ticket summary component milestone type reporter _owner _created _modified _description 1233 ModelExcel: Creación de ecuaciones con hiperparámetros ModelExcel Maintenance doubt Chakib Faghloumi Pedro Gea 2017-01-05T07:07:32Z 2017-01-05T07:22:14Z ¿Cómo se crean ecuaciones sobre hiperparámetros, que establezcan información a priori sobre combinaciones lineales de ellos? 1232 ModelExcel: Exportar objetos de MMS a archivos Excel ModelExcel Maintenance task Pedro Gea Pedro Gea 2016-12-16T08:01:09Z 2017-01-05T07:33:51Z "Se solicita la revisión de las funcionalidades implementadas en #801. " 1230 Nuevas funcionalidades en ExtLib General Maintenance enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2016-04-22T11:05:35Z 2016-10-07T09:21:26Z Se solicita incorporar a ExtLib el conjunto de funciones usadas en el suavizado de series: interpolaciones, extensiones (forecast y backcast) y expansiones (cambios a fechado más fino). 1227 Limpiar Variables en QFS General Maintenance enhancement josp Pedro Gea 2016-03-21T08:10:21Z 2016-03-21T08:10:21Z "A veces un Forecast contiene variables en el dataset que no son usadas en el modelo. Se solicita que los elementos no activos del modelo y las variables no usadas no sean exportadas al QFS. Quizás esto deba implementarse como una opción. " 1225 Mensajes de error más claros al obtener los datos de una variable General Maintenance enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2016-02-19T12:04:27Z 2016-02-19T12:04:27Z "Se necesita mejorar la manera en la que las variables muestran errores cuando hay fallos al evaluar su expresión. Véase #1224." 1223 MmsDatabase para SQL Server MmsDatabase Maintenance task josp josp 2016-02-16T09:16:01Z 2016-02-18T18:04:26Z Se necesita portar la estructura de base de datos y las funcionalidad TOL a SQL Server 1220 Construir estimaciones y previsiones con MMS como con Estimate General Development 1B task Pedro Gea Pedro Gea 2015-09-08T07:19:39Z 2015-09-08T07:21:23Z "Se solicitan funcionalidades en MMS que permitan la creación de modelos, estimaciones y previsiones con los mismo argumentos que se usan para definirlos con las funciones {{{Estimate}}} y {{{CalcForecasting}}}. " 1215 Incremento en la longitud de los campos para los nombres de los objetos MMS General Maintenance enhancement CN=Javier Marinero Ramos Pedro Gea 2015-08-14T16:47:31Z 2015-08-14T16:47:31Z "Buenas, me imagino que esto no es fácil de hacer. Me preguntaba si es posible aumentar el número de caracteres para los nombres de variables, parámetros, etc... en MMS de tal modo que una variable como: {{{ PriceComp_CocaCola_1250p0MLPetN_1500p0MLPetN_PepsiCola_1000p0MLPetN_1250p0MLPetN_1450MLPetN_2000p0MLPetN_Hypers_Supers }}} no dé fallo al intentar añadirla al dataset de un modelo. Por cierto, ¿cuál es el límite? Un saludo" 1211 Diferentes fechas de inicio de previsión dentro de un modelo Forecast Maintenance enhancement libarra Pedro Gea 2015-08-05T05:57:09Z 2015-09-08T09:31:57Z Se necesitan incorporar diferentes fechas de inicio de previsión dentro de un modelo, y que éstas sean compatibles con el uso de objetos QFS, fusión de objetos, simulación y combinación de previsiones. 1206 Error estimando con equivalencias en un mismo submodelo Estimation Maintenance defect CN=Lorena Gonzalez Garcia Pedro Gea 2015-06-29T11:34:37Z 2015-11-17T09:40:14Z "Al estimar con BSR usando equivalencias entre parámetros de un mismo submodelo se encuentra el siguiente error: {{{ ERROR: [1] [BSR.Parse] Number of columns of input matrix (259) is not equal to number of declared variables 258 }}}" 1205 Comportamiento extraño en las funciones TimeTools::InvChFlow General Maintenance defect CN=Javier Marinero Ramos Pedro Gea 2015-06-25T12:17:20Z 2015-06-25T14:12:37Z "Buenas Ejecutando el siguiente código de suavizado de funciones: {{{ Serie FlowSerie.W = { EcoSetSer[""Spa_PCI_Quarterly_Avg""] }; NameBlock FlowSerie.D.info.1 = { TimeTools::InvChFlow( Serie aggFlow = FlowSerie.W, //Aggregated original time series @TimeSet trg = @TimeSet(Daily), //Disaggregated time set reference Text groupStat = ""AvrS"", //Aggregation statistic name: SumS or AvrS Real difApprxDeg = 1) }; //Degree of differentation formulae: 1, 2 or 3 NameBlock FlowSerie.D.info.1.Sum = { TimeTools::InvChFlow( Serie