[BACK]Return to imach.c CVS log [TXT] [DIR] Up to [Local Repository] / imach / src

Diff for /imach/src/imach.c between versions 1.225 and 1.226

version 1.225, 2016/07/12 08:40:03 version 1.226, 2016/07/12 18:42:34
Line 1 Line 1
 /* $Id$  /* $Id$
   $State$    $State$
   $Log$    $Log$
     Revision 1.226  2016/07/12 18:42:34  brouard
     Summary: temp
   
   Revision 1.225  2016/07/12 08:40:03  brouard    Revision 1.225  2016/07/12 08:40:03  brouard
   Summary: saving but not running    Summary: saving but not running
   
Line 689  Back prevalence and projections: Line 692  Back prevalence and projections:
      age (in years)  age+nhstepm*hstepm*stepm/12) by multiplying       age (in years)  age+nhstepm*hstepm*stepm/12) by multiplying
      nhstepm*hstepm matrices. Returns p3mat[i][j][h] after calling        nhstepm*hstepm matrices. Returns p3mat[i][j][h] after calling 
      p3mat[i][j][h]=matprod2(newm, bmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate,prevacurrent, dnewm, doldm, dsavm,ij),\       p3mat[i][j][h]=matprod2(newm, bmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate,prevacurrent, dnewm, doldm, dsavm,ij),\
                                                                          1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath, oldm);       1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath, oldm);
   
   Important routines
   
   - func (or funcone), computes logit (pij) distinguishing
     o fixed variables (single or product dummies or quantitative);
     o varying variables by:
      (1) wave (single, product dummies, quantitative), 
      (2) by age (can be month) age (done), age*age (done), age*Vn where Vn can be:
          % fixed dummy (treated) or quantitative (not done because time-consuming);
          % varying dummy (not done) or quantitative (not done);
   - Tricode which tests the modality of dummy variables (in order to warn with wrong or empty modalities)
     and returns the number of efficient covariates cptcoveff and modalities nbcode[Tvar[k]][1]= 0 and nbcode[Tvar[k]][2]= 1 usually.
   - printinghtml which outputs results like life expectancy in and from a state for a combination of modalities of dummy variables
     o There are 2*cptcoveff combinations of (0,1) for cptcoveff variables. Outputting only combinations with people, éliminating 1 1 if
       race White (0 0), Black vs White (1 0), Hispanic (0 1) and 1 1 being meaningless.
   
   
     
   Authors: Nicolas Brouard (brouard@ined.fr) and Agnès Lièvre (lievre@ined.fr).    Authors: Nicolas Brouard (brouard@ined.fr) and Agnès Lièvre (lievre@ined.fr).
            Institut national d'études démographiques, Paris.             Institut national d'études démographiques, Paris.
   This software have been partly granted by Euro-REVES, a concerted action    This software have been partly granted by Euro-REVES, a concerted action
Line 761  Back prevalence and projections: Line 781  Back prevalence and projections:
 #include <stdio.h>  #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>  #include <stdlib.h>
 #include <string.h>  #include <string.h>
   #include <ctype.h>
   
 #ifdef _WIN32  #ifdef _WIN32
 #include <io.h>  #include <io.h>
Line 1015  double ***cotvar; /* Time varying covari Line 1036  double ***cotvar; /* Time varying covari
 double ***cotqvar; /* Time varying quantitative covariate itqv */  double ***cotqvar; /* Time varying quantitative covariate itqv */
 double  idx;   double  idx; 
 int **nbcode, *Tvar; /**< model=V2 => Tvar[1]= 2 */  int **nbcode, *Tvar; /**< model=V2 => Tvar[1]= 2 */
 int *Typevar; /**< 1 for qualitative fixed, 2 for quantitative fixed, 3 for qualitive varying, 4 for quanti varying*/  int *Typevar; /**< 0 for simple covariate (dummy, quantitative, fixed or varying), 1 for age product, 2 for  product */
   int *Fixed; /** Fixed[Tvar[k]] 0=fixed, 1 varying, 2 fixed with age product, 3 varying with age product */ 
   int *Dummy; /** Dummy[Tvar[k]] 0=dummy (0 1), 1 quantitative (single or product without age), 2 dummy with age product, 3 quant with age product */ 
 int *Tage;  int *Tage;
 int *Ndum; /** Freq of modality (tricode */  int *Ndum; /** Freq of modality (tricode */
 /* int **codtab;*/ /**< codtab=imatrix(1,100,1,10); */  /* int **codtab;*/ /**< codtab=imatrix(1,100,1,10); */
Line 2890  double ***hbxij(double ***po, int nhstep Line 2913  double ***hbxij(double ***po, int nhstep
 /*************** log-likelihood *************/  /*************** log-likelihood *************/
 double func( double *x)  double func( double *x)
 {  {
         int i, ii, j, k, mi, d, kk;    int i, ii, j, k, mi, d, kk;
         int ioffset=0;    int ioffset=0;
         double l, ll[NLSTATEMAX+1], cov[NCOVMAX+1];    double l, ll[NLSTATEMAX+1], cov[NCOVMAX+1];
         double **out;    double **out;
         double sw; /* Sum of weights */    double sw; /* Sum of weights */
         double lli; /* Individual log likelihood */    double lli; /* Individual log likelihood */
         int s1, s2;    int s1, s2;
         int iv=0, iqv=0, itv=0, iqtv=0 ; /* Index of varying covariate, fixed quantitative cov, time varying covariate, quatitative time varying covariate */    int iv=0, iqv=0, itv=0, iqtv=0 ; /* Index of varying covariate, fixed quantitative cov, time varying covariate, quatitative time varying covariate */
         double bbh, survp;    double bbh, survp;
         long ipmx;    long ipmx;
         double agexact;    double agexact;
         /*extern weight */    /*extern weight */
         /* We are differentiating ll according to initial status */    /* We are differentiating ll according to initial status */
         /*  for (i=1;i<=npar;i++) printf("%f ", x[i]);*/    /*  for (i=1;i<=npar;i++) printf("%f ", x[i]);*/
         /*for(i=1;i<imx;i++)     /*for(i=1;i<imx;i++) 
                 printf(" %d\n",s[4][i]);      printf(" %d\n",s[4][i]);
         */    */
   
         ++countcallfunc;    ++countcallfunc;
   
         cov[1]=1.;    cov[1]=1.;
   
         for(k=1; k<=nlstate; k++) ll[k]=0.;    for(k=1; k<=nlstate; k++) ll[k]=0.;
   ioffset=0;    ioffset=0;
         if(mle==1){    if(mle==1){
                 for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){      for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
                         /* Computes the values of the ncovmodel covariates of the model        /* Computes the values of the ncovmodel covariates of the model
                                  depending if the covariates are fixed or varying (age dependent) and stores them in cov[]           depending if the covariates are fixed or varying (age dependent) and stores them in cov[]
                                  Then computes with function pmij which return a matrix p[i][j] giving the elementary probability           Then computes with function pmij which return a matrix p[i][j] giving the elementary probability
                                  to be observed in j being in i according to the model.           to be observed in j being in i according to the model.
                         */        */
                         ioffset=2+nagesqr+cptcovage;        ioffset=2+nagesqr+cptcovage;
                         /* for (k=1; k<=cptcovn;k++){ /\* Simple and product covariates without age* products *\/ */        /* for (k=1; k<=cptcovn;k++){ /\* Simple and product covariates without age* products *\/ */
                         for (k=1; k<=ncoveff;k++){ /* Simple and product covariates without age* products */        for (k=1; k<=ncoveff;k++){ /* Simple and product covariates without age* products */
                                 cov[++ioffset]=covar[Tvar[k]][i];          cov[++ioffset]=covar[Tvar[k]][i];
                         }        }
                         for(iqv=1; iqv <= nqfveff; iqv++){ /* Quantitatives and Fixed covariates */        for(iqv=1; iqv <= nqfveff; iqv++){ /* Quantitatives and Fixed covariates */
                                 cov[++ioffset]=coqvar[iqv][i];          cov[++ioffset]=coqvar[iqv][i];
                         }        }
   
