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,
uncertainty_params,
draws = 1000,
...
)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).
- uncertainty_params
Vector of uncertainty parameters ordered from horizon 1 to the maximum horizon. Note that these will be reversed internally to match the ordering of the
point_nowcast_matrix(where a horizon of 1 is the last entry).- draws
Integer indicating the number of draws of the predicted nowcast vector to generate. Default is
1000.- ...
Additional arguments passed to
sample_prediction.
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 12 3 1
#> 4 66 4 1
#> 5 37 5 1
#> 6 0 1 2
#> 7 0 2 2
#> 8 15 3 2
#> 9 42 4 2
#> 10 26 5 2
#> 11 0 1 3
#> 12 0 2 3
#> 13 19 3 3
#> 14 40 4 3
#> 15 4 5 3
#> 16 0 1 4
#> 17 0 2 4
#> 18 4 3 4
#> 19 50 4 4
#> 20 132 5 4
#> 21 0 1 5
#> 22 0 2 5
#> 23 11 3 5
#> 24 23 4 5
#> 25 200 5 5
# Get nowcast pred draws over rolling sum
if (requireNamespace("zoo", quietly = TRUE)) {
nowcast_pred_draws_rolling_df <- sample_predictions(
point_nowcast_matrix,
reporting_triangle,
disp,
500,
ref_time_aggregator = function(x) zoo::rollsum(x, k = 2, align = "right")
)
nowcast_pred_draws_rolling_df
}
#> pred_count time draw
#> 1 NA 1 1
#> 2 0 2 1
#> 3 60 3 1
#> 4 124 4 1
#> 5 58 5 1
#> 6 NA 1 2
#> 7 0 2 2
#> 8 29 3 2
#> 9 109 4 2
#> 10 96 5 2
#> 11 NA 1 3
#> 12 0 2 3
#> 13 34 3 3
#> 14 83 4 3
#> 15 273 5 3
#> 16 NA 1 4
#> 17 0 2 4
#> 18 40 3 4
#> 19 103 4 4
#> 20 379 5 4
#> 21 NA 1 5
#> 22 0 2 5
#> 23 51 3 5
#> 24 92 4 5
#> 25 44 5 5
#> 26 NA 1 6
#> 27 0 2 6
#> 28 28 3 6
#> 29 63 4 6
#> 30 120 5 6
#> 31 NA 1 7
#> 32 0 2 7
#> 33 33 3 7
#> 34 62 4 7
#> 35 110 5 7
#> 36 NA 1 8
#> 37 0 2 8
#> 38 55 3 8
#> 39 44 4 8
#> 40 45 5 8
#> 41 NA 1 9
#> 42 0 2 9
#> 43 22 3 9
#> 44 69 4 9
#> 45 189 5 9
#> 46 NA 1 10
#> 47 0 2 10
#> 48 57 3 10
#> 49 72 4 10
#> 50 230 5 10
#> 51 NA 1 11
#> 52 0 2 11
#> 53 46 3 11
#> 54 93 4 11
#> 55 573 5 11
#> 56 NA 1 12
#> 57 0 2 12
#> 58 45 3 12
#> 59 43 4 12
#> 60 9 5 12
#> 61 NA 1 13
#> 62 0 2 13
#> 63 43 3 13
#> 64 139 4 13
#> 65 10 5 13
#> 66 NA 1 14
#> 67 0 2 14
#> 68 32 3 14
#> 69 66 4 14
#> 70 26 5 14
#> 71 NA 1 15
#> 72 0 2 15
#> 73 55 3 15
#> 74 59 4 15
#> 75 397 5 15
#> 76 NA 1 16
#> 77 0 2 16
#> 78 18 3 16
#> 79 62 4 16
#> 80 52 5 16
#> 81 NA 1 17
#> 82 0 2 17
#> 83 39 3 17
#> 84 46 4 17
#> 85 116 5 17
#> 86 NA 1 18
#> 87 0 2 18
#> 88 34 3 18
#> 89 71 4 18
#> 90 19 5 18
#> 91 NA 1 19
#> 92 0 2 19
#> 93 29 3 19
#> 94 49 4 19
#> 95 341 5 19
#> 96 NA 1 20
#> 97 0 2 20
#> 98 52 3 20
#> 99 59 4 20
#> 100 164 5 20
#> 101 NA 1 21
#> 102 0 2 21
#> 103 25 3 21
#> 104 93 4 21
#> 105 35 5 21
#> 106 NA 1 22
#> 107 0 2 22
#> 108 30 3 22
#> 109 99 4 22
#> 110 106 5 22
