216 0 1 44
#> 217 0 2 44
#> 218 16 3 44
#> 219 50 4 44
#> 220 141 5 44
#> 221 0 1 45
#> 222 0 2 45
#> 223 16 3 45
#> 224 52 4 45
#> 225 21 5 45
#> 226 0 1 46
#> 227 0 2 46
#> 228 11 3 46
#> 229 39 4 46
#> 230 0 5 46
#> 231 0 1 47
#> 232 0 2 47
#> 233 16 3 47
#> 234 36 4 47
#> 235 21 5 47
#> 236 0 1 48
#> 237 0 2 48
#> 238 12 3 48
#> 239 54 4 48
#> 240 17 5 48
#> 241 0 1 49
#> 242 0 2 49
#> 243 13 3 49
#> 244 44 4 49
#> 245 97 5 49
#> 246 0 1 50
#> 247 0 2 50
#> 248 13 3 50
#> 249 66 4 50
#> 250 52 5 50
#> 251 0 1 51
#> 252 0 2 51
#> 253 21 3 51
#> 254 35 4 51
#> 255 20 5 51
#> 256 0 1 52
#> 257 0 2 52
#> 258 11 3 52
#> 259 58 4 52
#> 260 109 5 52
#> 261 0 1 53
#> 262 0 2 53
#> 263 16 3 53
#> 264 52 4 53
#> 265 35 5 53
#> 266 0 1 54
#> 267 0 2 54
#> 268 8 3 54
#> 269 47 4 54
#> 270 152 5 54
#> 271 0 1 55
#> 272 0 2 55
#> 273 21 3 55
#> 274 49 4 55
#> 275 9 5 55
#> 276 0 1 56
#> 277 0 2 56
#> 278 22 3 56
#> 279 60 4 56
#> 280 53 5 56
#> 281 0 1 57
#> 282 0 2 57
#> 283 10 3 57
#> 284 25 4 57
#> 285 20 5 57
#> 286 0 1 58
#> 287 0 2 58
#> 288 22 3 58
#> 289 32 4 58
#> 290 165 5 58
#> 291 0 1 59
#> 292 0 2 59
#> 293 23 3 59
#> 294 56 4 59
#> 295 33 5 59
#> 296 0 1 60
#> 297 0 2 60
#> 298 19 3 60
#> 299 45 4 60
#> 300 39 5 60
#> 301 0 1 61
#> 302 0 2 61
#> 303 25 3 61
#> 304 60 4 61
#> 305 6 5 61
#> 306 0 1 62
#> 307 0 2 62
#> 308 15 3 62
#> 309 36 4 62
#> 310 3 5 62
#> 311 0 1 63
#> 312 0 2 63
#> 313 15 3 63
#> 314 49 4 63
#> 315 61 5 63
#> 316 0 1 64
#> 317 0 2 64
#> 318 23 3 64
#> 319 37 4 64
#> 320 11 5 64
#> 321 0 1 65
#> 322 0 2 65
#> 323 16 3 65
#> 324 40 4 65
#> 325 148 5 65
#> 326 0 1 66
#> 327 0 2 66
#> 328 11 3 66
#> 329 37 4 66
#> 330 83 5 66
#> 331 0 1 67
#> 332 0 2 67
#> 333 6 3 67
#> 334 36 4 67
#> 335 87 5 67
#> 336 0 1 68
#> 337 0 2 68
#> 338 19 3 68
#> 339 35 4 68
#> 340 212 5 68
#> 341 0 1 69
#> 342 0 2 69
#> 343 17 3 69
#> 344 32 4 69
#> 345 31 5 69
#> 346 0 1 70
#> 347 0 2 70
#> 348 12 3 70
#> 349 53 4 70
#> 350 42 5 70
#> 351 0 1 71
#> 352 0 2 71
#> 353 22 3 71
#> 354 40 4 71
#> 355 37 5 71
#> 356 0 1 72
#> 357 0 2 72
#> 358 42 3 72
#> 359 27 4 72
#> 360 3 5 72
#> 361 0 1 73
#> 362 0 2 73
#> 363 18 3 73
#> 364 28 4 73
#> 365 21 5 73
#> 366 0 1 74
#> 367 0 2 74
#> 368 11 3 74
#> 369 45 4 74
#> 370 340 5 74
#> 371 0 1 75
#> 372 0 2 75
#> 373 21 3 75
#> 374 59 4 75
#> 375 24 5 75
#> 376 0 1 76
#> 377 0 2 76
#> 378 15 3 76
#> 379 37 4 76
#> 380 74 5 76
#> 381 0 1 77
#> 382 0 2 77
#> 383 23 3 77
#> 384 35 4 77
#> 385 38 5 77
#> 386 0 1 78
#> 387 0 2 78
#> 388 12 3 78
#> 389 56 4 78
#> 390 201 5 78
#> 391 0 1 79
#> 392 0 2 79
#> 393 20 3 79
#> 394 44 4 79
#> 395 9 5 79
#> 396 0 1 80
#> 397 0 2 80
#> 398 14 3 80
#> 399 40 4 80
#> 400 14 5 80
#> 401 0 1 81
#> 402 0 2 81
#> 403 11 3 81
#> 404 46 4 81
#> 405 4 5 81
#> 406 0 1 82
#> 407 0 2 82
#> 408 15 3 82
#> 409 63 4 82
#> 410 34 5 82
#> 411 0 1 83
#> 412 0 2 83
#> 413 16 3 83
#> 414 40 4 83
#> 415 1 5 83
#> 416 0 1 84
#> 417 0 2 84
#> 418 7 3 84
#> 419 46 4 84
#> 420 4 5 84
#> 421 0 1 85
#> 422 0 2 85
#> 423 7 3 85
#> 424 29 4 85
#> 425 97 5 85
#> 426 0 1 86
#> 427 0 2 86
#> 428 24 3 86
#> 429 58 4 86
#> 430 163 5 86
#> 431 0 1 87
#> 432 0 2 87
#> 433 18 3 87
#> 434 28 4 87
#> 435 3 5 87
#> 436 0 1 88
#> 437 0 2 88
#> 438 18 3 88
#> 439 49 4 88
#> 440 110 5 88
#> 441 0 1 89
#> 442 0 2 89
#> 443 25 3 89
#> 444 36 4 89
#> 445 140 5 89
#> 446 0 1 90
#> 447 0 2 90
#> 448 13 3 90
#> 449 25 4 90
#> 450 3 5 90
#> 451 0 1 91
#> 452 0 2 91
#> 453 22 3 91
#> 454 24 4 91
#> 455 20 5 91
#> 456 0 1 92
#> 457 0 2 92
#> 458 8 3 92
#> 459 47 4 92
#> 460 99 5 92
#> 461 0 1 93
#> 462 0 2 93
#> 463 9 3 93
#> 464 43 4 93
#> 465 65 5 93
#> 466 0 1 94
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