                         /* In model V2+V1*V4+age*V3+V3*V2 Tvar[1] is V2, Tvar[2=V1*V4]         /* In model V2+V1*V4+age*V3+V3*V2 Tvar[1] is V2, Tvar[2=V1*V4] 
                                  is 6, Tvar[3=age*V3] should not be computed because of age Tvar[4=V3*V2]            is 6, Tvar[3=age*V3] should not be computed because of age Tvar[4=V3*V2] 
                                  has been calculated etc */           has been calculated etc */
                         /* For an individual i, wav[i] gives the number of effective waves */        /* For an individual i, wav[i] gives the number of effective waves */
                         /* We compute the contribution to Likelihood of each effective transition        /* We compute the contribution to Likelihood of each effective transition
                                  mw[mi][i] is real wave of the mi th effectve wave */           mw[mi][i] is real wave of the mi th effectve wave */
                         /* Then statuses are computed at each begin and end of an effective wave s1=s[ mw[mi][i] ][i];        /* Then statuses are computed at each begin and end of an effective wave s1=s[ mw[mi][i] ][i];
                                  s2=s[mw[mi+1][i]][i];           s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                  And the iv th varying covariate is the cotvar[mw[mi+1][i]][iv][i]           And the iv th varying covariate is the cotvar[mw[mi+1][i]][iv][i]
                                  But if the variable is not in the model TTvar[iv] is the real variable effective in the model:           But if the variable is not in the model TTvar[iv] is the real variable effective in the model:
                                  meaning that decodemodel should be used cotvar[mw[mi+1][i]][TTvar[iv]][i]           meaning that decodemodel should be used cotvar[mw[mi+1][i]][TTvar[iv]][i]
                         */        */
                         for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){        for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){
                                 for(itv=1; itv <= ntveff; itv++){ /* Varying dummy covariates */          for(itv=1; itv <= ntveff; itv++){ /* Varying dummy covariates */
                                         cov[ioffset+itv]=cotvar[mw[mi][i]][itv][i];            cov[ioffset+itv]=cotvar[mw[mi][i]][itv][i];
                                 }          }
                                 for(iqtv=1; iqtv <= nqtveff; iqtv++){ /* Varying quantitatives covariates */          for(iqtv=1; iqtv <= nqtveff; iqtv++){ /* Varying quantitatives covariates */
                                         if(cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i] == -1){            if(cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i] == -1){
                                                 printf("i=%d, mi=%d, iqtv=%d, cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i]=%f",i,mi,iqtv,cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i]);              printf("i=%d, mi=%d, iqtv=%d, cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i]=%f",i,mi,iqtv,cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i]);
                                         }            }
                                         cov[ioffset+ntveff+iqtv]=cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i];            cov[ioffset+ntveff+iqtv]=cotqvar[mw[mi][i]][iqtv][i];
                                 }          }
                                 /* ioffset=2+nagesqr+cptcovn+nqv+ntv+nqtv; */          /* ioffset=2+nagesqr+cptcovn+nqv+ntv+nqtv; */
                                 for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)          for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)
                                         for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){            for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){
                                                 oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                                 savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                         }            }
                                 for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){          for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){
                                         newm=savm;            newm=savm;
                                         agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;            agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;
                                         cov[2]=agexact;            cov[2]=agexact;
                                         if(nagesqr==1)            if(nagesqr==1)
                                                 cov[3]= agexact*agexact;  /* Should be changed here */              cov[3]= agexact*agexact;  /* Should be changed here */
                                         for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {            for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {
                                                 cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact; /* Tage[kk] gives the data-covariate associated with age */              cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact; /* Tage[kk] gives the data-covariate associated with age */
                                         }            }
                                         out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,            out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,
                                                                                          1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));                         1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));
                                         savm=oldm;            savm=oldm;
                                         oldm=newm;            oldm=newm;
                                 } /* end mult */          } /* end mult */
                                                                   
                                         /*lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]);*/ /* Original formula */          /*lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]);*/ /* Original formula */
                                 /* But now since version 0.9 we anticipate for bias at large stepm.          /* But now since version 0.9 we anticipate for bias at large stepm.
                                  * If stepm is larger than one month (smallest stepm) and if the exact delay            * If stepm is larger than one month (smallest stepm) and if the exact delay 
                                  * (in months) between two waves is not a multiple of stepm, we rounded to            * (in months) between two waves is not a multiple of stepm, we rounded to 
                                  * the nearest (and in case of equal distance, to the lowest) interval but now           * the nearest (and in case of equal distance, to the lowest) interval but now
                                  * we keep into memory the bias bh[mi][i] and also the previous matrix product           * we keep into memory the bias bh[mi][i] and also the previous matrix product
                                  * (i.e to dh[mi][i]-1) saved in 'savm'. Then we inter(extra)polate the           * (i.e to dh[mi][i]-1) saved in 'savm'. Then we inter(extra)polate the
                                  * probability in order to take into account the bias as a fraction of the way           * probability in order to take into account the bias as a fraction of the way
                                  * from savm to out if bh is negative or even beyond if bh is positive. bh varies           * from savm to out if bh is negative or even beyond if bh is positive. bh varies
                                  * -stepm/2 to stepm/2 .           * -stepm/2 to stepm/2 .
                                  * For stepm=1 the results are the same as for previous versions of Imach.           * For stepm=1 the results are the same as for previous versions of Imach.
                                  * For stepm > 1 the results are less biased than in previous versions.            * For stepm > 1 the results are less biased than in previous versions. 
                                  */           */
                                 s1=s[mw[mi][i]][i];          s1=s[mw[mi][i]][i];
                                 s2=s[mw[mi+1][i]][i];          s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                 bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm;           bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm; 
                                 /* bias bh is positive if real duration          /* bias bh is positive if real duration
                                  * is higher than the multiple of stepm and negative otherwise.           * is higher than the multiple of stepm and negative otherwise.
                                  */           */
                                 /* lli= (savm[s1][s2]>1.e-8 ?(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]):log((1.+bbh)*out[s1][s2]));*/          /* lli= (savm[s1][s2]>1.e-8 ?(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]):log((1.+bbh)*out[s1][s2]));*/
                                 if( s2 > nlstate){           if( s2 > nlstate){ 
                                         /* i.e. if s2 is a death state and if the date of death is known             /* i.e. if s2 is a death state and if the date of death is known 
                                                  then the contribution to the likelihood is the probability to                then the contribution to the likelihood is the probability to 
                                                  die between last step unit time and current  step unit time,                die between last step unit time and current  step unit time, 
                                                  which is also equal to probability to die before dh                which is also equal to probability to die before dh 
                                                  minus probability to die before dh-stepm .                minus probability to die before dh-stepm . 
                                                  In version up to 0.92 likelihood was computed               In version up to 0.92 likelihood was computed
                                                  as if date of death was unknown. Death was treated as any other               as if date of death was unknown. Death was treated as any other
                                                  health state: the date of the interview describes the actual state               health state: the date of the interview describes the actual state
                                                  and not the date of a change in health state. The former idea was               and not the date of a change in health state. The former idea was
                                                  to consider that at each interview the state was recorded               to consider that at each interview the state was recorded
                                                  (healthy, disable or death) and IMaCh was corrected; but when we               (healthy, disable or death) and IMaCh was corrected; but when we
                                                  introduced the exact date of death then we should have modified               introduced the exact date of death then we should have modified
                                                  the contribution of an exact death to the likelihood. This new               the contribution of an exact death to the likelihood. This new
                                                  contribution is smaller and very dependent of the step unit               contribution is smaller and very dependent of the step unit
                                                  stepm. It is no more the probability to die between last interview               stepm. It is no more the probability to die between last interview
                                                  and month of death but the probability to survive from last               and month of death but the probability to survive from last
                                                  interview up to one month before death multiplied by the               interview up to one month before death multiplied by the
                                                  probability to die within a month. Thanks to Chris               probability to die within a month. Thanks to Chris
                                                  Jackson for correcting this bug.  Former versions increased               Jackson for correcting this bug.  Former versions increased
                                                  mortality artificially. The bad side is that we add another loop               mortality artificially. The bad side is that we add another loop
                                                  which slows down the processing. The difference can be up to 10%               which slows down the processing. The difference can be up to 10%
                                                  lower mortality.               lower mortality.
                                         */            */
                                         /* If, at the beginning of the maximization mostly, the            /* If, at the beginning of the maximization mostly, the
                                                  cumulative probability or probability to be dead is               cumulative probability or probability to be dead is
                                                  constant (ie = 1) over time d, the difference is equal to               constant (ie = 1) over time d, the difference is equal to
                                                  0.  out[s1][3] = savm[s1][3]: probability, being at state               0.  out[s1][3] = savm[s1][3]: probability, being at state
                                                  s1 at precedent wave, to be dead a month before current               s1 at precedent wave, to be dead a month before current
                                                  wave is equal to probability, being at state s1 at               wave is equal to probability, being at state s1 at
                                                  precedent wave, to be dead at mont of the current               precedent wave, to be dead at mont of the current
                                                  wave. Then the observed probability (that this person died)               wave. Then the observed probability (that this person died)
                                                  is null according to current estimated parameter. In fact,               is null according to current estimated parameter. In fact,
                                                  it should be very low but not zero otherwise the log go to               it should be very low but not zero otherwise the log go to
                                                  infinity.               infinity.
                                         */            */
 /* #ifdef INFINITYORIGINAL */  /* #ifdef INFINITYORIGINAL */
 /*          lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]); */  /*          lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]); */
 /* #else */  /* #else */
Line 3037  double func( double *x) Line 3060  double func( double *x)
 /*        else */  /*        else */
 /*          lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]); */  /*          lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]); */
 /* #endif */  /* #endif */
                                         lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]);            lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]);
                       
