Run a cosimmr_input object through the Fixed Form Variational Bayes(FFVB) function
Source: R/cosimmr_ffvb.R
cosimmr_ffvb.RdThis is the main function of cosimmr. It takes a cosimmr_input object
created via cosimmr_load, runs it in fixed form
Variational Bayes to determine the dietary proportions, and then
outputs a cosimmr_output object for further analysis and plotting
via plot.cosimmr_output.
cosimmr_ffvb(
cosimmr_in,
prior_control = list(mu_0 = rep(0, (cosimmr_in$n_sources * cosimmr_in$n_covariates)),
mu_log_sig_sq_0 = rep(0, cosimmr_in$n_tracers), sigma_0 = 1, tau_shape = rep(1,
cosimmr_in$n_tracers), tau_rate = rep(1, cosimmr_in$n_tracers)),
ffvb_control = list(n_output = 3600, S = 500, P = 50, beta_1 = 0.75, beta_2 = 0.75, tau
= 500, eps_0 = 0.0011, t_W = 500)
)Arguments
- cosimmr_in
An object created via the function
cosimmr_load- prior_control
A list of values including arguments named
mu_0(prior for mu), andsigma_0(prior for sigma).- ffvb_control
A list of values including arguments named
n_output(number of rows in theta output),S(number of samples taken at each iteration of the algorithm),P(patience parameter),beta_1andbeta_2(adaptive learning weights),tau(threshold for exploring learning space),eps_0(fixed learning rate),t_W(rolling window size)
Value
An object of class cosimmr_output with two named top-level
components:
- input
The
cosimmr_inputobject given to thecosimmr_ffvbfunction- output
A set of outputs produced by the FFVB function. These can be analysed using the
summary.cosimmr_outputandplot.cosimmr_outputfunctions.
References
Andrew C. Parnell, Donald L. Phillips, Stuart Bearhop, Brice X. Semmens, Eric J. Ward, Jonathan W. Moore, Andrew L. Jackson, Jonathan Grey, David J. Kelly, and Richard Inger. Bayesian stable isotope mixing models. Environmetrics, 24(6):387–399, 2013.
Andrew C Parnell, Richard Inger, Stuart Bearhop, and Andrew L Jackson. Source partitioning using stable isotopes: coping with too much variation. PLoS ONE, 5(3):5, 2010.
See also
cosimmr_load for creating objects suitable for this
function, plot.cosimmr_input for creating isospace plots,
summary.cosimmr_output for summarising output, and
plot.cosimmr_output for plotting output.
Examples
# \donttest{
## See the package vignette for a detailed run through of these examples
# Data set 1: 10 obs on 2 isos, 4 sources, with tefs and concdep
data(geese_data_day1)
x = c(1,2,3,2,1,3,2,1,2)
cosimmr_1 <- with(
geese_data_day1,
cosimmr_load(
formula = mixtures ~ x,
source_names = source_names,
source_means = source_means,
source_sds = source_sds,
correction_means = correction_means,
correction_sds = correction_sds,
concentration_means = concentration_means
)
)
# Plot
plot(cosimmr_1)
# Print
cosimmr_1
#> $mixtures
#> d13C_Pl d15N_Pl
#> [1,] -11.36 10.22
#> [2,] -11.88 10.37
#> [3,] -10.60 10.44
#> [4,] -11.25 10.52
#> [5,] -11.66 10.19
#> [6,] -10.41 10.45
#> [7,] -10.88 9.91
#> [8,] -14.73 11.27
#> [9,] -11.52 9.34
#>
#> $x_scaled
#> (Intercept) x
#> 1 1 -1.1370705
#> 2 1 0.1421338
#> 3 1 1.4213381
#> 4 1 0.1421338
#> 5 1 -1.1370705
#> 6 1 1.4213381
#> 7 1 0.1421338
#> 8 1 -1.1370705
#> 9 1 0.1421338
#>
#> $source_names
#> [1] "Zostera" "Grass" "U.lactuca" "Enteromorpha"
#>
#> $source_means
#> meand13CPl meand15NPl
#> [1,] -11.17023 6.488984
#> [2,] -30.87984 4.432160
#> [3,] -11.17090 11.192613
#> [4,] -14.05701 9.816280
#>
#> $source_sds
#> SDd13C SDd15N
#> [1,] 1.2149562 1.459463
#> [2,] 0.6413182 2.268071
