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mainNewcombBadMixing.sh
executable file
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mainNewcombBadMixing.sh
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## Newcomb data - bad mixing
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## 1) Compute CPPP
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## Compute CPPP
Rscript 1_runCPPP.R \
--dirExample=sec6_examples/newcombBadMixing \
--dataPath="sec6_examples/newcombBadMixing/light.txt" \
--runOriginal=TRUE \
--nCalibrationReplicates=1000 \
--nIterMCMC=1000 \
--returnSamples=TRUE \
--returnDiscrepancies=TRUE \
--calcDisc=TRUE \
## Compute "naive" CPPP
## using the same number of MCMC samples as in the original MCMC
# Rscript 1_runCPPP.R \
# --dirExample=sec6_examples/newcombBadMixing \
# --dataPath="sec6_examples/newcombBadMixing/light.txt" \
# --runOriginal=FALSE \
# --nCalibrationReplicates=1000 \
# --nIterMCMC=5000 \
# --returnSamples=TRUE \
# --returnDiscrepancies=TRUE \
# --calcDisc=TRUE
#############################################
## 2) Compute CPPP variance via Monte Carlo
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Rscript 2_runMonteCarloCPPP.R \
--task=1 \
--dataPath="newcomb/light.txt" \
--dirExample=sec6_examples/newcombBadMixing \
--runOriginal=TRUE \
--nCalibrationReplicates=1000 \
--nIterMCMC=1000 \
--returnSamples=FALSE \
--returnDiscrepancies=TRUE \
--calcDisc=TRUE
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## 3) Compute CPPP variance estimates
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## Compute plug-in variance estimate and coverage
Rscript 3_computePluginSE.R \
--filename="sec6_examples/newcombBadMixing/results_nCRep_1000_nIter_1000.rds" \
--indexStat=2
## Compute bootstrap variance estimates and coverage
Rscript 3_computeBootstrapSE.R \
--filename="sec6_examples/newcombBadMixing/results_nCRep_1000_nIter_1000.rds" \
--indexStat=2 \
--bootIters=100
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## 4) Plot results
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Rscript 4_plotResults.R --dirExample="sec6_examples/newcombBadMixing" --plotTitle="Newcomb example - bad mixing"