aggFlow = FlowSerie.W, //Aggregated original time series @TimeSet trg = @TimeSet(Daily), //Disaggregated time set reference Text groupStat = ""SumS"", //Aggregation statistic name: SumS or AvrS Real difApprxDeg = 1) }; //Degree of differentation formulae: 1, 2 or 3 }}} veo que produce series muy parecidas (salvo el cambio de escala) para los agregados AvrS y SumS si parto de una serie semanal, pero produce un resultado muy raro si parto de una serie trimestral. Adjunto dos fotos de a qué me refiero. Si lo necesitáis, os puedo pasar un oza con las series. Un saludo Por cierto, no estoy seguro de si este ticket iría aquí. Por favor, movedlo a su sitio correcto si no fuese este." 1203 Objetos QFS y combinación de previsiones General Maintenance enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2015-06-02T10:52:39Z 2015-07-07T11:57:25Z Se solicita la posibilidad de utilizar las combinaciones de previsiones con objetos QFS. 1202 Error usando combinaciones de parámetros y SampleBBM Results Maintenance defect agjimenez Pedro Gea 2015-05-05T12:00:04Z 2015-05-05T12:00:04Z "Se encuentra un error usando los resultados de las combinaciones de parámetros estimados como SampleBBM: {{{ Warning: [4346] La función :: ha fallado en : (reals[[1])::GetSampler(?) ERROR: [54] Argumentos erróneos para NameBlock Sampler (Anything sample, Text sampler) [Call stack] [9] NameBlock RandVar::@Real.Sample::Sampler (Anything sample, Text sampler) [8] NameBlock RandVar::@Real.SampleBBM::LinearCombination (Set reals, Set coefficients) [7] NameBlock RandVar::@Real.Random::LinearCombination (Set reals, Set coefficients) [6] NameBlock model.R::mCombination.R::instance::_GetValue.Random (Real void) [5] Anything model.R::mCombination.R::instance::_UseCache (Code method) [4] NameBlock model.R::mCombination.R::instance::GetValue.Random (Real void) [3] Real MMS::Menu::MElement.Results.Tabulate (Anything instances_, Set extraData) [2] Real opt::inst::invoke (Text delegateOn, Anything objOrSelection) [1] Real GuiTools::MenuManager::invokeEntry (Text optionName, Text delegateOn, Set objOrSelection) }}}" 1195 Agilizar estimaciones con parámetros fijos Estimation Maintenance enhancement Chakib Faghloumi Pedro Gea 2014-12-19T11:03:15Z 2014-12-19T11:25:23Z "Se solicita la incorporación de mejoras en los mecanismos de estimación de MMS para acelerar el proceso cuando existen parámetros fijos. Concretamente se solicita la desactivación de jerarquías cuando todos sus parámetros están fijos." 1194 Descomposiciones atómicas desagrupadas en MMS General Maintenance task Pedro Gea Pedro Gea 2014-12-09T18:24:22Z 2014-12-09T18:24:22Z "Se solicita la implementación de las descomposiciones atómicas desagrupadas en MMS y algún mecanismo que permita agruparlas según el atributo que se considere oportuno. " 1193 DecoTools: Deco combinada de efectos primeros y efectos marginales DecoTools Maintenance task Pedro Gea Pedro Gea 2014-12-09T18:22:28Z 2014-12-11T12:18:17Z "Se necesita revisar la descomposición combinada de efectos primeros y efectos marginales, cuando las sinergias son del mismo signo, ya que la extrapolación implementada ofrece valores sin sentido. Se sugiere también la implementación de una descomposición promedio (50% - 50%) repartiendo la sinergia sobrante." 1188 Error al crear estimación BSR con modelo Probit Estimation Maintenance defect lmperez Pedro Gea 2014-11-19T11:07:52Z 2014-11-19T11:07:52Z "Hola MMS, estoy intentando crear una estimación bayesiana de un modelo PRobit y me sale el siguiente error: {{{ [BSR.Parse] Parsing BSR file C:/Users/lmperez/AppData/Roaming/tol/MMS/BSR/NewEstimation.1__1.0/2014.11.19_12.07.39/Priors/All.Priors/primary.bsr with 1719 bytes [BSR.Parse] Succesfully build [@BlockSampler @BSR.MainLinBlock.NewEstimation.1__1.0] created with 8 parameters from 1 to 8 [@BlockSampler @BSR.SigmaBlock.NewEstimation.1__1.0] created with 0 parameters from 9 to 8 ERROR: [8] No es posible aplicar + a matrices virtuales de dimensiones (0x0) (28x28) [Call stack] [12] NameBlock BysMcmc::Bsr::Gibbs::@BlockSigma::New (Text name, Set NoiseDistrib, NameBlock mcmcPartialHandler, Real numBlock, Real firstCol, NameBlock config) [11] NameBlock BysMcmc::Bsr::Gibbs::@BsrMaster::New (Set modelDef, NameBlock mcmcPartialHandler, Real