#> [3,] 1.9593306 1.112438
#> [4,] 1.1724677 0.827104
#>
#> $correction_means
#> meand13CPl meand15NPl
#> [1,] 1.63 3.54
#> [2,] 1.63 3.54
#> [3,] 1.63 3.54
#> [4,] 1.63 3.54
#>
#> $correction_sds
#> SDd13C SDd15N
#> [1,] 0.63 0.74
#> [2,] 0.63 0.74
#> [3,] 0.63 0.74
#> [4,] 0.63 0.74
#>
#> $concentration_means
#> d13CPl d15NPl
#> [1,] 0.3593 0.0297
#> [2,] 0.4026 0.0355
#> [3,] 0.2098 0.0192
#> [4,] 0.1844 0.0139
#>
#> $n_obs
#> [1] 9
#>
#> $n_tracers
#> [1] 2
#>
#> $n_sources
#> [1] 4
#>
#> $scale_x
#> [1] TRUE
#>
#> $scaled_center
#> [1] 1.888889
#>
#> $scaled_scale
#> [1] 0.781736
#>
#> $intercept
#> [1] TRUE
#>
#> $covariates_df
#> x
#> 1 1
#> 2 2
#> 3 3
#> 4 2
#> 5 1
#> 6 3
#> 7 2
#> 8 1
#> 9 2
#>
#> $n_covariates
#> [1] 2
#>
#> $original_x
#> (Intercept) x
#> 1 1 1
#> 2 1 2
#> 3 1 3
#> 4 1 2
#> 5 1 1
#> 6 1 3
#> 7 1 2
#> 8 1 1
#> 9 1 2
#> attr(,"assign")
#> [1] 0 1
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "cosimmr_input"
# FFVB run
cosimmr_1_out <- cosimmr_ffvb(cosimmr_1)
#> Iteration : 0
#> Iteration : 1
#> Iteration : 2
#> Iteration : 3
#> Iteration : 4
#> Iteration : 5
#> Iteration : 6
#> Iteration : 7
#> Iteration : 8
#> Iteration : 9
#> Iteration : 10
#> Iteration : 11
#> Iteration : 12
#> Iteration : 13
#> Iteration : 14
#> Iteration : 15
#> Iteration : 16
#> Iteration : 17
#> Iteration : 18
#> Iteration : 19
#> Iteration : 20
#> Iteration : 21
#> Iteration : 22
#> Iteration : 23
#> Iteration : 24
#> Iteration : 25
#> Iteration : 26
#> Iteration : 27
#> Iteration : 28
#> Iteration : 29
#> Iteration : 30
#> Iteration : 31
#> Iteration : 32
#> Iteration : 33
#> Iteration : 34
#> Iteration : 35
#> Iteration : 36
#> Iteration : 37
#> Iteration : 38
#> Iteration : 39
#> Iteration : 40
#> Iteration : 41
#> Iteration : 42
#> Iteration : 43
#> Iteration : 44
#> Iteration : 45
#> Iteration : 46
#> Iteration : 47
#> Iteration : 48
#> Iteration : 49
#> Iteration : 50
#> Iteration : 51
#> Iteration : 52
#> Iteration : 53
#> Iteration : 54
#> Iteration : 55
#> Iteration : 56
#> Iteration : 57
#> Iteration : 58
#> Iteration : 59
#> Iteration : 60
#> Iteration : 61
#> Iteration : 62
#> Iteration : 63
#> Iteration : 64
#> Iteration : 65
#> Iteration : 66
#> Iteration : 67
#> Iteration : 68
#> Iteration : 69
#> Iteration : 70
#> Iteration : 71
#> Iteration : 72
#> Iteration : 73
#> Iteration : 74
#> Iteration : 75
#> Iteration : 76
#> Iteration : 77
#> Iteration : 78
#> Iteration : 79
#> Iteration : 80
#> Iteration : 81
#> Iteration : 82
#> Iteration : 83
#> Iteration : 84
#> Iteration : 85
#> Iteration : 86
#> Iteration : 87
#> Iteration : 88
#> Iteration : 89
#> Iteration : 90
#> Iteration : 91
#> Iteration : 92
#> Iteration : 93
#> Iteration : 94
#> Iteration : 95
#> Iteration : 96
#> Iteration : 97
#> Iteration : 98
#> Iteration : 99
#> Iteration : 100
#> Iteration : 101
#> Iteration : 102
#> Iteration : 103
#> Iteration : 104
#> Iteration : 105
#> Iteration : 106
#> Iteration : 107
#> Iteration : 108
#> Iteration : 109
#> Iteration : 110
#> Iteration : 111
#> Iteration : 112
#> Iteration : 113
#> Iteration : 114
#> Iteration : 115
#> Iteration : 116
#> Iteration : 117
#> Iteration : 118
#> Iteration : 119
#> Iteration : 120
#> Iteration : 121
#> Iteration : 122
#> Iteration : 123
#> Iteration : 124
#> Iteration : 125
#> Iteration : 126
#> Iteration : 127
#> Iteration : 128
#> Iteration : 129
#> Iteration : 130
#> Iteration : 131
#> Iteration : 132
#> Iteration : 133