                                 } else if  ( s2==-1 ) { /* alive */          } else if  ( s2==-1 ) { /* alive */
                                         for (j=1,survp=0. ; j<=nlstate; j++)             for (j=1,survp=0. ; j<=nlstate; j++) 
                                                 survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];              survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];
                                         /*survp += out[s1][j]; */            /*survp += out[s1][j]; */
                                         lli= log(survp);            lli= log(survp);
                                 }          }
                                 else if  (s2==-4) {           else if  (s2==-4) { 
                                         for (j=3,survp=0. ; j<=nlstate; j++)              for (j=3,survp=0. ; j<=nlstate; j++)  
                                                 survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];              survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];
                                         lli= log(survp);             lli= log(survp); 
                                 }           } 
                                 else if  (s2==-5) {           else if  (s2==-5) { 
                                         for (j=1,survp=0. ; j<=2; j++)              for (j=1,survp=0. ; j<=2; j++)  
                                                 survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];              survp += (1.+bbh)*out[s1][j]- bbh*savm[s1][j];
                                         lli= log(survp);             lli= log(survp); 
                                 }           } 
                                 else{          else{
                                         lli= log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*savm[s1][s2]); /* linear interpolation */            lli= log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*savm[s1][s2]); /* linear interpolation */
                                         /*  lli= (savm[s1][s2]>(double)1.e-8 ?log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*(savm[s1][s2])):log((1.+bbh)*out[s1][s2]));*/ /* linear interpolation */            /*  lli= (savm[s1][s2]>(double)1.e-8 ?log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*(savm[s1][s2])):log((1.+bbh)*out[s1][s2]));*/ /* linear interpolation */
                                 }           } 
                                 /*lli=(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]);*/          /*lli=(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]);*/
                                 /*if(lli ==000.0)*/          /*if(lli ==000.0)*/
                                 /*printf("bbh= %f lli=%f savm=%f out=%f %d\n",bbh,lli,savm[s1][s2], out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]],i); */          /*printf("bbh= %f lli=%f savm=%f out=%f %d\n",bbh,lli,savm[s1][s2], out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]],i); */
                                 ipmx +=1;          ipmx +=1;
                                 sw += weight[i];          sw += weight[i];
                                 ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;          ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;
                                 /* if (lli < log(mytinydouble)){ */          /* if (lli < log(mytinydouble)){ */
                                 /*   printf("Close to inf lli = %.10lf <  %.10lf i= %d mi= %d, s[%d][i]=%d s1=%d s2=%d\n", lli,log(mytinydouble), i, mi,mw[mi][i], s[mw[mi][i]][i], s1,s2); */          /*   printf("Close to inf lli = %.10lf <  %.10lf i= %d mi= %d, s[%d][i]=%d s1=%d s2=%d\n", lli,log(mytinydouble), i, mi,mw[mi][i], s[mw[mi][i]][i], s1,s2); */
                                 /*   fprintf(ficlog,"Close to inf lli = %.10lf i= %d mi= %d, s[mw[mi][i]][i]=%d\n", lli, i, mi,s[mw[mi][i]][i]); */          /*   fprintf(ficlog,"Close to inf lli = %.10lf i= %d mi= %d, s[mw[mi][i]][i]=%d\n", lli, i, mi,s[mw[mi][i]][i]); */
                                 /* } */          /* } */
                         } /* end of wave */        } /* end of wave */
                 } /* end of individual */      } /* end of individual */
         }  else if(mle==2){    }  else if(mle==2){
                 for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){      for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
                         for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];        for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];
                         for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){        for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){
                                 for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)          for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)
                                         for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){            for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){
                                                 oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                                 savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                         }            }
                                 for(d=0; d<=dh[mi][i]; d++){          for(d=0; d<=dh[mi][i]; d++){
                                         newm=savm;            newm=savm;
                                         agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;            agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;
                                         cov[2]=agexact;            cov[2]=agexact;
                                         if(nagesqr==1)            if(nagesqr==1)
                                                 cov[3]= agexact*agexact;              cov[3]= agexact*agexact;
                                         for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {            for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {
                                                 cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;              cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;
                                         }            }
                                         out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,            out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,
                                                                                          1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));                         1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));
                                         savm=oldm;            savm=oldm;
                                         oldm=newm;            oldm=newm;
                                 } /* end mult */          } /* end mult */
               
                                 s1=s[mw[mi][i]][i];          s1=s[mw[mi][i]][i];
                                 s2=s[mw[mi+1][i]][i];          s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                 bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm;           bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm; 
                                 lli= (savm[s1][s2]>(double)1.e-8 ?log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*(savm[s1][s2])):log((1.+bbh)*out[s1][s2])); /* linear interpolation */          lli= (savm[s1][s2]>(double)1.e-8 ?log((1.+bbh)*out[s1][s2]- bbh*(savm[s1][s2])):log((1.+bbh)*out[s1][s2])); /* linear interpolation */
                                 ipmx +=1;          ipmx +=1;
                                 sw += weight[i];          sw += weight[i];
                                 ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;          ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;
                         } /* end of wave */        } /* end of wave */
                 } /* end of individual */      } /* end of individual */
         }  else if(mle==3){  /* exponential inter-extrapolation */    }  else if(mle==3){  /* exponential inter-extrapolation */
                 for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){      for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
                         for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];        for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];
                         for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){        for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){
                                 for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)          for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)
                                         for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){            for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){
                                                 oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                                 savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                         }            }
                                 for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){          for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){
                                         newm=savm;            newm=savm;
                                         agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;            agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;
                                         cov[2]=agexact;            cov[2]=agexact;
                                         if(nagesqr==1)            if(nagesqr==1)
                                                 cov[3]= agexact*agexact;              cov[3]= agexact*agexact;
                                         for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {            for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {
                                                 cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;              cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;
                                         }            }
                                         out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,            out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,
                                                                                          1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));                         1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));
                                         savm=oldm;            savm=oldm;
                                         oldm=newm;            oldm=newm;
                                 } /* end mult */          } /* end mult */
               
                                 s1=s[mw[mi][i]][i];          s1=s[mw[mi][i]][i];
                                 s2=s[mw[mi+1][i]][i];          s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                 bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm;           bbh=(double)bh[mi][i]/(double)stepm; 
                                 lli= (savm[s1][s2]>1.e-8 ?(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]):log((1.+bbh)*out[s1][s2])); /* exponential inter-extrapolation */          lli= (savm[s1][s2]>1.e-8 ?(1.+bbh)*log(out[s1][s2])- bbh*log(savm[s1][s2]):log((1.+bbh)*out[s1][s2])); /* exponential inter-extrapolation */
                                 ipmx +=1;          ipmx +=1;
                                 sw += weight[i];          sw += weight[i];
                                 ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;          ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;
                         } /* end of wave */        } /* end of wave */
                 } /* end of individual */      } /* end of individual */
         }else if (mle==4){  /* ml=4 no inter-extrapolation */    }else if (mle==4){  /* ml=4 no inter-extrapolation */
                 for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){      for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
                         for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];        for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];
                         for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){        for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){
                                 for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)          for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)
                                         for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){            for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){
                                                 oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                                 savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                         }            }
                                 for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){          for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){
                                         newm=savm;            newm=savm;
                                         agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;            agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;
                                         cov[2]=agexact;            cov[2]=agexact;
                                         if(nagesqr==1)            if(nagesqr==1)
                                                 cov[3]= agexact*agexact;              cov[3]= agexact*agexact;
                                         for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {            for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {
                                                 cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;              cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;
                                         }            }
                   