numBlock, Real firstCol, NameBlock config) [10] NameBlock BysMcmc::Bsr::Gibbs::GetCyclerFromParsed (Set parsed_, NameBlock mcmcPartialHandler, NameBlock config, NameBlock notifier) [9] NameBlock BysMcmc::Bsr::Gibbs::GetCyclerFromAscii (Text ascii_, Text moduleType, NameBlock mcmcPartialHandler, NameBlock config, NameBlock notifier) [8] NameBlock BysMcmc::Bsr::Gibbs::GetCycler (Anything modelDef, NameBlock mcmcPartialHandler, NameBlock config, NameBlock notifier) [7] NameBlock estimation::strategy::strategyBSR::_BuildCycler (Anything void) [6] Real estimation::strategy::strategyBSR::Prepare (Real void) [5] Real estimation::strategy::strategyBSR::Execute (Real void) [4] Real space::_E::Execute (Real void) [3] Real MMS::Menu::MainObject3.Execute (Anything instances_, Set extraData) [2] Real opt::inst::invoke (Text delegateOn, Anything objOrSelection) [1] Real GuiTools::MenuManager::invokeEntry (Text optionName, Text delegateOn, Set objOrSelection) Warning: [5] NameBlock sigBlk se ha construido con 1 errores. [@BSR.ArimaBlock.NewEstimation.1__1.0] Preparing ARIMA block [@BSR.ArimaBlock.NewEstimation.1__1.0] Original data length = 28 [@BSR.ArimaBlock.NewEstimation.1__1.0] Differenced data length = 28 [@BSR.ArimaBlock.NewEstimation.1__1.0] ARMA parameters = 0 [@BlockSampler @BSR.ArimaBlock.NewEstimation.1__1.0] created with 0 parameters from 9 to 8 [@BlockSampler @BSR.MissingBlock.NewEstimation.1__1.0] created with 0 parameters from 9 to 8 Warning: [6] NameBlock master se ha construido con 1 errores. [@BlockSampler NonLinearFilterBlk::Output1::ProbitFilter] created with 0 parameters from 9 to 8 [@BlockSampler NonLinearFilterBlk::Output2::ProbitFilter] created with 0 parameters from 9 to 8 [@MasterSampler NewEstimation.1__1.0] created with 8 parameters from 1 to 8 [@StrategyBSR::_BuildCycler] Se comienza a estimar con los valores iniciales }}} Si en lugar de crear una estimación bayesiana creo una MLE, me estima correctamente. No encuentro donde está el error en la definición del modelo. ¿Podéis ayudarme? Os envío adjunto un objeto model de prueba. Gracias de antemano " 1185 Estadisticos Posterios vs Prior General Maintenance defect lmperez Pedro Gea 2014-09-26T09:16:44Z 2014-09-26T09:16:44Z "Hola MMS, hago una pregunta primero porque desconozco si esto existe ya. ¿Existe algún tipo de diagnostico de los parámetros de cómo de creíble es el posterior frente al prior? Si no existe os pediría por favor que implementemos algo. Os paso un par de enlaces que he encontrado por si pudieran servir de ayuda: http://www.bayesian-inference.com/posteriorpredictivechecks http://qed.econ.queensu.ca/pub/faculty/ferrall/quant/papers/04_04_29_geweke.pdf Gracias de antemano y un saludo. " 1184 Actualización del ejemplo MatVeh General Maintenance enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2014-08-27T15:46:29Z 2014-10-13T17:10:14Z "Se sugiere la actualización del ejemplo de modelación de las series de matriculación de vehículos: MatVeh. La actualización de este ejemplo, servirá para ilustrar el funcionamiento de MMS y sus diferentes módulos, así como para la incorporación de nuevas funcionalidades y como mecanismo de test." 1182 Función IsFiniteDate en el paquete MMS General Maintenance defect Chakib Faghloumi Pedro Gea 2014-08-20T17:27:58Z 2014-08-20T17:28:44Z No se encuentra la función {{{MMS::IsFiniteDate}}}. 1181 Problemas de memoria con deco atómica DecoTools Maintenance defect Chakib Faghloumi Pedro Gea 2014-08-20T16:07:54Z 2014-08-20T16:12:23Z "Se encuentra un problema de memoria al intentar hacer una deco atómica para un modelo con unos 1500 inputs con algo más de 6 años en diario (unas 2500 observaciones). " 1173 Forecast ágil (QFS) y optimización Forecast Development 1B enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2014-07-07T14:03:22Z 2014-08-05T18:13:12Z "Se solicita incorporar la información económica disponible a través de los atributos de las variables para poder realizar optimizaciones. Véase #1168" 1132 diagnosis de modelos cualitativos General Dev.1 Diagnosis enhancement sdelfresno Chakib Faghloumi 2013-12-27T14:39:45Z 2014-07-09T10:44:10Z "Hola. Necesitamos una función para el diagnóstico gráfico de modelos de cliente con las siguientes características: 1. En el eje X se representa una variable por tramos o rangos fijos que define el usuario. 