Added 'name=' argument to omxSetParameters()
[openmx:openmx.git] / models / passing / TestUseOptimizer.R
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8 #        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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13 #   See the License for the specific language governing permissions and
14 #   limitations under the License.
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16 library(OpenMx)
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18 # Define a model
19 model <- mxModel('model')
20 model <- mxModel(model, mxMatrix("Full", values = c(0,0.2,0,0), name="A", nrow=2, ncol=2))
21 model <- mxModel(model, mxMatrix("Symm", values = c(0.8,0,0,0.8), name="S", nrow=2, ncol=2, free=TRUE))
22 model <- mxModel(model, mxMatrix("Iden", name="F", nrow=2, ncol=2, dimnames = list(c('a','b'), c('a','b'))))
23
24 model[["A"]]@free[2,1] <- TRUE
25 model[["S"]]@free[2,1] <- FALSE
26 model[["S"]]@free[1,2] <- FALSE
27 model[["A"]]@labels[2,1] <- "pear"
28 model[["S"]]@labels[1,1] <- "apple"
29 model[["S"]]@labels[2,2] <- "banana"
30
31 # Bounds must be added after all the free parameters are specified
32 model <- mxModel(model, mxBounds(c("apple", "banana"), 0.001, NA))
33
34 # Define the objective function
35 objective <- mxRAMObjective("A", "S", "F")
36
37 # Define the observed covariance matrix
38 covMatrix <- matrix( c(0.77642931, 0.39590663, 0.39590663, 0.49115615), 
39         nrow = 2, ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(c('a','b'), c('a','b')))
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41 data <- mxData(covMatrix, 'cov', numObs = 100)
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43 # Add the objective function and the data to the model
44 model <- mxModel(model, objective, data)
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46 # Run the job
47 modelOut <- mxRun(model)
48
49 expectedParameters <- c(0.5099, 0.7764, 0.2892)
50
51 omxCheckCloseEnough(expectedParameters, 
52         modelOut@output$estimate, 
53         epsilon = 10 ^ -4)
54
55 # Run the job that only computes the log-likelihood of 
56 # the current free parameter values but does not move
57 # any of the free parameters.
58
59 fixedModel <- model
60 params <- omxGetParameters(fixedModel)
61 fixedModel <- omxSetParameters(fixedModel, names(params), free = FALSE, name = 'modelFixed')
62 omxCheckEquals(model@name, "model")
63 omxCheckEquals(fixedModel@name, "modelFixed")
64 fixedModelOut <- mxRun(fixedModel)
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66 modelUnfitted <- mxRun(model, useOptimizer=FALSE)
67 omxCheckCloseEnough(mxEval(objective, fixedModelOut), mxEval(objective, modelUnfitted), 0.0001)