                                         out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,            out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,
                                                                                          1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));                         1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));
                                         savm=oldm;            savm=oldm;
                                         oldm=newm;            oldm=newm;
                                 } /* end mult */          } /* end mult */
               
                                 s1=s[mw[mi][i]][i];          s1=s[mw[mi][i]][i];
                                 s2=s[mw[mi+1][i]][i];          s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                 if( s2 > nlstate){           if( s2 > nlstate){ 
                                         lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]);            lli=log(out[s1][s2] - savm[s1][s2]);
                                 } else if  ( s2==-1 ) { /* alive */          } else if  ( s2==-1 ) { /* alive */
                                         for (j=1,survp=0. ; j<=nlstate; j++)             for (j=1,survp=0. ; j<=nlstate; j++) 
                                                 survp += out[s1][j];              survp += out[s1][j];
                                         lli= log(survp);            lli= log(survp);
                                 }else{          }else{
                                         lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]); /* Original formula */            lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]); /* Original formula */
                                 }          }
                                 ipmx +=1;          ipmx +=1;
                                 sw += weight[i];          sw += weight[i];
                                 ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;          ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;
 /*      printf("i=%6d s1=%1d s2=%1d mi=%1d mw=%1d dh=%3d prob=%10.6f w=%6.4f out=%10.6f sav=%10.6f\n",i,s1,s2,mi,mw[mi][i],dh[mi][i],exp(lli),weight[i],out[s1][s2],savm[s1][s2]); */  /*      printf("i=%6d s1=%1d s2=%1d mi=%1d mw=%1d dh=%3d prob=%10.6f w=%6.4f out=%10.6f sav=%10.6f\n",i,s1,s2,mi,mw[mi][i],dh[mi][i],exp(lli),weight[i],out[s1][s2],savm[s1][s2]); */
                         } /* end of wave */        } /* end of wave */
                 } /* end of individual */      } /* end of individual */
         }else{  /* ml=5 no inter-extrapolation no jackson =0.8a */    }else{  /* ml=5 no inter-extrapolation no jackson =0.8a */
                 for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){      for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
                         for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];        for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i];
                         for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){        for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){
                                 for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)          for (ii=1;ii<=nlstate+ndeath;ii++)
                                         for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){            for (j=1;j<=nlstate+ndeath;j++){
                                                 oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              oldm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                                 savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);              savm[ii][j]=(ii==j ? 1.0 : 0.0);
                                         }            }
                                 for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){          for(d=0; d<dh[mi][i]; d++){
                                         newm=savm;            newm=savm;
                                         agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;            agexact=agev[mw[mi][i]][i]+d*stepm/YEARM;
                                         cov[2]=agexact;            cov[2]=agexact;
                                         if(nagesqr==1)            if(nagesqr==1)
                                                 cov[3]= agexact*agexact;              cov[3]= agexact*agexact;
                                         for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {            for (kk=1; kk<=cptcovage;kk++) {
                                                 cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;              cov[Tage[kk]+2+nagesqr]=covar[Tvar[Tage[kk]]][i]*agexact;
                                         }            }
                   
                                         out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,            out=matprod2(newm,oldm,1,nlstate+ndeath,1,nlstate+ndeath,
                                                                                          1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));                         1,nlstate+ndeath,pmij(pmmij,cov,ncovmodel,x,nlstate));
                                         savm=oldm;            savm=oldm;
                                         oldm=newm;            oldm=newm;
                                 } /* end mult */          } /* end mult */
               
                                 s1=s[mw[mi][i]][i];          s1=s[mw[mi][i]][i];
                                 s2=s[mw[mi+1][i]][i];          s2=s[mw[mi+1][i]][i];
                                 lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]); /* Original formula */          lli=log(out[s[mw[mi][i]][i]][s[mw[mi+1][i]][i]]); /* Original formula */
                                 ipmx +=1;          ipmx +=1;
                                 sw += weight[i];          sw += weight[i];
                                 ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;          ll[s[mw[mi][i]][i]] += 2*weight[i]*lli;
                                 /*printf("i=%6d s1=%1d s2=%1d mi=%1d mw=%1d dh=%3d prob=%10.6f w=%6.4f out=%10.6f sav=%10.6f\n",i,s1,s2,mi,mw[mi][i],dh[mi][i],exp(lli),weight[i],out[s1][s2],savm[s1][s2]);*/          /*printf("i=%6d s1=%1d s2=%1d mi=%1d mw=%1d dh=%3d prob=%10.6f w=%6.4f out=%10.6f sav=%10.6f\n",i,s1,s2,mi,mw[mi][i],dh[mi][i],exp(lli),weight[i],out[s1][s2],savm[s1][s2]);*/
                         } /* end of wave */        } /* end of wave */
                 } /* end of individual */      } /* end of individual */
         } /* End of if */    } /* End of if */
         for(k=1,l=0.; k<=nlstate; k++) l += ll[k];    for(k=1,l=0.; k<=nlstate; k++) l += ll[k];
         /* printf("l1=%f l2=%f ",ll[1],ll[2]); */    /* printf("l1=%f l2=%f ",ll[1],ll[2]); */
         l= l*ipmx/sw; /* To get the same order of magnitude as if weight=1 for every body */    l= l*ipmx/sw; /* To get the same order of magnitude as if weight=1 for every body */
         return -l;    return -l;
 }  }
   
 /*************** log-likelihood *************/  /*************** log-likelihood *************/
Line 3248  double funcone( double *x) Line 3271  double funcone( double *x)
   for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){    for (i=1,ipmx=0, sw=0.; i<=imx; i++){
     ioffset=2+nagesqr+cptcovage;      ioffset=2+nagesqr+cptcovage;
     /* for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i]; */      /* for (k=1; k<=cptcovn;k++) cov[2+nagesqr+k]=covar[Tvar[k]][i]; */
     for (k=1; k<=ncoveff;k++){ /* Simple and product covariates without age* products */      for (k=1; k<=ncoveff+nqfveff;k++){ /* Simple and product fixed covariates without age* products */
       cov[++ioffset]=covar[Tvar[k]][i];        cov[++ioffset]=covar[Tvar[k]][i];
     }      }
     for(iqv=1; iqv <= nqfveff; iqv++){ /* Quantitatives Fixed covariates */      for(iqv=1; iqv <= nqfveff; iqv++){ /* Quantitative fixed covariates */
       cov[++ioffset]=coqvar[iqv][i];        cov[++ioffset]=coqvar[Tvar[iqv]][i];
     }      }
           
     for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){      for(mi=1; mi<= wav[i]-1; mi++){  /* Varying with waves */
       for(itv=1; itv <= ntveff; itv++){ /* Varying dummy covariates */        for(itv=1; itv <= ntveff; itv++){ /* Varying dummy covariates */
         cov[ioffset+itv]=cotvar[mw[mi][i]][itv][i];          cov[ioffset+itv]=cotvar[mw[mi][i]][itv][i];
       }        }
Line 3839  void pstamp(FILE *fichier) Line 3862  void pstamp(FILE *fichier)
 }  }
   