2. En el eje Y1 se representan: a. Para el output real u observado, la probabilidad de ocurrencia del fenómeno en el tramo correspondiente, calculada como el número de ocurrencias (unos) entre población total del tramo. b. Para la previsión histórica, la probabilidad de ocurrencia del fenómeno en el tramo correspondiente, calculada mediante la aplicación de un estadístico definido por el usuario a la población de dicho tramo. 3. En el eje Y2 se representa el número de casos existentes en cada tramo. 4. Si el número de muestras o estimaciones es mayor que uno, los resultados se presentarán de forma acumulativa." 1100 fallo en la estimación si el output tiene omitidos y terminos aditivos General Maintenance defect Chakib Faghloumi Pedro Gea 2013-05-16T11:39:22Z 2013-05-16T11:39:22Z "Hola, si un submodelo tiene terminos explicativos aditivos y ademas su output tiene algun omitido la construcción del API falla" 1079 Estadísticos curva ROC Results Dev.1 Diagnosis enhancement lmperez Pedro Gea 2013-03-04T14:28:53Z 2014-07-15T18:48:51Z "Hola MMS, en la función de botón derecho que calcula los estadísticos de una estimación Probit o Logit (Tabular Estadísticos ROC), ¿Sería posible introducir también el KS? Otra pregunta, si queremos tabular los estadísticos de la curva ROC de todos los submodelos estimados, ¿hay alguna forma de sacarlos todos en una misma tabla? Es decir, pinchar sobre el objeto estimación por ejemplo y tener la misma función ""Tabular Estadísticos ROC"" dentro de un EvalSet. No lo he encontrado y no sé si ya existe. Otra cosa, cuando graficamos la curva ROC, ¿sería posible que la función ""Obtener Curva ROC (Interpolada)"" devolviese también la diagonal? Normalmente es muy intuitivo compararlas cuando se hace una presentación." 1076 Documentar el efecto no lineal delta Documentation Maintenance task josp Pedro Gea 2013-02-27T12:03:33Z 2014-07-09T11:31:57Z Se solicita incluir en la documentación de MMS la descripción del efecto no lineal delta y ejemplos de uso. 1075 Cálculo de versimilitud de submodelos Results Dev.1 Diagnosis task josp Pedro Gea 2013-02-22T07:41:04Z 2013-04-29T17:57:45Z Implementar el cálculo de la verosimilitud para un submodelo. Esta funcionalidad es útil para diagnosticar y comparar estimaciones. 1023 Dificultades en la detección de problemas antes de estimar General Dev.1 Diagnosis defect libarra Pedro Gea 2012-07-18T19:00:22Z 2012-07-18T19:00:22Z "Al intentar detectar problemas de multicolinealidad (que están provocando choleski en BSR) aparecen las siguientes dificultades: * El método CheckRegularity no está implementado para términos delta. * El método de chequeo de restricción de las m-combinaciones, falla si esta está desactivada (hay parámetros no vinculados) * Los métodeos de chequeo de los inputs, parecen no tener en cuenta el intervalo de estimación. * BSR indica que los valores iniciales no satisfacen las restricciones, pero los chequeos no lo advierten. " 982 Chequeo post-estimación de la aproximación aditiva Tests Dev.1 Diagnosis task Pedro Gea Pedro Gea 2012-06-15T15:56:38Z 2012-06-15T15:56:50Z "Es necesario revisar el chequeo de la aproximación aditiva. Es conveniente advertir de las consecuencias pero es importante que la estimación se complete. Se sugiere incorporar un atributo a las estimaciones que indique lo aceptable de los resultados." 976 BigResiduals de un submodelo Results Dev.1 Diagnosis enhancement atorre Pedro Gea 2012-06-12T11:25:40Z 2012-06-12T11:25:40Z "Hola MMS, sería genial poder obtener los grandes residuos de un submodelo de forma sencilla. Existen distintos criterios para seleccionar los grandes residuos de un submodelo. Siguen a continuación los que considero más útiles: 1.- Seleccionar los mayores, en valor absoluto, positivos o negativos, que N sigmas. 2.- Seleccionar los M mayores, en valor absoluto, positivos o negativos, siendo M un número entero. 2.- Seleccionar los P mayores, en valor absoluto, positivos o negativos, siendo P un porcentaje de la muestra. La información que sería interesante mostrar sería, a parte del valor del residuo: .- el output en la unidad de observación del residuo. .- el output estimado en la unidad de observación del residuo. .