R Under development (unstable) (2024-02-11 r85891 ucrt) -- "Unsuffered Consequences" Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. > library(pcalg) > ## (doExtras <- pcalg:::doExtras()) > > ## NB: add tests in addition to the simple ones from Maathuis and Colombo (2013) > ## in ../man/backdoor.Rd > ## ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ > > `%w/o%` <- function(x, y) x[!x %in% y] #-- x without y > ## slightly faster: > `%w/o%` <- function(x, y) x[!match(x, y, nomatch = 0L)] > > ###-------- DAG ---------------------- > suppressWarnings(RNGversion("3.5.0")) > set.seed(47) > ## p <- if(doExtras) 17 else 12 > p <- 12 > myDAG <- randomDAG(p, prob = 1/4) ## true DAG > > ## Extract the adjacency matrix of the true DAG > true.amat <- (amat <- as(myDAG, "matrix")) != 0 # TRUE/FALSE <==> 1/0 > print.table(1*true.amat, zero.=".") # "visualization" 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 . . . 1 . 1 . . 1 1 1 1 2 . . . . . 1 . 1 . . 1 . 3 . . . . . . . . 1 . . . 4 . . . . . . . . . 1 . . 5 . . . . . . . . . . . . 6 . . . . . . . . . . . . 7 . . . . . . . . . . 1 . 8 . . . . . . . . . 1 . . 9 . . . . . . . . . 1 1 . 10 . . . . . . . . . . 1 . 11 . . . . . . . . . . . . 12 . . . . . . . . . . . . > > nodes <- 1:p; names(nodes) <- nodes > cat("Time for many backdoor(.., \"dag\") s : ", system.time( + LL <- lapply(nodes, function(i) + lapply(nodes %w/o% i, + backdoor, + amat = true.amat, x = i, type="dag")) + ), "\n") Time for many backdoor(.., "dag") s : 0.8 0.05 0.84 NA NA > > ## if(doExtras) { > ## for(i in nodes[1:3]) ## Nodes 1,2,3 are all "root" nodes: > ## stopifnot(vapply(LL[[i]], identical, NA, y=integer(0))) > > ## str(LL[-(1:3)]) ## Martin: interesting.. Q: is "this" known? A: yes, basically > ## } else { > ## str(LL) > ## } > str(LL) List of 12 $ 1 :List of 11 ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 2 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 3 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 4 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int 1 ..$ 3 : int 1 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int 1 ..$ 7 : int 1 ..$ 8 : int 1 ..$ 9 : int 1 ..$ 10: int 1 ..$ 11: int 1 ..$ 12: int 1 $ 5 :List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 6 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:2] 1 2 ..$ 4 : int [1:2] 1 2 ..$ 5 : NULL ..$ 7 : int [1:2] 1 2 ..$ 8 : int [1:2] 1 2 ..$ 9 : int [1:2] 1 2 ..$ 10: int [1:2] 1 2 ..$ 11: int [1:2] 1 2 ..$ 12: int [1:2] 1 2 $ 7 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 8 :List of 11 ..$ 1 : int 2 ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int 2 ..$ 4 : int 2 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int 2 ..$ 7 : int 2 ..$ 9 : int 2 ..$ 10: int 2 ..$ 11: int 2 ..$ 12: int 2 $ 9 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:2] 1 3 ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : int [1:2] 1 3 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:2] 1 3 ..$ 7 : int [1:2] 1 3 ..$ 8 : int [1:2] 1 3 ..$ 10: int [1:2] 1 3 ..$ 11: int [1:2] 1 3 ..$ 12: int [1:2] 1 3 $ 10:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 3 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 4 : logi NA ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 7 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 11: int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 12: int [1:4] 1 4 8 9 $ 11:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 4 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 12: int [1:5] 1 2 7 9 10 $ 12:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int 1 ..$ 3 : int 1 ..$ 4 : int 1 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int 1 ..$ 7 : int 1 ..$ 8 : int 1 ..$ 9 : int 1 ..$ 10: int 1 ..$ 11: int 1 > > ###-------- CPDAG -------------------- > > ## estimate the true CPDAG > myCPDAG <- dag2cpdag(myDAG) > ## Extract the adjacency matrix of the true CPDAG > CP.amat <- (as(myCPDAG, "matrix") != 0) # 1/0 <==> TRUE/FALSE > > cat("Time for many backdoor(.., \"cpdag\") s : ", system.time( + L2 <- lapply(nodes, function(i) + lapply(nodes %w/o% i, + backdoor, + amat = CP.amat, x = i, type="cpdag")) + ), "\n") Time for many backdoor(.., "cpdag") s : 1.3 0.03 1.33 NA NA > > str(L2) List of 12 $ 1 :List of 11 ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : logi NA ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: logi NA ..$ 11: logi NA ..$ 12: logi NA $ 2 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : int(0) ..$ 10: logi NA ..$ 11: logi NA ..$ 12: int(0) $ 3 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 4 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 11: logi NA ..$ 12: logi NA $ 5 :List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 6 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:2] 1 2 ..$ 4 : int [1:2] 1 2 ..$ 5 : NULL ..$ 7 : int [1:2] 1 2 ..$ 8 : int [1:2] 1 2 ..$ 9 : int [1:2] 1 2 ..$ 10: int [1:2] 1 2 ..$ 11: int [1:2] 1 2 ..$ 12: int [1:2] 1 2 $ 7 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: int(0) ..$ 12: int(0) $ 8 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : int(0) ..$ 5 : NULL ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : int(0) ..$ 9 : int(0) ..$ 10: int(0) ..$ 11: logi NA ..$ 12: int(0) $ 9 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:2] 1 3 ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : int [1:2] 1 3 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:2] 1 3 ..$ 7 : int [1:2] 1 3 ..$ 8 : int [1:2] 1 3 ..$ 10: int [1:2] 1 3 ..$ 11: int [1:2] 1 3 ..$ 12: int [1:2] 1 3 $ 10:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 3 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 4 : logi NA ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 7 : int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 11: int [1:4] 1 4 8 9 ..