Compute condition number of information matrix
[openmx:openmx.git] / models / nightly / PPML_test1L3M.R
1 require(OpenMx)\r
2 require(MASS)\r
3 \r
4 # Seed\r
5 set.seed(4)\r
6 \r
7 # Data covariance matrix\r
8 dataCov <- rbind(c(4,2,2),\r
9                                  c(2,4,2),\r
10                                  c(2,2,4))\r
11 dataMean <- c(2,-2,1)\r
12 \r
13 # Variable names\r
14 manifests <- c('X','Y','Z')\r
15 latents <- c('G')\r
16 \r
17 # Dimnames\r
18 colnames(dataCov) <- manifests\r
19 rownames(dataCov) <- manifests\r
20 names(dataMean) <- manifests\r
21 \r
22 factorModel <- mxModel("Factor Model 1L3M",\r
23       type="RAM",\r
24       manifestVars = manifests,\r
25       latentVars = latents,\r
26           \r
27           # Regression Loadings\r
28       mxPath(from='G', to=manifests,value=c(1,2,3),free=FALSE),\r
29           \r
30           # Variances\r
31       mxPath(from=manifests, arrows=2,value=c(1,1,1), labels=c('E1','E1','E1')), # error variance\r
32       mxPath(from=latents, arrows=2,values=1.0, labels=c("VG")), # variances of the latents\r
33          \r
34           # Latent means vector  \r
35       mxPath(from="one", to=latents, arrows=1, values=0, labels=c("MG"), free=TRUE),\r
36 \r
37           mxData(dataCov, mean=dataMean, type="cov",numObs=100)\r
38           )\r
39 # Should be able to test fake latents, but there's a bug blocking the foldout function from working on this model\r
40 imxPPML.Test.Battery(factorModel, testFakeLatents=FALSE, tolerances=c(NA, .0001, .0001)) # NA -> Don't check covariance data w/ means\r
41 \r