Revisión de las estimaciones en 0.6

[Pedro Gea]

Es necesario revisar la definición de las estimaciones de acuerdo al tratamiento de los objetos en MMS_0.6. (Véase #242)
Además, como consecuencia de la reimplementación de las previsiones (#264) surge la necesidad de revisar las estimaciones condicionadas.

[Pedro Gea]

(In [1532]) Se revisa la estrategia BSR para el manejo del condicionamiento de la estimación.
Se deriva una clase de BysMcmc::@McmcReloader para introducir los parámetros fijos y las cadenas introducidas en el condicionamiento.
Refs #291

[Pedro Gea]

(In [1533]) Revisión de la definición del objeto @MMS.Estimation de acuerdo a la implementación de objetos principales en MMS_0.6.
Desaparecen las antiguas clases de MMS_0.5:

• @MMS.Conditioning que pasa a ser simplemente un conjunto de reales o @Real.Random y
• @MMS.ResultsAdapterMMS cuya funcionalidad ya fue recogida por las clases de resultados.

Refs #242, #291

[Pedro Gea]

(In [1546]) Se revisa la reestimación mediante Estimate y se añaden nuevos métodos a las clases de resultados para facilitar la construcción del ModelDef condicionado.
Refs #291

[Pedro Gea]

(In [1554]) Se revisan los métodos encargados de obtener los parámetros estimados (en estimación y en previsión) para obtener los valores fijados en la definición del modelos si es el caso.
Se añaden unas trazas a la previsión basada en muestras para seguir la evolución del cálculo.
Se modifica la subestrategia Estimate para devolver los parámetros estimados como variables aleatorias, aunque aún no se estén considerando la dependencia entre ellas.
Refs #291, #264

[Pedro Gea]

(In [1733]) Se crean métodos de caché específicos con un espacio común para las clases de resultados y derivadas que facilite su persistencia.
Refs #291

[Pedro Gea]

(In [1734]) Se modifican los nombres de los conjuntos contenedores de las instancias de resultados para darle un aspecto semejante al del resto de módulos.
La diferenciación de estos conjuntos ya no es necesaria ya que la construcción de los objetos no se hace bajo demanda.
Refs #291, #318

[Pedro Gea]

(In [1739]) Se revisan los mecanismos de persistencia de estimaciones y previsiones para almacenar los resultados.
Refs #264, #291

[Pedro Gea]

(In [1791]) Se incorporan mecanismos para la construcción de la caché de resultados y previsiones
a través de una sola llamada para poder incorporar una configuración en la que indicar
si desea su obtención bajo demanda.
Refs #264, #291

[Pedro Gea]

(In [1792]) Se implementan las nuevas configuraciones y se revisan algunos métodos.
Refs #264, #291

[Pedro Gea]

Para completar este tique sería conveniente comprobar mediante ejemplos el buen funcionamiento de la estimación con condicionamiento, utilizando las distintas estrategias y el condicionamiento con variables fijas, con variables aleatorias y mixto.

[Pedro Gea]

(In [1815]) Se revisan las clases de variables aleatorias (RandVar) y se introduce
la posibilidad de especificar correlaciones en la definición de variables
@Real.Normal.
Se introducen las correlaciones obtenidas con Estimate en las variables
@Real.Normal que representan sus resultados.
Esta información es necesaria para hacer previsión bayesiana (no puntual)
a partir de los resultados de Estimate.
Sería muy conveniente poder dar una estimación de los hiperparámetros
involucrados en una estrategia MultiMLE y obtener cómo se distribuyen
los parámetros de omitido.
Refs #291, #264

[Pedro Gea]

(In [1817]) Se introduce una primera aproximación para la "estimación" de valores para los hiperparámetros mediante la estrategia MultiMLE.
Se corrigen también algunos errores encontrados.
Refs #291

[Pedro Gea]

(In [1872]) Se modifica la clase @BSRReloader (derivada de BysMcmc::@McmcReloader) para admitir un condicionamiento más general usando variables aleatorias.
Se comprueba el funcionamiento del condicionamiento determinista, con variables aleatorias y mixto.
Las limitaciones en el condicionamiento de la estrategia MultiMLE junto al tratamiento de las jerarquías se traslada al tique #22.
Refs #22
Closes #291

[Pedro Gea]

(In [1902]) Cambios relacionados con las clases de resultados y previsiones.

• Se rehace el trazado tanto de los mecanismos de resultados como de previsión.
• Se introduce la previsión puntual de parámetros de previsión (indeterminados en estimación) a partir de jerarquías.
• Se homegenizan los métodos Get[Result].Forecast quedando como variantes los Get[Result].Forecast.Mean y Get[Result].Forecast.Sigma en las clases PointForecast y los Get[Result].Forecast.Experiment en las clases SampleForecast.

Refs #264, #291