= Actualización a MMS_0.6 =

== Estimaciones ==

Las estimaciones en MMS_0.6 tienen una estructura parecida a MMS_0.5 como se puede ver
a continuación:

'''Código en MMS_0.5'''

{{{
#!java
Real MMS::CreateEstimation([[
  Text _.name = <name>;
  @MMS.Model _.model = model;
  @MMS.SettingsBSR _.settings = [[
    ...
  ]]
]]);
@MMS.Estimation estimation = MMS::GetEstimation([[
  model::GetName(?),
  model::GetVersion(?),
  <name>
]]);
}}}

'''Código en MMS_0.6'''

{{{
#!java
MMS::@Estimation estimation = MMS::Container::CreateEstimation([[
  Text _.name = <name>;
  Text _.version = "test.1" // opcional
  MMS::@Model _.model = model;
  MMS::@SettingsBSR _.settings = [[
    ...
  ]]
]]);
}}}

Nótese sin embargo que la identificación de las estimaciones es distinta
en MMS_0.6. Mientras que en MMS_0.5 la identificación estaba formada por
el identificador del modelo (nombre y versión) más el nombre de la estimación,
en MMS_0.6 el objeto {{{MMS::@Estimation}}} como otro objeto principal se
identifica por el par nombre-versión (la versión de la estimación).
{{{
#!java
// Modo 1 (por nombre)
MMS::@Estimation estimation.1 = MMS::Container::GetEstimation(<name>);
// Modo 2 (por nombre y versión)
MMS::@Estimation estimation.2 = MMS::Container::GetEstimation([[<name>,"test.1"]]);
}}}

=== Estrategias de estimación ===

Las estrategias de estimación en MMS_0.6 se reducen a dos:

 * La estrategia BSR, que como en MMS_0.5 utiliza BSR para estimar el modelo completo.

 * La estrategia máximo-verosímil múltiple (Multi-MLE). A diferencia de la estrategia BSR no 
   disponemos de ningún estimador máximo-verosímil para resolver un modelo completo.
   Sin embargo disponemos de diferentes estimadores para estimar los diferentes submodelos
   ({{{Estimate}}}, {{{Logit}}}, {{{Probit}}}, ...) por separado.
   En MMS_0.6 la estrategia máximo-verosímil múltiple (Multi-MLE) atribuye a cada submodelo
   una subestrategia correspondiente dependiendo del tipo de submodelo. [[BR]]
   El objeto de configuraciones de esta estrategia une las configuraciones de las 
   antiguas estrategias máximo-verosímil:
   {{{
#!java
MMS::@SettingsMultiMLE _.settings = [[
  // Configuración por defecto
  Real _.Tolerance = 1e-005; // GLM
  Real _.RelativeTolerance = 1e-005;
  Real _.MaxIter = 40; // GLM
  Real _.CGMaxIter = 3;
  Real _.DiffDist = 1e-006;
  Real _.MarqFactor = 3;
  Real _.DoDiagnostics = True;
  Real _.DoStatistics = True;
  Real _.NullInitResiduals = False;
  Real _.MinOutlierLikelyhood = 4;
  Real _.MarqLinMet = 1;
  Real _.showTraces = True;
  Text _.logitEstimator = "Logit" // Opciones:  "Logit", "VLogit"
]];
}}}

=== Configuración de las estrategias ===

En MMS_0.6 desaperecen métodos específicos para configurar las estrategias
como {{{::SetSampleLength}}}. Para consultas y modificar las configuraciones
existen los métodos:
{{{
#!java
Anything settingValue = strategy::GetSetting(Text settingName);
Real strategy::SetSetting(settingName, newValue);
}}}
Por ejemplo en lugar de:
{{{
#!java
strategy::SetSampleLength(1000);
}}}
haríamos:
{{{
#!java
strategy::SetSetting("mcmc.sampleLength", 1000);
}}}

== Condicionamiento ==

El condicionamiento en MMS_0.6 deja de ser un tipo de objeto especial como en MMS_0.5 ({{{@MMS.Conditioning}}})
para convertirse simplemente en un conjunto de parámetros ya estimados o fijados.

Los parámetros del condicionamiento han de ser reales o variables aleatorias de tipo real ({{{Real}}} o {{{@Real.Random}}})
con el nombre del parámetro al que desean condicionar.
En el caso en el que los parámetros sean reales ({{{Real}}}) el resultado de la estimación es equivalente al hecho de
que el parámetro hubiese sido fijado en definición.

=== Fijar parámetros en el codicionamiento ===

En MMS_0.5 se construía un objeto parámetro-resultante ({{{@MMS.ResultingParameter}}}) por cada parámetro que deseaba fijarse y se añadía al objeto condicionamiento ({{{@MMS.Conditioning}}}). Básicamente un parámetro resultante se caracterizaba por tres atributos: (i) un nombre o identificador que lo relacionaba con un parámetro del modelo, (ii) un valor fijo o medio y (iii) una sigma con valor 0 para los parámetros fijos.

'''Código en MMS_0.5'''

{{{
#!java
// Partiendo de un parámetro del modelo y el valor al que desea fijarse:
@MMS.Parameter param = ...
Real fixedValue = ...
// se construye un parámetro-resultante:
@MMS.ResultingParameter rParam = 
  @MMS.ResultingParameter::New(param::GetIndex(?), fixedValue, 0);
// y se añade al condicionamiento:
Real estimation::GetConditioning(?)::AddFixedParameters([[rParam]]);
}}}


'''Código en MMS_0.6'''

{{{
#!java
@MMS.Parameter param = ...
Real fixedValue = ...
Real estimation::AppendConditioningParameter(param::GetIdentifier(?), fixedValue);
}}}


=== Fijar parámetros en definición ===

En MMS_0.5 no era posible fijar los parámetros en definición ya que esto no funcionaba correctamente. Esta limitación está solucionada en MMS_0.6, y para fijar un parámetro se pueden modificar sus atributos InitialValue e IsFixed:

'''Código en MMS_0.6'''

{{{
#!java
@MMS.Parameter param = ...
Real fixedValue = ...
Real param::SetInitialValue(fixedValue);
Real param::SetIsFixed(True);
}}}