- los efectos de todos explicative term del modelo o una agregación de éstos. Como serán muchos en la mayoría de los casos, se le debería dar la opción al usuario de seleccionar los que desee. .- variables del DataSet. A seleccionar por el usuario. Gracias por adelantado. " 973 Filtros aditivos. Chequeos pre- y post-estimación Estimation Dev.1 Diagnosis task Pedro Gea Pedro Gea 2012-06-11T10:38:55Z 2013-01-09T16:10:30Z "Se recogen aquí algunas de las tareas pendientes en la gestión de los términos aditivos, relativas a cheques pre- y post-estimación: * La comprobación de que la aproximación es compatible con el tipo de modelo o la transformación del output (véase #776): * La posibilidad de que la transformación del output sea BoxCox(0, m). Con m != 0. * Hay que advertir que en el caso de BoxCox(n, m) con n != {0, 1} hay que dar un mensaje indicando que no está implementado. * Si es BoxCox(1, m) habria que tratarla como filtro lineal * La comprobación de que los valores estimados son compatibles con la aproximación. Habría que revisar y estandarizar las advertencias." 935 Warning por un TimeSet no acotado Variables Maintenance doubt imendez Pedro Gea 2012-04-30T10:04:30Z 2012-05-29T09:56:36Z "Hola, al hacer un ReplaceModel (en realidad lo estoy creando), me salen muchos warnings como este: {{{ Warning: [1650] OIS: El TimeSet no acotado Diario = fdo; depende de símbolos no visibles globalmente. Sólo los datos almacenados en la cache en [y1988m02d07,y2051m11d15] estarán accesibles cuando sea cargado }}} El DataSet tiene definido un intervalo infinito: {{{ // Intervalo para las variables input definidas como series infinitas Real DS.I::AppendInterval(""Diario"", iniData, MaxDate); }}} ¿Alguna pista de cómo solucionarlo? Gracias. " 914 SubstrategyGLM no estima por omitidos en los inputs StrategyMultiMLE Dev.1 Diagnosis enhancement atorre Pedro Gea 2012-03-15T10:36:30Z 2012-06-07T11:47:02Z "Hola MMS, me acabo de encontrar este error al intentar estimar un modelo {{{ ERROR: [1] [@SubstrategyGLM::_Estimate] No se puede estimar el submodelo '_SUBMODEL_' debido a la presencia de omitidos en los inputs. }}} Sería recomendable que, después de este mensaje, se mostrara también un listado con los inputs que tienen omitidos. Por otro lado, si a alguien le surge la necesidad de identificar las variables del modelo con omitidos, se puede obtener ''fácilmente'' desde el interfaz. Basta con seleccionar todas las variables del modelo y pinchar en ''Tabular estadísticos'' en las opciones de botón derecho. Ahí encontraremos una columna (''card.unk'') con el número de valores omitidos en la variable. " 904 Módulo de funciones de diagnosis General Dev.1 Diagnosis defect lmperez Pedro Gea 2012-03-08T19:09:52Z 2012-06-07T13:02:55Z "Hola MMS, he creado un módulo de diagnosis en ""bsd/area/regularmodels/diagnosis/"" y he colocado dentro de él algunas funciones de diagnóstico pre y post estimación, y de toma de decisiones. Estaría bien que en algun momento se pudieran incorporar al futuro módulo de diagnosis de MMS, que desconozco su estado actual. De momento ya están ahí para que las use quien quiera hoy mismo, y colabore con nuevas aportaciones. Si alguien tiene alguna duda o no las entiende, por favor, que no dude en contactar conmigo. Un saludo a todos" 894 funciones para buscar errores y posibles fuentes de problemas en modelos General Dev.1 Diagnosis enhancement CN=Alvaro Garcia Camacho Pedro Gea 2012-02-29T17:09:56Z 2012-06-07T13:02:30Z " Buenas tardes, queridos compañeros: En los últimos días hemos desarrollado unas funciones en el proyecto de CocaCola de Rusia que quizá puedan ser de utilidad. Las adjunto en un archivo y las describo someramente: - Set FindProb(MMS::@Model mod) : busca las variables independientes cuya construcción produce un error y devuelve sus nombres en un set. Se va trazando la variable para prevenir posibles desmayos del sistema. - OffByName(Set problem_nom.i,MMS::@Model mod) : desactiva los términos explicativos cuyo input requiera, como dependencia o como dependencia de la dependencia, una serie que aparezca en el set que sirve de input. Obviamente, esta función está pensada para ser usada junto a la anterior. - Set OffMiss(MMS::@Model mod): desactiva los términos explicativos