Predict trajectories conditional on cluster membership

Predicts the expected trajectory observations at the given time under the assumption that the trajectory belongs to the specified cluster.

For lcModel objects, the same result can be obtained by calling predict() with the newdata data.frame having a "Cluster" assignment column. The main purpose of this function is to make it easier to implement the prediction computations for custom lcModel classes.

predictForCluster(object, newdata = NULL, cluster, ...)

# S4 method for class 'lcModel'
predictForCluster(object, newdata = NULL, cluster, ..., what = "mu")

Arguments

object

The model.

newdata

A data.frame of trajectory data for which to compute trajectory assignments.

cluster

The cluster name (as character) to predict for.

...

Arguments passed on to predict.lcModel

useCluster

Whether to use the "Cluster" column in the newdata argument for computing predictions conditional on the respective cluster. For useCluster = NA (the default), the feature is enabled if newdata contains the "Cluster" column.

what

The distributional parameter to predict. By default, the mean response 'mu' is predicted. The cluster membership predictions can be obtained by specifying what = 'mb'.

Value

A vector with the predictions per newdata observation, or a data.frame with the predictions and newdata alongside.

Details

The default predictForCluster(lcModel) method makes use of predict.lcModel(), and vice versa. For this to work, any extending lcModel classes, e.g., lcModelExample, should implement either predictForCluster(lcModelExample) or predict.lcModelExample(). When implementing new models, it is advisable to implement predictForCluster as the cluster-specific computation generally results in shorter and simpler code.

Implementation

Classes extending lcModel should override this method, unless predict.lcModel() is preferred.

setMethod("predictForCluster", "lcModelExt",
 function(object, newdata = NULL, cluster, ..., what = "mu") {
  # return model predictions for the given data under the
  # assumption of the data belonging to the given cluster
})

See also

predict.lcModel

Other lcModel functions: clusterNames(), clusterProportions(), clusterSizes(), clusterTrajectories(), coef.lcModel(), converged(), deviance.lcModel(), df.residual.lcModel(), estimationTime(), externalMetric(), fitted.lcModel(), fittedTrajectories(), getCall.lcModel(), getLcMethod(), ids(), lcModel-class, metric(), model.frame.lcModel(), nClusters(), nIds(), nobs.lcModel(), plot-lcModel-method, plotClusterTrajectories(), plotFittedTrajectories(), postprob(), predict.lcModel(), predictAssignments(), predictPostprob(), qqPlot(), residuals.lcModel(), sigma.lcModel(), strip(), time.lcModel(), trajectoryAssignments()

Examples

data(latrendData)
method <- lcMethodLMKM(Y ~ Time, id = "Id", time = "Time")
model <- latrend(method, latrendData)

predictForCluster(
  model,
  newdata = data.frame(Time = c(0, 1)),
  cluster = "B"
)
#> [1] 0.09202386 0.03729362

# all fitted values under cluster B
predictForCluster(model, cluster = "B")
#>    [1]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>    [7] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>   [13]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>   [19] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>   [25]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>   [31]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>   [37] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>   [43]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>   [49] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>   [55]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>   [61]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>   [67] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>   [73]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>   [79] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>   [85]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>   [91]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>   [97] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [103]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [109] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [115]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [121]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [127] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [133]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [139] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [145]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [151]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [157] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [163]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [169] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [175]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [181]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [187] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [193]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [199] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [205]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [211]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [217] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [223]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [229] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [235]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [241]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [247] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [253]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [259] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [265]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [271]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [277] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [283]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [289] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [295]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [301]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [307] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [313]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [319] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [325]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [331]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [337] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [343]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [349] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [355]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [361]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [367] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [373]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [379] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [385]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [391]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [397] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [403]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [409] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [415]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [421]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [427] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [433]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [439] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [445]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [451]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [457] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [463]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [469] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [475]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [481]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [487] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [493]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [499] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [505]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [511]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [517] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [523]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [529] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [535]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [541]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [547] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [553]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [559] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [565]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [571]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [577] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [583]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [589] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [595]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [601]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [607] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [613]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [619] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [625]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [631]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [637] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [643]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [649] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [655]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [661]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [667] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [673]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [679] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [685]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [691]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [697] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [703]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [709] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [715]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [721]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [727] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [733]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [739] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [745]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [751]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [757] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [763]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [769] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [775]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [781]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [787] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [793]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [799] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [805]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [811]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [817] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [823]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [829] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [835]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [841]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [847] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [853]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [859] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [865]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [871]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [877] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [883]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [889] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [895]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [901]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [907] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [913]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [919] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [925]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [931]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [937] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [943]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [949] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [955]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [961]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [967] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#>  [973]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#>  [979] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#>  [985]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#>  [991]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#>  [997] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1003]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1009] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1015]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1021]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1027] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1033]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1039] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1045]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1051]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1057] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1063]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1069] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1075]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1081]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1087] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1093]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1099] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1105]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1111]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1117] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1123]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1129] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1135]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1141]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1147] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1153]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1159] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1165]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1171]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1177] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1183]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1189] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1195]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1201]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1207] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1213]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1219] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1225]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1231]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1237] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1243]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1249] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1255]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1261]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1267] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1273]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1279] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1285]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1291]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1297] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1303]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1309] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1315]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1321]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1327] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1333]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1339] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1345]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1351]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1357] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1363]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1369] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1375]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1381]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1387] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1393]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1399] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1405]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1411]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1417] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1423]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1429] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1435]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1441]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1447] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1453]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1459] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1465]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1471]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1477] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1483]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1489] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1495]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1501]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1507] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1513]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1519] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1525]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1531]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1537] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1543]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1549] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1555]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1561]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1567] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1573]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1579] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1585]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1591]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1597] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1603]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1609] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1615]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1621]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1627] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1633]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1639] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1645]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1651]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1657] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1663]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1669] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1675]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1681]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1687] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1693]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1699] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1705]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1711]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1717] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1723]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1729] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1735]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1741]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1747] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1753]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1759] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1765]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1771]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1777] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1783]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1789] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1795]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1801]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1807] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1813]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1819] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1825]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1831]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1837] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1843]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1849] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1855]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1861]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1867] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1873]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1879] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1885]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1891]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1897] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1903]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1909] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1915]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1921]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1927] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1933]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1939] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1945]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1951]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1957] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1963]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1969] -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083
#> [1975]  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054
#> [1981]  0.09202386  0.10921565  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545
#> [1987] -0.05804444 -0.13662404 -0.24801613 -0.34779054  0.09202386  0.10921565
#> [1993]  0.11104821  0.09712083  0.06140180  0.01318545 -0.05804444 -0.13662404
#> [1999] -0.24801613 -0.34779054