$ 12: int [1:4] 1 4 8 9 $ 11:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 4 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 5 : NULL ..$ 6 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : int [1:5] 1 2 7 9 10 ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 12: int [1:5] 1 2 7 9 10 $ 12:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : logi NA ..$ 5 : NULL ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 11: logi NA > > > ###-------- PAG ---------------------- > > ## define nodes 2 and 6 to be latent variables > L <- c(2,6) > > ## compute the true covariance matrix of g > cov.mat <- trueCov(myDAG) > ## transform covariance matrix into a correlation matrix > true.corr <- cov2cor(cov.mat) > > ## find PAG > ## as dependence "oracle", we use the true correlation matrix in > ## gaussCItest() with a large "virtual sample size" and a large alpha: > true.pag <- dag2pag(suffStat = list(C = true.corr, n = 10^9), + indepTest = gaussCItest, + graph=myDAG, L=L, alpha = 0.9999) > PAG.amat <- true.pag@amat # {0 1 2 3} > > cat("Time for many backdoor(.., \"pag\") s : ", system.time( + L3 <- lapply(nodes, function(i) + lapply(nodes %w/o% i, + backdoor, + amat = PAG.amat, x = i, type="pag")) + ), "\n") Time for many backdoor(.., "pag") s : 0.84 0.03 0.89 NA NA > > str(L3) List of 12 $ 1 :List of 11 ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 2 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 3 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: logi NA ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 4 :List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 5 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 6 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 7 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:2] 1 2 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int [1:2] 1 2 ..$ 6 : int [1:2] 1 2 ..$ 8 : int [1:2] 1 2 ..$ 9 : int [1:2] 1 2 ..$ 10: int [1:2] 1 2 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 8 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : logi NA ..$ 9 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 10: int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 9 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 3 : int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : logi NA ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 10: int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 10:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 11:List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 12: NULL $ 12:List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL > > > ###-------- MAG ---------------------- > > > ## find a valid MAG such that no additional edges are directed into > (MAG.amat <- pag2magAM(PAG.amat, 4)) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 0 2 0 0 0 2 2 2 3 2 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 3 3 0 0 0 0 0 0 2 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 6 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 7 3 3 0 0 0 0 0 2 2 0 8 3 0 3 0 0 3 3 0 2 0 9 3 0 0 0 3 3 3 3 0 0 10 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 > > cat("Time for many backdoor(.., \"mag\") s : ", system.time( + L4 <- lapply(nodes, function(i) + lapply(nodes %w/o% i, + backdoor, + amat = MAG.amat, x = i, type="mag")) + ), "\n") Time for many backdoor(.., "mag") s : 0.51 0.03 0.55 NA NA > ## actually this is the *fastest* of the cases > > str(L4) List of 12 $ 1 :List of 11 ..$ 2 : int 10 ..$ 3 : int 10 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int 10 ..$ 6 : int 10 ..$ 7 : int 10 ..$ 8 : int 10 ..$ 9 : int 10 ..$ 10: logi NA ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 2 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 3 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int 1 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int 1 ..$ 6 : int 1 ..$ 7 : int 1 ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int 1 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 4 :List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 5 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : int(0) ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 6 :List of 11 ..$ 1 : int(0) ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : int(0) ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 7 : int(0) ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 10: int(0) ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 7 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : logi NA ..$ 3 : int [1:2] 1 2 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int [1:2] 1 2 ..$ 6 : int [1:2] 1 2 ..$ 8 : int [1:2] 1 2 ..$ 9 : int [1:2] 1 2 ..$ 10: int [1:2] 1 2 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 8 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : logi NA ..$ 9 : int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 10: int [1:4] 1 3 6 7 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 9 :List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 3 : int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 4 : NULL ..$ 5 : logi NA ..$ 6 : logi NA ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 10: int [1:5] 1 5 6 7 8 ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 10:List of 11 ..$ 1 : logi NA ..$ 2 : int(0) ..$ 3 : logi NA ..$ 4 : NULL ..$ 5 : int(0) ..$ 6 : int(0) ..$ 7 : logi NA ..$ 8 : logi NA ..$ 9 : logi NA ..$ 11: NULL ..$ 12: NULL $ 11:List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 12: NULL $ 12:List of 11 ..$ 1 : NULL ..$ 2 : NULL ..$ 3 : NULL ..$ 4 : NULL ..$ 5 : NULL ..$ 6 : NULL ..$ 7 : NULL ..$ 8 : NULL ..$ 9 : NULL ..$ 10: NULL ..$ 11: NULL > > proc.time() user system elapsed 5.60 0.37 5.96