que contienen omitidos. Devuelve la lista. - Set OffFlat(MMS::@Model mod): desactiva los términos explicativos donde el máximo es igual al mínimo. Devuelve la lista. - Set OffBeginEnd(MMS::@Model mod, Date prin, Date final): desactiva los términos explicativos cuyo inicio es posterior a la fecha prin o cuyo final es anterior a la fecha final. Devuelve la lista. Estas funciones nos permitirán ir construyendo una estimación desde ModelExcel aunque el proceso de carga de datos no esté completado. Lo que queremos evitar es: a) estimaciones que fallecen por causas desconocidas y requieren una búsqueda variable por variable para hallar el error, y b) permanecer de brazos cruzados por retrasos en envíos de datos. Así al menos podremos ir avanzando con el trabajo del excel, que no es poco. Espero vuestras severas críticas. Muchas gracias por vuestra atención y un saludo, Álvaro" 883 Ayuda o documentación sobre repositorios, catálogos y archivos-resumen Documentation Maintenance enhancement imendez Pedro Gea 2012-02-21T12:39:56Z 2013-02-15T12:28:31Z "Hola, en la página que habla sobre los respositorios en la wiki (https://trac.localbayes.es/mms/wiki/Repositories) no se mencionan los catálogos ni los archivos de resumen (sne). Ayer un usuario tenía dudas sobre cómo reconstruir un cátalogo y me preguntó, se lo he solucionado pero me he ido a buscarlo a la ayuda (la interfaz redirecciona a esa página) y no lo he encontrado, y me ha parecido una buena idea solicitarlo. Gracias de antemano, Un saludo. " 882 Comportamiento extraño en ejecución de forecast ya ejecutado Forecast Maintenance enhancement josp Pedro Gea 2012-02-16T08:46:50Z 2012-02-16T08:46:50Z "Se ha observado en un proyecto que el tiempo de ejecución de la variante 1 es muy superior a la variante 2, cuando no debería. * variante 1 Se carga unn forecast ejecutado, se modifican los parámetros y se ejecuta: tarda 59s * variante 2 Se carga el forecast ya ejecutado, se modifican los parámetros, se duplica y la ejecución del duplicado tarda 10s!!!!" 875 Chequeo de datos en modelos booleanos. Estimation Dev.1 Diagnosis enhancement vdebuen Pedro Gea 2012-02-07T14:44:28Z 2012-06-07T13:01:59Z "Los modelos Probit y Logit requieren que la matriz de output sea binaria, es decir, esté compuesta exclusivamente de los valores 0 y 1. Sin embargo, por lo que deduzco del ticket [https://trac.localbayes.es/bptp/ticket/24 BPTP:24], parece que n ose chequea esa condición en ningún momento. Es cierto que es algo que el usuario analista debe saber, pero no está de más comprobarlo por si se intenta por despiste. Quizás deberíamos hacer que cada uno de los posibles estimadores lo comprobara, pero en cualquier caso creo que es más seguro si lo hace MMS lo hace antes de nada, pues el tipo de mensaje que puede dar estará más cercano al usuario. Incluso sería mejor que no se deje crear el modelo si no es congruente en este sentido. En el ticket [https://www.tol-project.org/ticket/1418 tol-project:1418] se presentan unos nuevos métodos del paquete {{{MatQuery}}} creados a tal efecto. En concreto, la función {{{Real MatQuery::IsBoolean (VMatrix M)}}} devuelve 'cierto' si y sólo si todas sus celdas son 0 ó 1. " 859 Cómo añadir varias archivos de estimación a un repositorio? Persistence Maintenance doubt josp Pedro Gea 2012-01-19T11:30:10Z 2012-01-19T11:33:02Z "Se quiere copiar varios archivos de estimación a un repositorio sin necesidad de cargarlos uno a uno para luego guardarlos en el repositorio. El repositorio es una unidad de red remota y la conexion que tenemos es lenta. Los archivos están localizados en la misma unidad de red remota. Hay forma de copiarlos y reconstruir los catálogos y que esto sea más eficiente que la forma descrita antes?" 850 #Require MMS en samples Documentation Maintenance defect josp Pedro Gea 2012-01-12T08:05:42Z 2013-02-15T16:56:10Z La mayoria de los archivos .tol de samples necesitan MMS por eso deben incluir #Require en el codigo. 