 /************ Frequencies ********************/  /************ Frequencies ********************/
  void  freqsummary(char fileres[], int iagemin, int iagemax, int **s, double **agev, int nlstate, int imx, \  void  freqsummary(char fileres[], int iagemin, int iagemax, int **s, double **agev, int nlstate, int imx, \
                                                                          int *Tvaraff, int *invalidvarcomb, int **nbcode, int *ncodemax,double **mint,double **anint, char strstart[],  \                    int *Tvaraff, int *invalidvarcomb, int **nbcode, int *ncodemax,double **mint,double **anint, char strstart[], \
                                                                          int firstpass,  int lastpass, int stepm, int weightopt, char model[])                    int firstpass,  int lastpass, int stepm, int weightopt, char model[])
  {  /* Some frequencies */  {  /* Some frequencies */
       
          int i, m, jk, j1, bool, z1,j;    int i, m, jk, j1, bool, z1,j;
          int iind=0, iage=0;    int iind=0, iage=0;
          int mi; /* Effective wave */    int mi; /* Effective wave */
          int first;    int first;
          double ***freq; /* Frequencies */    double ***freq; /* Frequencies */
          double *meanq;    double *meanq;
          double **meanqt;    double **meanqt;
          double *pp, **prop, *posprop, *pospropt;    double *pp, **prop, *posprop, *pospropt;
          double pos=0., posproptt=0., pospropta=0., k2, dateintsum=0,k2cpt=0;    double pos=0., posproptt=0., pospropta=0., k2, dateintsum=0,k2cpt=0;
          char fileresp[FILENAMELENGTH], fileresphtm[FILENAMELENGTH], fileresphtmfr[FILENAMELENGTH];    char fileresp[FILENAMELENGTH], fileresphtm[FILENAMELENGTH], fileresphtmfr[FILENAMELENGTH];
          double agebegin, ageend;    double agebegin, ageend;
           
          pp=vector(1,nlstate);    pp=vector(1,nlstate);
          prop=matrix(1,nlstate,iagemin-AGEMARGE,iagemax+3+AGEMARGE);     prop=matrix(1,nlstate,iagemin-AGEMARGE,iagemax+3+AGEMARGE); 
          posprop=vector(1,nlstate); /* Counting the number of transition starting from a live state per age */     posprop=vector(1,nlstate); /* Counting the number of transition starting from a live state per age */ 
          pospropt=vector(1,nlstate); /* Counting the number of transition starting from a live state */     pospropt=vector(1,nlstate); /* Counting the number of transition starting from a live state */ 
          /* prop=matrix(1,nlstate,iagemin,iagemax+3); */    /* prop=matrix(1,nlstate,iagemin,iagemax+3); */
          meanq=vector(1,nqfveff); /* Number of Quantitative Fixed Variables Effective */    meanq=vector(1,nqfveff); /* Number of Quantitative Fixed Variables Effective */
          meanqt=matrix(1,lastpass,1,nqtveff);    meanqt=matrix(1,lastpass,1,nqtveff);
          strcpy(fileresp,"P_");    strcpy(fileresp,"P_");
          strcat(fileresp,fileresu);    strcat(fileresp,fileresu);
          /*strcat(fileresphtm,fileresu);*/    /*strcat(fileresphtm,fileresu);*/
          if((ficresp=fopen(fileresp,"w"))==NULL) {    if((ficresp=fopen(fileresp,"w"))==NULL) {
                  printf("Problem with prevalence resultfile: %s\n", fileresp);      printf("Problem with prevalence resultfile: %s\n", fileresp);
                  fprintf(ficlog,"Problem with prevalence resultfile: %s\n", fileresp);      fprintf(ficlog,"Problem with prevalence resultfile: %s\n", fileresp);
                  exit(0);      exit(0);
          }    }
   
          strcpy(fileresphtm,subdirfext(optionfilefiname,"PHTM_",".htm"));    strcpy(fileresphtm,subdirfext(optionfilefiname,"PHTM_",".htm"));
          if((ficresphtm=fopen(fileresphtm,"w"))==NULL) {    if((ficresphtm=fopen(fileresphtm,"w"))==NULL) {
                  printf("Problem with prevalence HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtm,strerror(errno));      printf("Problem with prevalence HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtm,strerror(errno));
                  fprintf(ficlog,"Problem with prevalence HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtm,strerror(errno));      fprintf(ficlog,"Problem with prevalence HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtm,strerror(errno));
                  fflush(ficlog);      fflush(ficlog);
                  exit(70);       exit(70); 
          }    }
          else{    else{
                  fprintf(ficresphtm,"<html><head>\n<title>IMaCh PHTM_ %s</title></head>\n <body><font size=\"2\">%s <br> %s</font> \      fprintf(ficresphtm,"<html><head>\n<title>IMaCh PHTM_ %s</title></head>\n <body><font size=\"2\">%s <br> %s</font> \
 <hr size=\"2\" color=\"#EC5E5E\"> \n\  <hr size=\"2\" color=\"#EC5E5E\"> \n\
 Title=%s <br>Datafile=%s Firstpass=%d Lastpass=%d Stepm=%d Weight=%d Model=1+age+%s<br>\n",\  Title=%s <br>Datafile=%s Firstpass=%d Lastpass=%d Stepm=%d Weight=%d Model=1+age+%s<br>\n",\
                                                  fileresphtm,version,fullversion,title,datafile,firstpass,lastpass,stepm, weightopt, model);              fileresphtm,version,fullversion,title,datafile,firstpass,lastpass,stepm, weightopt, model);
          }    }
          fprintf(ficresphtm,"Current page is file <a href=\"%s\">%s</a><br>\n\n<h4>Frequencies and prevalence by age at begin of transition</h4>\n",fileresphtm, fileresphtm);    fprintf(ficresphtm,"Current page is file <a href=\"%s\">%s</a><br>\n\n<h4>Frequencies and prevalence by age at begin of transition</h4>\n",fileresphtm, fileresphtm);
           
          strcpy(fileresphtmfr,subdirfext(optionfilefiname,"PHTMFR_",".htm"));    strcpy(fileresphtmfr,subdirfext(optionfilefiname,"PHTMFR_",".htm"));
          if((ficresphtmfr=fopen(fileresphtmfr,"w"))==NULL) {    if((ficresphtmfr=fopen(fileresphtmfr,"w"))==NULL) {
                  printf("Problem with frequency table HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtmfr,strerror(errno));      printf("Problem with frequency table HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtmfr,strerror(errno));
                  fprintf(ficlog,"Problem with frequency table HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtmfr,strerror(errno));      fprintf(ficlog,"Problem with frequency table HTM resultfile '%s' with errno='%s'\n",fileresphtmfr,strerror(errno));
                  fflush(ficlog);      fflush(ficlog);
                  exit(70);       exit(70); 
          }    }
          else{    else{
                  fprintf(ficresphtmfr,"<html><head>\n<title>IMaCh PHTM_Frequency table %s</title></head>\n <body><font size=\"2\">%s <br> %s</font> \      fprintf(ficresphtmfr,"<html><head>\n<title>IMaCh PHTM_Frequency table %s</title></head>\n <body><font size=\"2\">%s <br> %s</font> \
 <hr size=\"2\" color=\"#EC5E5E\"> \n\  <hr size=\"2\" color=\"#EC5E5E\"> \n\
 Title=%s <br>Datafile=%s Firstpass=%d Lastpass=%d Stepm=%d Weight=%d Model=1+age+%s<br>\n",\  Title=%s <br>Datafile=%s Firstpass=%d Lastpass=%d Stepm=%d Weight=%d Model=1+age+%s<br>\n",\
                                                  fileresphtmfr,version,fullversion,title,datafile,firstpass,lastpass,stepm, weightopt, model);              fileresphtmfr,version,fullversion,title,datafile,firstpass,lastpass,stepm, weightopt, model);
          }    }
          fprintf(ficresphtmfr,"Current page is file <a href=\"%s\">%s</a><br>\n\n<h4>Frequencies of all effective transitions by age at begin of transition </h4>Unknown status is -1<br/>\n",fileresphtmfr, fileresphtmfr);    fprintf(ficresphtmfr,"Current page is file <a href=\"%s\">%s</a><br>\n\n<h4>Frequencies of all effective transitions by age at begin of transition </h4>Unknown status is -1<br/>\n",fileresphtmfr, fileresphtmfr);
   
          freq= ma3x(-5,nlstate+ndeath,-5,nlstate+ndeath,iagemin-AGEMARGE,iagemax+3+AGEMARGE);    freq= ma3x(-5,nlstate+ndeath,-5,nlstate+ndeath,iagemin-AGEMARGE,iagemax+3+AGEMARGE);
          j1=0;    j1=0;
       
          j=ncoveff;    j=ncoveff;
          if (cptcovn<1) {j=1;ncodemax[1]=1;}    if (cptcovn<1) {j=1;ncodemax[1]=1;}
   
          first=1;    first=1;
   