#> 111 NA 1 23
#> 112 0 2 23
#> 113 32 3 23
#> 114 111 4 23
#> 115 726 5 23
#> 116 NA 1 24
#> 117 0 2 24
#> 118 24 3 24
#> 119 72 4 24
#> 120 64 5 24
#> 121 NA 1 25
#> 122 0 2 25
#> 123 21 3 25
#> 124 71 4 25
#> 125 343 5 25
#> 126 NA 1 26
#> 127 0 2 26
#> 128 42 3 26
#> 129 53 4 26
#> 130 29 5 26
#> 131 NA 1 27
#> 132 0 2 27
#> 133 47 3 27
#> 134 61 4 27
#> 135 103 5 27
#> 136 NA 1 28
#> 137 0 2 28
#> 138 21 3 28
#> 139 60 4 28
#> 140 97 5 28
#> 141 NA 1 29
#> 142 0 2 29
#> 143 26 3 29
#> 144 46 4 29
#> 145 135 5 29
#> 146 NA 1 30
#> 147 0 2 30
#> 148 35 3 30
#> 149 79 4 30
#> 150 123 5 30
#> 151 NA 1 31
#> 152 0 2 31
#> 153 38 3 31
#> 154 97 4 31
#> 155 66 5 31
#> 156 NA 1 32
#> 157 0 2 32
#> 158 44 3 32
#> 159 128 4 32
#> 160 23 5 32
#> 161 NA 1 33
#> 162 0 2 33
#> 163 49 3 33
#> 164 81 4 33
#> 165 125 5 33
#> 166 NA 1 34
#> 167 0 2 34
#> 168 50 3 34
#> 169 35 4 34
#> 170 238 5 34
#> 171 NA 1 35
#> 172 0 2 35
#> 173 38 3 35
#> 174 102 4 35
#> 175 90 5 35
#> 176 NA 1 36
#> 177 0 2 36
#> 178 53 3 36
#> 179 98 4 36
#> 180 61 5 36
#> 181 NA 1 37
#> 182 0 2 37
#> 183 37 3 37
#> 184 66 4 37
#> 185 234 5 37
#> 186 NA 1 38
#> 187 0 2 38
#> 188 44 3 38
#> 189 105 4 38
#> 190 3 5 38
#> 191 NA 1 39
#> 192 0 2 39
#> 193 45 3 39
#> 194 105 4 39
#> 195 59 5 39
#> 196 NA 1 40
#> 197 0 2 40
#> 198 35 3 40
#> 199 94 4 40
#> 200 111 5 40
#> 201 NA 1 41
#> 202 0 2 41
#> 203 34 3 41
#> 204 114 4 41
#> 205 345 5 41
#> 206 NA 1 42
#> 207 0 2 42
#> 208 50 3 42
#> 209 77 4 42
#> 210 37 5 42
#> 211 NA 1 43
#> 212 0 2 43
#> 213 39 3 43
#> 214 30 4 43
#> 215 139 5 43
#> 216 NA 1 44
#> 217 0 2 44
#> 218 29 3 44
#> 219 88 4 44
#> 220 200 5 44
#> 221 NA 1 45
#> 222 0 2 45
#> 223 28 3 45
#> 224 73 4 45
#> 225 15 5 45
#> 226 NA 1 46
#> 227 0 2 46
#> 228 31 3 46
#> 229 63 4 46
#> 230 1 5 46
#> 231 NA 1 47
#> 232 0 2 47
#> 233 28 3 47
#> 234 48 4 47
#> 235 236 5 47
#> 236 NA 1 48
#> 237 0 2 48
#> 238 41 3 48
#> 239 66 4 48
#> 240 99 5 48
#> 241 NA 1 49
#> 242 0 2 49
#> 243 29 3 49
#> 244 127 4 49
#> 245 240 5 49
#> 246 NA 1 50
#> 247 0 2 50
#> 248 30 3 50
#> 249 75 4 50
#> 250 425 5 50
#> 251 NA 1 51
#> 252 0 2 51
#> 253 34 3 51
#> 254 79 4 51
#> 255 3 5 51
#> 256 NA 1 52
#> 257 0 2 52
#> 258 36 3 52
#> 259 71 4 52
#> 260 501 5 52
#> 261 NA 1 53
#> 262 0 2 53
#> 263 56 3 53
#> 264 134 4 53
#> 265 2 5 53
#> 266 NA 1 54
#> 267 0 2 54
#> 268 37 3 54
#> 269 96 4 54
#> 270 400 5 54
#> 271 NA 1 55
#> 272 0 2 55
#> 273 29 3 55
#> 274 93 4 55
#> 275 92 5 55
#> 276 NA 1 56
#> 277 0 2 56
#> 278 14 3 56
#> 279 97 4 56
#> 280 75 5 56
#> 281 NA 1 57
#> 282 0 2 57
#> 283 20 3 57
#> 284 101 4 57
#> 285 4 5 57
#> 286 NA 1 58
#> 287 0 2 58
#> 288 35 3 58
#> 289 68 4 58
#> 290 133 5 58
#> 291 NA 1 59