#> Iteration : 134
#> Iteration : 135
#> Iteration : 136
#> Iteration : 137
#> Iteration : 138
#> Iteration : 139
#> Iteration : 140
#> Iteration : 141
#> Iteration : 142
#> Iteration : 143
#> Iteration : 144
#> Iteration : 145
#> Iteration : 146
#> Iteration : 147
#> Iteration : 148
#> Iteration : 149
#> Iteration : 150
#> Iteration : 151
#> Iteration : 152
#> Iteration : 153
#> Iteration : 154
#> Iteration : 155
#> Iteration : 156
#> Iteration : 157
#> Iteration : 158
#> Iteration : 159
#> Iteration : 160
#> Iteration : 161
#> Iteration : 162
#> Iteration : 163
#> Iteration : 164
#> Iteration : 165
#> Iteration : 166
#> Iteration : 167
#> Iteration : 168
#> Iteration : 169
#> Iteration : 170
#> Iteration : 171
#> Iteration : 172
#> Iteration : 173
#> Iteration : 174
#> Iteration : 175
#> Iteration : 176
#> Iteration : 177
#> Iteration : 178
#> Iteration : 179
#> Iteration : 180
#> Iteration : 181
#> Iteration : 182
#> Iteration : 183
#> Iteration : 184
#> Iteration : 185
#> Iteration : 186
#> Iteration : 187
#> Iteration : 188
#> Iteration : 189
#> Iteration : 190
#> Iteration : 191
#> Iteration : 192
#> Iteration : 193
#> Iteration : 194
#> Iteration : 195
#> Iteration : 196
#> Iteration : 197
#> Iteration : 198
#> Iteration : 199
#> Iteration : 200
#> Iteration : 201
#> Iteration : 202
#> Iteration : 203
#> Iteration : 204
#> Iteration : 205
#> Iteration : 206
#> Iteration : 207
#> Iteration : 208
#> Iteration : 209
#> Iteration : 210
#> Iteration : 211
#> Iteration : 212
#> Iteration : 213
#> Iteration : 214
#> Iteration : 215
#> Iteration : 216
#> Iteration : 217
#> Iteration : 218
#> Iteration : 219
#> Iteration : 220
#> Iteration : 221
#> Iteration : 222
#> Iteration : 223
#> Iteration : 224
#> Iteration : 225
#> Iteration : 226
#> Iteration : 227
#> Iteration : 228
#> Iteration : 229
#> Iteration : 230
#> Iteration : 231
#> Iteration : 232
#> Iteration : 233
#> Iteration : 234
#> Iteration : 235
#> Iteration : 236
#> Iteration : 237
#> Iteration : 238
#> Iteration : 239
#> Iteration : 240
#> Iteration : 241
#> Iteration : 242
#> Iteration : 243
#> Iteration : 244
#> Iteration : 245
#> Iteration : 246
#> Iteration : 247
#> Iteration : 248
#> Iteration : 249
#> Iteration : 250
#> Iteration : 251
#> Iteration : 252
#> Iteration : 253
#> Iteration : 254
#> Iteration : 255
#> Iteration : 256
#> Iteration : 257
#> Iteration : 258
#> Iteration : 259
#> Iteration : 260
#> Iteration : 261
#> Iteration : 262
#> Iteration : 263
#> Iteration : 264
#> Iteration : 265
#> Iteration : 266
#> Iteration : 267
#> Iteration : 268
#> Iteration : 269
#> Iteration : 270
#> Iteration : 271
#> Iteration : 272
#> Iteration : 273
#> Iteration : 274
#> Iteration : 275
#> Iteration : 276
#> Iteration : 277
#> Iteration : 278
#> Iteration : 279
#> Iteration : 280
#> Iteration : 281
#> Iteration : 282
#> Iteration : 283
#> Iteration : 284
#> Iteration : 285
#> Iteration : 286
#> Iteration : 287
#> Iteration : 288
#> Iteration : 289
#> Iteration : 290
#> Iteration : 291
#> Iteration : 292
#> Iteration : 293
#> Iteration : 294
#> Iteration : 295
#> Iteration : 296
#> Iteration : 297
#> Iteration : 298
#> Iteration : 299
#> Iteration : 300
#> Iteration : 301
#> Iteration : 302
#> Iteration : 303
#> Iteration : 304
#> Iteration : 305
#> Iteration : 306
#> Iteration : 307
#> Iteration : 308
#> Iteration : 309
#> Iteration : 310
#> Iteration : 311
#> Iteration : 312
#> Iteration : 313
#> Iteration : 314