          /* Detects if a combination j1 is empty: for a multinomial variable like 3 education levels:    /* Detects if a combination j1 is empty: for a multinomial variable like 3 education levels:
                         reference=low_education V1=0,V2=0       reference=low_education V1=0,V2=0
                         med_educ                V1=1 V2=0,        med_educ                V1=1 V2=0, 
                         high_educ               V1=0 V2=1       high_educ               V1=0 V2=1
                         Then V1=1 and V2=1 is a noisy combination that we want to exclude for the list 2**cptcoveff        Then V1=1 and V2=1 is a noisy combination that we want to exclude for the list 2**cptcoveff 
          */    */
   
          for (j1 = 1; j1 <= (int) pow(2,j); j1++){ /* Loop on covariates combination excluding varying and quantitatives */    for (j1 = 1; j1 <= (int) pow(2,j); j1++){ /* Loop on covariates combination excluding varying and quantitatives */
                  posproptt=0.;      posproptt=0.;
                  /*printf("cptcoveff=%d Tvaraff=%d", cptcoveff,Tvaraff[1]);      /*printf("cptcoveff=%d Tvaraff=%d", cptcoveff,Tvaraff[1]);
                          scanf("%d", i);*/        scanf("%d", i);*/
                  for (i=-5; i<=nlstate+ndeath; i++)        for (i=-5; i<=nlstate+ndeath; i++)  
                          for (jk=-5; jk<=nlstate+ndeath; jk++)          for (jk=-5; jk<=nlstate+ndeath; jk++)  
                                  for(m=iagemin; m <= iagemax+3; m++)          for(m=iagemin; m <= iagemax+3; m++)
                                          freq[i][jk][m]=0;            freq[i][jk][m]=0;
               
                  for (i=1; i<=nlstate; i++)  {      for (i=1; i<=nlstate; i++)  {
                          for(m=iagemin; m <= iagemax+3; m++)        for(m=iagemin; m <= iagemax+3; m++)
                                  prop[i][m]=0;          prop[i][m]=0;
                          posprop[i]=0;        posprop[i]=0;
                          pospropt[i]=0;        pospropt[i]=0;
                  }      }
                  for (z1=1; z1<= nqfveff; z1++) {        for (z1=1; z1<= nqfveff; z1++) {  
                          meanq[z1]+=0.;        meanq[z1]+=0.;
                          for(m=1;m<=lastpass;m++){        for(m=1;m<=lastpass;m++){
                                  meanqt[m][z1]=0.;          meanqt[m][z1]=0.;
                          }        }
                  }      }
         
                  dateintsum=0;  
                  k2cpt=0;  
      /* For that comination of covariate j1, we count and print the frequencies */  
                  for (iind=1; iind<=imx; iind++) { /* For each individual iind */  
                          bool=1;  
                          if (nqfveff >0) { /* Filter is here: Must be looked at for model=V1+V2+V3+V4 */  
                                  for (z1=1; z1<= nqfveff; z1++) {    
                                          meanq[z1]+=coqvar[Tvar[z1]][iind];  
                                  }  
                                  for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++) {    
                                          /* if(Tvaraff[z1] ==-20){ */  
                                          /*      /\* sumnew+=cotvar[mw[mi][iind]][z1][iind]; *\/ */  
                                          /* }else  if(Tvaraff[z1] ==-10){ */  
                                          /*      /\* sumnew+=coqvar[z1][iind]; *\/ */  
                                          /* }else  */  
                                          if (covar[Tvaraff[z1]][iind]!= nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]){  
                                                  /* Tests if this individual i responded to j1 (V4=1 V3=0) */  
                                                  bool=0;  
                                                  /* printf("bool=%d i=%d, z1=%d, Tvaraff[%d]=%d, covar[Tvarff][%d]=%2f, codtabm(%d,%d)=%d, nbcode[Tvaraff][codtabm(%d,%d)=%d, j1=%d\n",   
                 bool,i,z1, z1, Tvaraff[z1],i,covar[Tvaraff[z1]][i],j1,z1,codtabm(j1,z1),  
                 j1,z1,nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)],j1);*/  
                                                  /* For j1=7 in V1+V2+V3+V4 = 0 1 1 0 and codtabm(7,3)=1 and nbcde[3][?]=1*/  
                                          }   
                                  } /* end z1 */  
                          } /* cptcovn > 0 */  
   
                          if (bool==1){ /* We selected an individual iin satisfying combination j1 */  
                                  /* for(m=firstpass; m<=lastpass; m++){ */  
                                  for(mi=1; mi<wav[iind];mi++){  
                                          m=mw[mi][iind];  
                                          /* dh[m][iind] or dh[mw[mi][iind]][iind] is the delay between two effective (mi) waves m=mw[mi][iind]  
                                                         and mw[mi+1][iind]. dh depends on stepm. */  
                                          agebegin=agev[m][iind]; /* Age at beginning of wave before transition*/  
                                          ageend=agev[m][iind]+(dh[m][iind])*stepm/YEARM; /* Age at end of wave and transition */  
                                          if(m >=firstpass && m <=lastpass){  
                                                  k2=anint[m][iind]+(mint[m][iind]/12.);  
                                                  /*if ((k2>=dateprev1) && (k2<=dateprev2)) {*/  
                                                  if(agev[m][iind]==0) agev[m][iind]=iagemax+1;  /* All ages equal to 0 are in iagemax+1 */  
                                                  if(agev[m][iind]==1) agev[m][iind]=iagemax+2;  /* All ages equal to 1 are in iagemax+2 */  
                                                  if (s[m][iind]>0 && s[m][iind]<=nlstate)  /* If status at wave m is known and a live state */  
                                                          prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind];  /* At age of beginning of transition, where status is known */  
                                                  if (m<lastpass) {  
                                                          /* if(s[m][iind]==4 && s[m+1][iind]==4) */  
                                                          /*   printf(" num=%ld m=%d, iind=%d s1=%d s2=%d agev at m=%d\n", num[iind], m, iind,s[m][iind],s[m+1][iind], (int)agev[m][iind]); */  
                                                          if(s[m][iind]==-1)  
                                                                  printf(" num=%ld m=%d, iind=%d s1=%d s2=%d agev at m=%d agebegin=%.2f ageend=%.2f, agemed=%d\n", num[iind], m, iind,s[m][iind],s[m+1][iind], (int)agev[m][iind],agebegin, ageend, (int)((agebegin+ageend)/2.));  
                                                          freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind]; /* At age of beginning of transition, where status is known */  
                                                          /* freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][(int)((agebegin+ageend)/2.)] += weight[iind]; */  
                                                          freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][iagemax+3] += weight[iind]; /* Total is in iagemax+3 *//* At age of beginning of transition, where status is known */  
                                                  }  
                                          }    
                                          if ((agev[m][iind]>1) && (agev[m][iind]< (iagemax+3)) && (anint[m][iind]!=9999) && (mint[m][iind]!=99)) {  
                                                  dateintsum=dateintsum+k2;  
                                                  k2cpt++;  
                                                  /* printf("iind=%ld dateintmean = %lf dateintsum=%lf k2cpt=%lf k2=%lf\n",iind, dateintsum/k2cpt, dateintsum,k2cpt, k2); */  
                                          }  
                                          /*}*/  
                                  } /* end m */  
                          } /* end bool */  
                  } /* end iind = 1 to imx */  
        /* prop[s][age] is feeded for any initial and valid live state as well as  
                                         freq[s1][s2][age] at single age of beginning the transition, for a combination j1 */  
   
   
                  /*      fprintf(ficresp, "#Count between %.lf/%.lf/%.lf and %.lf/%.lf/%.lf\n",jprev1, mprev1,anprev1,jprev2, mprev2,anprev2);*/  
                  pstamp(ficresp);  
                  if  (ncoveff>0) {  
                          fprintf(ficresp, "\n#********** Variable ");   
                          fprintf(ficresphtm, "\n<br/><br/><h3>********** Variable ");   
                          fprintf(ficresphtmfr, "\n<br/><br/><h3>********** Variable ");   
                          for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++){  
                                  fprintf(ficresp, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);  
                                  fprintf(ficresphtm, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);  
                                  fprintf(ficresphtmfr, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);  
                          }  
                          fprintf(ficresp, "**********\n#");  
                          fprintf(ficresphtm, "**********</h3>\n");  
                          fprintf(ficresphtmfr, "**********</h3>\n");  
                          fprintf(ficlog, "\n#********** Variable ");   
                          for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++) fprintf(ficlog, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);  
                          fprintf(ficlog, "**********\n");  
                  }  
                  fprintf(ficresphtm,"<table style=\"text-align:center; border: 1px solid\">");  
                  for(i=1; i<=nlstate;i++) {  
                          fprintf(ficresp, " Age Prev(%d) N(%d) N",i,i);  
                          fprintf(ficresphtm, "<th>Age</th><th>Prev(%d)</th><th>N(%d)</th><th>N</th>",i,i);  
                  }  
                  fprintf(ficresp, "\n");  
                  fprintf(ficresphtm, "\n");  
         