759 Acceso concurrente a los repositorios Persistence Development 1A defect josp Pedro Gea 2011-10-19T06:28:03Z 2014-09-05T09:40:01Z Cuando se accede a un repositorio tipo folder de manera concurrente puede ocurrir un conflicto al intentar abrir alguno de los Catalog.oza si este está siendo modificado por algún otro usuario. Debería implementarse un mecanismo de bloqueo de archivos que evite el acceso cuando se está modificando ese archivo. Por otra parte este problema puede ser resuelto de manera natural mediante una persistencia en Base de Datos (relacionado con #262, #331, #500) 608 Estategia de estimación Tests Dev.1 Diagnosis enhancement Chakib Faghloumi Pedro Gea 2011-05-04T09:28:16Z 2012-06-07T12:57:53Z "Hola, me gustaría que en la estrategia de estimación se puede pasar todos los check existentes a la hora de ""execute(?)"" y comprobar la viabilidad de la ejecución antes de ejecutar. • en el caso de resultado de check negativo para la ejecución y sacar traza de la no viabilidad y sus causas • en el caso contrario ejecutar. Un cordial saludo " 567 Salida Mape Results Dev.1 Diagnosis enhancement Ines Miranda Pedro Gea 2011-04-01T09:21:04Z 2013-02-26T12:09:55Z "Hola, sería posible que en la salida de resultados en Estimación y Previsión apareciera también el MAPE (AvrS(Abs(Previsto/Original))) ? Gracias! " 534 log lincom Tests Dev.1 Diagnosis enhancement Ines Miranda Pedro Gea 2011-02-08T18:13:40Z 2012-06-07T13:00:25Z "Hola MMS, me gustaría saber si existe algún proceso que guarde, como antigüamente, un archivo donde se describen los inputs que dan combinación lineal. Con los proyectos en BSRLayer, existía una carpeta dentro del proyecto, donde se guardaban los log y, en el caso de tener error de Choleski, se guardaba un archivo que decía, por ejemplo: {{{ update Bsr_D_Parameter set co_active='N' where co_node = 'XXXXX' and co_model = 'YYYY' and co_parameter in ( 'Input1', 'Input2' ) }}} Muchas gracias" 366 diagnosis pre-estimación Tests Dev.1 Diagnosis enhancement jconde Pedro Gea 2010-10-04T16:39:28Z 2012-06-07T12:56:33Z "De acuerdo con lo pedido en el ticket #79, tal vez sea deseable tener una serie de tests pre-estimación, de tal forma que se compruebe si un modelo es correcto. Esta comprobación es deseable que se active o desactive a gusto del usuario, es decir, que tenga una variable de control asociada. El ticket señalado presenta una comprobación bastante general, pero tal vez se puedan tener algunos chequeos menos pesados computacionalmente. Aqui van algunas sugerencias, que intentaremos ir completando: 1 - Omitidos en el output: comprobar si el número de omitidos en el output es grande en comparación con los grados de libertad del proceso, en cuyo caso podría dar un warning (a veces ocurre que metemos inicio de la estimación de forma incoherente con el inicio de la serie del output, y la estimación se hace muy pesada). 2 - Duplicidad de omitidos: bien puede ocurrir que el output y/o un/unos input/s tengan los mismos omitidos. En este caso se podria: * mostrar un warning si hay información prior que muestra el caso * mostrar un error si hay duplicidad 3 - Input con omitidos en el periodo de previsión (error comun con los input en el periodo de previsión, que puede dar un aviso...) 4 - Combinación lineal de los inputs: implementar un algoritmo del tipo del ticket #79, que compruebe el rango de la matriz de inputs. Tal vez se puede implementar una versión aproximada y una versión exacta." 353 Documentar tipos de modelos, sus características y diagnosis Documentation Dev.1 Diagnosis enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2010-10-01T09:05:23Z 2012-06-07T13:01:23Z "Es necesario ampliar la documentación de MMS con una descripción más profunda de los distintos tipos de modelos, sus características y diagnosis. Es necesario definir los distintos modelos que se contemplarán en esta descripción." 352 Herramientas de diagnosis General Dev.1 Diagnosis task Pedro Gea Pedro Gea 2010-10-01T09:01:48Z 2013-04-29T17:57:45Z Es necesario crear funcionalidades de MMS para la diagnosis. Para ello hay que completar este tique o crear otros nuevos con las tareas concretas. 326 Revisión de las funciones locales implementadas en MMS General Maintenance task Pedro Gea Pedro Gea 2010-07-22T07:07:37Z 2011-03-08T10:35:27Z "Es necesario revisar las funciones de uso local implementadas en MMS y ubicarlas junto a las descartadas para uso general (Véase #322). Quizá sería conveniente prescindir del prefijo ""MMS."" en estas funciones locales." 