#> Iteration : 315
#> Iteration : 316
#> Iteration : 317
#> Iteration : 318
#> Iteration : 319
#> Iteration : 320
#> Iteration : 321
#> Iteration : 322
#> Iteration : 323
#> Iteration : 324
#> Iteration : 325
#> Iteration : 326
#> Iteration : 327
#> Iteration : 328
#> Iteration : 329
#> Iteration : 330
#> Iteration : 331
#> Iteration : 332
#> Iteration : 333
#> Iteration : 334
#> Iteration : 335
#> Iteration : 336
#> Iteration : 337
#> Iteration : 338
#> Iteration : 339
#> Iteration : 340
#> Iteration : 341
#> Iteration : 342
#> Iteration : 343
#> Iteration : 344
#> Iteration : 345
#> Iteration : 346
#> Iteration : 347
#> Iteration : 348
#> Iteration : 349
#> Iteration : 350
#> Iteration : 351
#> Iteration : 352
#> Iteration : 353
#> Iteration : 354
#> Iteration : 355
#> Iteration : 356
#> Iteration : 357
#> Iteration : 358
#> Iteration : 359
#> Iteration : 360
#> Iteration : 361
#> Iteration : 362
#> Iteration : 363
#> Iteration : 364
#> Iteration : 365
#> Iteration : 366
#> Iteration : 367
#> Iteration : 368
#> Iteration : 369
#> Iteration : 370
#> Iteration : 371
#> Iteration : 372
#> Iteration : 373
#> Iteration : 374
#> Iteration : 375
#> Iteration : 376
#> Iteration : 377
#> Iteration : 378
#> Iteration : 379
#> Iteration : 380
#> Iteration : 381
#> Iteration : 382
#> Iteration : 383
#> Iteration : 384
#> Iteration : 385
#> Iteration : 386
#> Iteration : 387
#> Iteration : 388
#> Iteration : 389
#> Iteration : 390
#> Iteration : 391
#> Iteration : 392
#> Iteration : 393
#> Iteration : 394
#> Iteration : 395
#> Iteration : 396
#> Iteration : 397
#> Iteration : 398
#> Iteration : 399
#> Iteration : 400
#> Iteration : 401
#> Iteration : 402
#> Iteration : 403
#> Iteration : 404
#> Iteration : 405
#> Iteration : 406
#> Iteration : 407
#> Iteration : 408
#> Iteration : 409
#> Iteration : 410
#> Iteration : 411
#> Iteration : 412
#> Iteration : 413
#> Iteration : 414
#> Iteration : 415
#> Iteration : 416
#> Iteration : 417
#> Iteration : 418
#> Iteration : 419
#> Iteration : 420
#> Iteration : 421
#> Iteration : 422
#> Iteration : 423
#> Iteration : 424
#> Iteration : 425
#> Iteration : 426
#> Iteration : 427
#> Iteration : 428
#> Iteration : 429
#> Iteration : 430
#> Iteration : 431
#> Iteration : 432
#> Iteration : 433
#> Iteration : 434
#> Iteration : 435
#> Iteration : 436
#> Iteration : 437
#> Iteration : 438
#> Iteration : 439
#> Iteration : 440
#> Iteration : 441
#> Iteration : 442
#> Iteration : 443
#> Iteration : 444
#> Iteration : 445
#> Iteration : 446
#> Iteration : 447
#> Iteration : 448
#> Iteration : 449
#> Iteration : 450
#> Iteration : 451
#> Iteration : 452
#> Iteration : 453
#> Iteration : 454
#> Iteration : 455
#> Iteration : 456
#> Iteration : 457
#> Iteration : 458
#> Iteration : 459
#> Iteration : 460
#> Iteration : 461
#> Iteration : 462
#> Iteration : 463
#> Iteration : 464
#> Iteration : 465
#> Iteration : 466
#> Iteration : 467
#> Iteration : 468
#> Iteration : 469
#> Iteration : 470
#> Iteration : 471
#> Iteration : 472
#> Iteration : 473
#> Iteration : 474
#> Iteration : 475
#> Iteration : 476
#> Iteration : 477
#> Iteration : 478
#> Iteration : 479
#> Iteration : 480
#> Iteration : 481
#> Iteration : 482
#> Iteration : 483
#> Iteration : 484
#> Iteration : 485
#> Iteration : 486
#> Iteration : 487
#> Iteration : 488
#> Iteration : 489
#> Iteration : 490
#> Iteration : 491
#> Iteration : 492
#> Iteration : 493
#> Iteration : 494
#> Iteration : 495