                  /* Header of frequency table by age */  
                  fprintf(ficresphtmfr,"<table style=\"text-align:center; border: 1px solid\">");  
                  fprintf(ficresphtmfr,"<th>Age</th> ");  
                  for(jk=-1; jk <=nlstate+ndeath; jk++){  
                          for(m=-1; m <=nlstate+ndeath; m++){  
                                  if(jk!=0 && m!=0)  
                                          fprintf(ficresphtmfr,"<th>%d%d</th> ",jk,m);  
                          }  
                  }  
                  fprintf(ficresphtmfr, "\n");  
               
                  /* For each age */      dateintsum=0;
                  for(iage=iagemin; iage <= iagemax+3; iage++){      k2cpt=0;
                          fprintf(ficresphtm,"<tr>");      /* For that comination of covariate j1, we count and print the frequencies */
                          if(iage==iagemax+1){      for (iind=1; iind<=imx; iind++) { /* For each individual iind */
                                  fprintf(ficlog,"1");        bool=1;
                                  fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>0</th> ");        if (nqfveff >0) { /* Filter is here: Must be looked at for model=V1+V2+V3+V4 */
                          }else if(iage==iagemax+2){          for (z1=1; z1<= nqfveff; z1++) {  
                                  fprintf(ficlog,"0");            meanq[z1]+=coqvar[Tvar[z1]][iind];
                                  fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>Unknown</th> ");          }
                          }else if(iage==iagemax+3){          for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++) {  
                                  fprintf(ficlog,"Total");            /* if(Tvaraff[z1] ==-20){ */
                                  fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>Total</th> ");            /*     /\* sumnew+=cotvar[mw[mi][iind]][z1][iind]; *\/ */
                          }else{            /* }else  if(Tvaraff[z1] ==-10){ */
                                  if(first==1){            /*     /\* sumnew+=coqvar[z1][iind]; *\/ */
                                          first=0;            /* }else  */
                                          printf("See log file for details...\n");            if (covar[Tvaraff[z1]][iind]!= nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]){
                                  }              /* Tests if this individual i responded to j1 (V4=1 V3=0) */
                                  fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>%d</th> ",iage);              bool=0;
                                  fprintf(ficlog,"Age %d", iage);              /* printf("bool=%d i=%d, z1=%d, Tvaraff[%d]=%d, covar[Tvarff][%d]=%2f, codtabm(%d,%d)=%d, nbcode[Tvaraff][codtabm(%d,%d)=%d, j1=%d\n", 
                          }                 bool,i,z1, z1, Tvaraff[z1],i,covar[Tvaraff[z1]][i],j1,z1,codtabm(j1,z1),
                          for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){                 j1,z1,nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)],j1);*/
                                  for(m=-1, pp[jk]=0; m <=nlstate+ndeath ; m++)              /* For j1=7 in V1+V2+V3+V4 = 0 1 1 0 and codtabm(7,3)=1 and nbcde[3][?]=1*/
                                          pp[jk] += freq[jk][m][iage];             } 
                          }          } /* end z1 */
                          for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){        } /* cptcovn > 0 */
                                  for(m=-1, pos=0; m <=0 ; m++)  
                                          pos += freq[jk][m][iage];        if (bool==1){ /* We selected an individual iin satisfying combination j1 */
                                  if(pp[jk]>=1.e-10){          /* for(m=firstpass; m<=lastpass; m++){ */
                                          if(first==1){          for(mi=1; mi<wav[iind];mi++){
                                                  printf(" %d.=%.0f loss[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pos/pp[jk]);            m=mw[mi][iind];
                                          }            /* dh[m][iind] or dh[mw[mi][iind]][iind] is the delay between two effective (mi) waves m=mw[mi][iind]
                                          fprintf(ficlog," %d.=%.0f loss[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pos/pp[jk]);               and mw[mi+1][iind]. dh depends on stepm. */
                                  }else{            agebegin=agev[m][iind]; /* Age at beginning of wave before transition*/
                                          if(first==1)            ageend=agev[m][iind]+(dh[m][iind])*stepm/YEARM; /* Age at end of wave and transition */
                                                  printf(" %d.=%.0f loss[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);            if(m >=firstpass && m <=lastpass){
                                          fprintf(ficlog," %d.=%.0f loss[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);              k2=anint[m][iind]+(mint[m][iind]/12.);
                                  }              /*if ((k2>=dateprev1) && (k2<=dateprev2)) {*/
                          }              if(agev[m][iind]==0) agev[m][iind]=iagemax+1;  /* All ages equal to 0 are in iagemax+1 */
               if(agev[m][iind]==1) agev[m][iind]=iagemax+2;  /* All ages equal to 1 are in iagemax+2 */
                          for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){               if (s[m][iind]>0 && s[m][iind]<=nlstate)  /* If status at wave m is known and a live state */
                                  /* posprop[jk]=0; */                prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind];  /* At age of beginning of transition, where status is known */
                                  for(m=0, pp[jk]=0; m <=nlstate+ndeath; m++)/* Summing on all ages */              if (m<lastpass) {
                                          pp[jk] += freq[jk][m][iage];                /* if(s[m][iind]==4 && s[m+1][iind]==4) */
                          }      /* pp[jk] is the total number of transitions starting from state jk and any ending status until this age */                /*   printf(" num=%ld m=%d, iind=%d s1=%d s2=%d agev at m=%d\n", num[iind], m, iind,s[m][iind],s[m+1][iind], (int)agev[m][iind]); */
                 if(s[m][iind]==-1)
                          for(jk=1,pos=0, pospropta=0.; jk <=nlstate ; jk++){                  printf(" num=%ld m=%d, iind=%d s1=%d s2=%d agev at m=%d agebegin=%.2f ageend=%.2f, agemed=%d\n", num[iind], m, iind,s[m][iind],s[m+1][iind], (int)agev[m][iind],agebegin, ageend, (int)((agebegin+ageend)/2.));
                                  pos += pp[jk]; /* pos is the total number of transitions until this age */                freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind]; /* At age of beginning of transition, where status is known */
                                  posprop[jk] += prop[jk][iage]; /* prop is the number of transitions from a live state                /* freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][(int)((agebegin+ageend)/2.)] += weight[iind]; */
                                                                                                                                                                          from jk at age iage prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind] */                freq[s[m][iind]][s[m+1][iind]][iagemax+3] += weight[iind]; /* Total is in iagemax+3 *//* At age of beginning of transition, where status is known */
                                  pospropta += prop[jk][iage]; /* prop is the number of transitions from a live state              }
                                                                                                                                                                          from jk at age iage prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind] */            }  
                          }            if ((agev[m][iind]>1) && (agev[m][iind]< (iagemax+3)) && (anint[m][iind]!=9999) && (mint[m][iind]!=99)) {
                          for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){              dateintsum=dateintsum+k2;
                                  if(pos>=1.e-5){              k2cpt++;
                                          if(first==1)              /* printf("iind=%ld dateintmean = %lf dateintsum=%lf k2cpt=%lf k2=%lf\n",iind, dateintsum/k2cpt, dateintsum,k2cpt, k2); */
                                                  printf(" %d.=%.0f prev[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pp[jk]/pos);            }
                                          fprintf(ficlog," %d.=%.0f prev[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pp[jk]/pos);            /*}*/
                                  }else{          } /* end m */
                                          if(first==1)        } /* end bool */
                                                  printf(" %d.=%.0f prev[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);      } /* end iind = 1 to imx */
                                          fprintf(ficlog," %d.=%.0f prev[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);      /* prop[s][age] is feeded for any initial and valid live state as well as
                                  }         freq[s1][s2][age] at single age of beginning the transition, for a combination j1 */
                                  if( iage <= iagemax){  
                                          if(pos>=1.e-5){  
                                                  fprintf(ficresp," %d %.5f %.0f %.0f",iage,prop[jk][iage]/pospropta, prop[jk][iage],pospropta);      /*      fprintf(ficresp, "#Count between %.lf/%.lf/%.lf and %.lf/%.lf/%.lf\n",jprev1, mprev1,anprev1,jprev2, mprev2,anprev2);*/
                                                  fprintf(ficresphtm,"<th>%d</th><td>%.5f</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",iage,prop[jk][iage]/pospropta, prop[jk][iage],pospropta);      pstamp(ficresp);
                                                  /*probs[iage][jk][j1]= pp[jk]/pos;*/      if  (ncoveff>0) {
                                                  /*printf("\niage=%d jk=%d j1=%d %.5f %.0f %.0f %f",iage,jk,j1,pp[jk]/pos, pp[jk],pos,probs[iage][jk][j1]);*/        fprintf(ficresp, "\n#********** Variable "); 
                                          }        fprintf(ficresphtm, "\n<br/><br/><h3>********** Variable "); 
                                          else{        fprintf(ficresphtmfr, "\n<br/><br/><h3>********** Variable "); 
                                                  fprintf(ficresp," %d NaNq %.0f %.0f",iage,prop[jk][iage],pospropta);        for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++){
                                                  fprintf(ficresphtm,"<th>%d</th><td>NaNq</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",iage, prop[jk][iage],pospropta);          fprintf(ficresp, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);
                                          }          fprintf(ficresphtm, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);
                                  }          fprintf(ficresphtmfr, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);
                                  pospropt[jk] +=posprop[jk];        }
                          } /* end loop jk */        fprintf(ficresp, "**********\n#");
                          /* pospropt=0.; */        fprintf(ficresphtm, "**********</h3>\n");
                          for(jk=-1; jk <=nlstate+ndeath; jk++){        fprintf(ficresphtmfr, "**********</h3>\n");
                                  for(m=-1; m <=nlstate+ndeath; m++){        fprintf(ficlog, "\n#********** Variable "); 
                                          if(freq[jk][m][iage] !=0 ) { /* minimizing output */        for (z1=1; z1<=ncoveff; z1++) fprintf(ficlog, "V%d=%d ",Tvaraff[z1],nbcode[Tvaraff[z1]][codtabm(j1,z1)]);
                                                  if(first==1){        fprintf(ficlog, "**********\n");
                                                          printf(" %d%d=%.0f",jk,m,freq[jk][m][iage]);      }
                                                  }      fprintf(ficresphtm,"<table style=\"text-align:center; border: 1px solid\">");
                                                  fprintf(ficlog," %d%d=%.0f",jk,m,freq[jk][m][iage]);      for(i=1; i<=nlstate;i++) {
                                          }        fprintf(ficresp, " Age Prev(%d) N(%d) N",i,i);
                                          if(jk!=0 && m!=0)        fprintf(ficresphtm, "<th>Age</th><th>Prev(%d)</th><th>N(%d)</th><th>N</th>",i,i);
                                                  fprintf(ficresphtmfr,"<td>%.0f</td> ",freq[jk][m][iage]);      }
                                  }      fprintf(ficresp, "\n");
                          } /* end loop jk */      fprintf(ficresphtm, "\n");
                          posproptt=0.;         
                          for(jk=1; jk <=nlstate; jk++){      /* Header of frequency table by age */
                                  posproptt += pospropt[jk];      fprintf(ficresphtmfr,"<table style=\"text-align:center; border: 1px solid\">");
                          }      fprintf(ficresphtmfr,"<th>Age</th> ");
                          fprintf(ficresphtmfr,"</tr>\n ");      for(jk=-1; jk <=nlstate+ndeath; jk++){
                          if(iage <= iagemax){        for(m=-1; m <=nlstate+ndeath; m++){
                                  fprintf(ficresp,"\n");          if(jk!=0 && m!=0)
                                  fprintf(ficresphtm,"</tr>\n");            fprintf(ficresphtmfr,"<th>%d%d</th> ",jk,m);
                          }        }
                          if(first==1)      }
                                  printf("Others in log...\n");      fprintf(ficresphtmfr, "\n");
                          fprintf(ficlog,"\n");        
                  } /* end loop age iage */      /* For each age */
                  fprintf(ficresphtm,"<tr><th>Tot</th>");      for(iage=iagemin; iage <= iagemax+3; iage++){
                  for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){        fprintf(ficresphtm,"<tr>");
                          if(posproptt < 1.e-5){        if(iage==iagemax+1){
                                  fprintf(ficresphtm,"<td>Nanq</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",pospropt[jk],posproptt);            fprintf(ficlog,"1");
                          }else{          fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>0</th> ");
                                  fprintf(ficresphtm,"<td>%.5f</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",pospropt[jk]/posproptt,pospropt[jk],posproptt);           }else if(iage==iagemax+2){
                          }          fprintf(ficlog,"0");
                  }          fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>Unknown</th> ");
                  fprintf(ficresphtm,"</tr>\n");        }else if(iage==iagemax+3){
                  fprintf(ficresphtm,"</table>\n");          fprintf(ficlog,"Total");
                  fprintf(ficresphtmfr,"</table>\n");          fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>Total</th> ");
                  if(posproptt < 1.e-5){        }else{
                          fprintf(ficresphtm,"\n <p><b> This combination (%d) is not valid and no result will be produced</b></p>",j1);          if(first==1){
                          fprintf(ficresphtmfr,"\n <p><b> This combination (%d) is not valid and no result will be produced</b></p>",j1);            first=0;
                          fprintf(ficres,"\n  This combination (%d) is not valid and no result will be produced\n\n",j1);            printf("See log file for details...\n");
                          invalidvarcomb[j1]=1;          }
                  }else{          fprintf(ficresphtmfr,"<tr><th>%d</th> ",iage);
                          fprintf(ficresphtm,"\n <p> This combination (%d) is valid and result will be produced.</p>",j1);          fprintf(ficlog,"Age %d", iage);
                          invalidvarcomb[j1]=0;        }
                  }        for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){
                  fprintf(ficresphtmfr,"</table>\n");          for(m=-1, pp[jk]=0; m <=nlstate+ndeath ; m++)
          } /* end selected combination of covariate j1 */            pp[jk] += freq[jk][m][iage]; 
          dateintmean=dateintsum/k2cpt;         }
         for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){
           for(m=-1, pos=0; m <=0 ; m++)
             pos += freq[jk][m][iage];
           if(pp[jk]>=1.e-10){
             if(first==1){
               printf(" %d.=%.0f loss[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pos/pp[jk]);
             }
             fprintf(ficlog," %d.=%.0f loss[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pos/pp[jk]);
           }else{
             if(first==1)
               printf(" %d.=%.0f loss[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);
             fprintf(ficlog," %d.=%.0f loss[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);
           }
         }
   