322 Revisión de las funciones generales implementadas en MMS General Maintenance task Pedro Gea Pedro Gea 2010-07-07T07:56:24Z 2012-01-18T13:47:01Z "De acuerdo a la nueva modularidad de TOL, es necesario estudiar los conjuntos de funciones de uso general implementadas en MMS con el objetivo de reubicarlas donde corresponda: * En la StdLib o el grupo de funciones compiladas de TOL. * En un nuevo paquete público de TOL. * En un nuevo paquete privado de Bayes. * Dentro de MMS como funciones particulares del paquete. " 257 Comprobación de la coherencia en la información de los parámetros Tests Dev.1 Diagnosis enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2010-04-22T07:00:14Z 2012-06-07T12:59:27Z "Es conveniente poder comprobar la coherencia entre los valores iniciales, restricciones e información a priori de los parámetros. " 79 Testeo de informacion a priori coherente: Comprobación de combinaciones lineales Tests Dev.1 Diagnosis task lmperez Pedro Gea 2009-11-23T11:39:33Z 2012-06-07T12:59:54Z "Comprobar si existe alguna combinación lineal entre parámetros de un nodo observacional, teniendo en cuenta si éste tiene o no una distribución a priori y/o está dentro de una jerarquía. Y además debe informar cuál es la combinación lineal. Se adjuntan [attachment:funciones.tol] las siete funciones que hacen este proceso en BSRLayer, una llama a las otras, pero usan sets de información que no existen en MMS, si decidís usarlas como guía preguntadme cualquier duda que tengáis. Al final, si detecta una combinación lineal, escribe los parámetros que la forman en un fichero log, en forma de query. Una cosa a tener en cuenta. El proceso en general funcionaba en torno a la función SVD de tol, sin embargo, como esta función no es exacta sino aproximada, se probaron los diferentes métodos: Golub_Reinsch, Jacobi y Sparse. De todos ellos, el más fiable fué el primero. El Sparse era muy rápido cuando las matrices a factorizar tenían densidades pequeñas (<0.01), y el Jacobi mostraba una salto de nivel muy claro entre los autovalores de las variables que no son combinaciones lineales de los que sí lo son. Sin embargo éstos dos últimos fallaban a veces, detectando combinaciones lineales donde no las había o al revés. Por defecto se decidió usar Golub_Reinsch con un redondeo en 10-10. " 78 Intersección de restricciones de orden distinta de vacío Tests Dev.1 Diagnosis task lmperez Pedro Gea 2009-11-23T10:34:18Z 2012-06-07T12:58:58Z "Comprobar que las condiciones iniciales de muestreo de los parámetros cumplen las inecuaciones de las restricciones de orden. Os dejo el código de bsrlayer que hace esta comprobación por si os sirve de guía: {{{ ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Set CheckCnsTrntLinCmb (Text model, Real vl_mix, Set AllConstraintInfo) ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// { // Traemos los puntos inciales de cada parámetro. Set check = EvalSet (AllConstraintInfo, Real (Set s) { // Recorremos ecuaciones Set sthis.equ = Traspose(EvalSet (s, Set (Set se) { Text _.id_parameter = se[5]; Real _.id_level = se[6]; Text _.id_node = se[4]; Real _.coef = se[7]; Real _.ini_val = InivalInfo(model,_.id_parameter,_.id_level,_.id_node); [[ _.coef*If(BinEQ(_.ini_val,?),0,_.ini_val) ]] }))[1]; Real leftbound = s[1][2]; Real rightbound = s[1][3]; // Chequeo de cada ecuación. Real value = SetSum (sthis.equ); Real If (And(If(BinEQ(rightbound,?),value < 1/0, value <= rightbound), If(BinEQ(leftbound,?), value > -1/0,value >= leftbound)), { 0 }, { WriteLn (""Wrong inequation ""+IntText(s[1][1]),""W""); s[1][1] }) }); Set Select(check,Real (Real x){ If(x==0,0,1) }) }; ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// PutDescription(""It evals if the constraints of a model are ok. If not, it gives you the set of inequations that are not correct."", CheckCnsTrntLinCmb); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// }}}" 22 Características de modelos incompatibles con estrategias Tests Dev.1 Diagnosis enhancement Pedro Gea Pedro Gea 2009-11-13T15:28:09Z 2012-06-07T12:58:29Z "Hay que detectar y advertir de las características de los modelos que no pueden ser tratadas por determinadas estrategias, como por ejemplo: jerarquías, restricciones, omitidos, etc. Asimismo adecuar la respuesta de la estrategia ante tales circunstancias."