#> 292 0 2 59
#> 293 32 3 59
#> 294 96 4 59
#> 295 145 5 59
#> 296 NA 1 60
#> 297 0 2 60
#> 298 48 3 60
#> 299 67 4 60
#> 300 0 5 60
#> 301 NA 1 61
#> 302 0 2 61
#> 303 39 3 61
#> 304 54 4 61
#> 305 796 5 61
#> 306 NA 1 62
#> 307 0 2 62
#> 308 24 3 62
#> 309 77 4 62
#> 310 60 5 62
#> 311 NA 1 63
#> 312 0 2 63
#> 313 20 3 63
#> 314 136 4 63
#> 315 683 5 63
#> 316 NA 1 64
#> 317 0 2 64
#> 318 30 3 64
#> 319 50 4 64
#> 320 127 5 64
#> 321 NA 1 65
#> 322 0 2 65
#> 323 21 3 65
#> 324 137 4 65
#> 325 315 5 65
#> 326 NA 1 66
#> 327 0 2 66
#> 328 31 3 66
#> 329 80 4 66
#> 330 471 5 66
#> 331 NA 1 67
#> 332 0 2 67
#> 333 29 3 67
#> 334 164 4 67
#> 335 42 5 67
#> 336 NA 1 68
#> 337 0 2 68
#> 338 21 3 68
#> 339 101 4 68
#> 340 71 5 68
#> 341 NA 1 69
#> 342 0 2 69
#> 343 60 3 69
#> 344 68 4 69
#> 345 103 5 69
#> 346 NA 1 70
#> 347 0 2 70
#> 348 32 3 70
#> 349 81 4 70
#> 350 0 5 70
#> 351 NA 1 71
#> 352 0 2 71
#> 353 42 3 71
#> 354 87 4 71
#> 355 78 5 71
#> 356 NA 1 72
#> 357 0 2 72
#> 358 53 3 72
#> 359 72 4 72
#> 360 232 5 72
#> 361 NA 1 73
#> 362 0 2 73
#> 363 37 3 73
#> 364 76 4 73
#> 365 22 5 73
#> 366 NA 1 74
#> 367 0 2 74
#> 368 37 3 74
#> 369 121 4 74
#> 370 203 5 74
#> 371 NA 1 75
#> 372 0 2 75
#> 373 26 3 75
#> 374 89 4 75
#> 375 0 5 75
#> 376 NA 1 76
#> 377 0 2 76
#> 378 37 3 76
#> 379 82 4 76
#> 380 192 5 76
#> 381 NA 1 77
#> 382 0 2 77
#> 383 23 3 77
#> 384 118 4 77
#> 385 228 5 77
#> 386 NA 1 78
#> 387 0 2 78
#> 388 54 3 78
#> 389 95 4 78
#> 390 81 5 78
#> 391 NA 1 79
#> 392 0 2 79
#> 393 51 3 79
#> 394 93 4 79
#> 395 7 5 79
#> 396 NA 1 80
#> 397 0 2 80
#> 398 27 3 80
#> 399 48 4 80
#> 400 246 5 80
#> 401 NA 1 81
#> 402 0 2 81
#> 403 9 3 81
#> 404 32 4 81
#> 405 87 5 81
#> 406 NA 1 82
#> 407 0 2 82
#> 408 61 3 82
#> 409 88 4 82
#> 410 6 5 82
#> 411 NA 1 83
#> 412 0 2 83
#> 413 18 3 83
#> 414 131 4 83
#> 415 73 5 83
#> 416 NA 1 84
#> 417 0 2 84
#> 418 23 3 84
#> 419 104 4 84
#> 420 48 5 84
#> 421 NA 1 85
#> 422 0 2 85
#> 423 30 3 85
#> 424 50 4 85
#> 425 296 5 85
#> 426 NA 1 86
#> 427 0 2 86
#> 428 25 3 86
#> 429 144 4 86
#> 430 5 5 86
#> 431 NA 1 87
#> 432 0 2 87
#> 433 9 3 87
#> 434 106 4 87
#> 435 195 5 87
#> 436 NA 1 88
#> 437 0 2 88
#> 438 31 3 88
#> 439 71 4 88
#> 440 1 5 88
#> 441 NA 1 89
#> 442 0 2 89
#> 443 21 3 89
#> 444 71 4 89
#> 445 71 5 89
#> 446 NA 1 90
#> 447 0 2 90
#> 448 19 3 90
#> 449 113 4 90
#> 450 8 5 90
#> 451 NA 1 91
#> 452 0 2 91
#> 453 32 3 91
#> 454 113 4 91
#> 455 221 5 91
#> 456 NA 1 92
#> 457 0 2 92
#> 458 13 3 92
#> 459 76 4 92
#> 460 70 5 92
#> 461 NA 1 93
#> 462 0 2 93
#> 463 42 3 93
#> 464 58 4 93
#> 465 110 5 93
#> 466 NA 1 94
#> 467 0 2 94
#> 468 41 3 94
#> 469 75 4 94
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