#> Iteration : 496
#> Iteration : 497
#> Iteration : 498
#> Iteration : 499
#> Iteration : 500
#> Iteration : 501
#> Iteration : 502
#> Iteration : 503
#> Iteration : 504
#> Iteration : 505
#> Iteration : 506
#> Iteration : 507
#> Iteration : 508
#> Iteration : 509
#> Iteration : 510
#> Iteration : 511
#> Iteration : 512
#> Iteration : 513
#> Iteration : 514
#> Iteration : 515
#> Iteration : 516
#> Iteration : 517
#> Iteration : 518
#> Iteration : 519
#> Iteration : 520
#> Iteration : 521
#> Iteration : 522
#> Iteration : 523
#> Iteration : 524
#> Iteration : 525
#> Iteration : 526
#> Iteration : 527
#> Iteration : 528
#> Iteration : 529
#> Iteration : 530
#> Iteration : 531
#> Iteration : 532
#> Iteration : 533
#> Iteration : 534
#> Iteration : 535
#> Iteration : 536
#> Iteration : 537
#> Iteration : 538
#> Iteration : 539
#> Iteration : 540
#> Iteration : 541
#> Iteration : 542
#> Iteration : 543
#> Iteration : 544
#> Iteration : 545
#> Iteration : 546
#> Iteration : 547
#> Iteration : 548
#> Iteration : 549
#> Iteration : 550
#> Iteration : 551
#> Iteration : 552
#> Iteration : 553
#> Iteration : 554
#> Iteration : 555
#> Iteration : 556
#> Iteration : 557
#> Iteration : 558
#> Iteration : 559
#> Iteration : 560
#> Iteration : 561
#> Iteration : 562
#> Iteration : 563
#> Iteration : 564
#> Iteration : 565
#> Iteration : 566
#> Iteration : 567
#> Iteration : 568
#> Iteration : 569
#> Iteration : 570
#> Iteration : 571
#> Iteration : 572
#> Iteration : 573
#> Iteration : 574
#> Iteration : 575
#> Iteration : 576
#> Iteration : 577
#> Iteration : 578
#> Iteration : 579
#> Iteration : 580
#> Iteration : 581
#> Iteration : 582
#> Iteration : 583
#> Iteration : 584
#> Iteration : 585
#> Iteration : 586
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#> Iteration : 588
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# Print it
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#> This is a valid simmr input object with
#> 9 observations,
#> 2 covariates,
#> 2 tracers, and
#> 4 sources.
#> The formula is
#> c(d13C_Pl, d15N_Pl)~(Intercept) + x
#>
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#> .
#> The tracer names are:
#> [1] "d13C_Pl" "d15N_Pl"
#>
#>
#> The input data has been run via cosimmr_ffvb and has produced
#> 3600 samples.
# Summary
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#> Summary for Observation 1
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#> P(Enteromorpha) 0.117
#> sd_d13C_Pl 0.073
#> sd_d15N_Pl 1.000
summary(cosimmr_1_out, type = "statistics")
#>
#> Summary for Observation 1
#> mean sd
#> P(Zostera) 0.412 0.217
#> P(Grass) 0.094 0.039
#> P(U.lactuca) 0.264 0.182
#> P(Enteromorpha) 0.229 0.206
#> sd_d13C_Pl 0.923 0.604
#> sd_d15N_Pl 0.739 0.578
ans <- summary(cosimmr_1_out, type = c("quantiles", "statistics"))
#>
#> Summary for Observation 1
#> 2.5% 25% 50% 75% 97.5%
#> P(Zostera) 0.062 0.236 0.396 0.572 0.839
#> P(Grass) 0.030 0.067 0.091 0.116 0.178
#> P(U.lactuca) 0.027 0.119 0.224 0.374 0.697
#> P(Enteromorpha) 0.011 0.068 0.164 0.331 0.774
#> sd_d13C_Pl 0.229 0.513 0.762 1.181 2.532
#> sd_d15N_Pl 0.147 0.360 0.578 0.915 2.330
#> mean sd
#> P(Zostera) 0.412 0.217
#> P(Grass) 0.094 0.039
#> P(U.lactuca) 0.264 0.182
#> P(Enteromorpha) 0.229 0.206
#> sd_d13C_Pl 0.923 0.604
#> sd_d15N_Pl 0.739 0.578
# Plot
plot(cosimmr_1_out, type = "beta_boxplot", cov_name = "x")
plot(cosimmr_1_out, type = "beta_histogram", cov_name = "x")
# }