         for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){ 
           /* posprop[jk]=0; */
           for(m=0, pp[jk]=0; m <=nlstate+ndeath; m++)/* Summing on all ages */
             pp[jk] += freq[jk][m][iage];
         } /* pp[jk] is the total number of transitions starting from state jk and any ending status until this age */
   
         for(jk=1,pos=0, pospropta=0.; jk <=nlstate ; jk++){
           pos += pp[jk]; /* pos is the total number of transitions until this age */
           posprop[jk] += prop[jk][iage]; /* prop is the number of transitions from a live state
                                             from jk at age iage prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind] */
           pospropta += prop[jk][iage]; /* prop is the number of transitions from a live state
                                           from jk at age iage prop[s[m][iind]][(int)agev[m][iind]] += weight[iind] */
         }
         for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){
           if(pos>=1.e-5){
             if(first==1)
               printf(" %d.=%.0f prev[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pp[jk]/pos);
             fprintf(ficlog," %d.=%.0f prev[%d]=%.1f%%",jk,pp[jk],jk,100*pp[jk]/pos);
           }else{
             if(first==1)
               printf(" %d.=%.0f prev[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);
             fprintf(ficlog," %d.=%.0f prev[%d]=NaNQ%%",jk,pp[jk],jk);
           }
           if( iage <= iagemax){
             if(pos>=1.e-5){
               fprintf(ficresp," %d %.5f %.0f %.0f",iage,prop[jk][iage]/pospropta, prop[jk][iage],pospropta);
               fprintf(ficresphtm,"<th>%d</th><td>%.5f</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",iage,prop[jk][iage]/pospropta, prop[jk][iage],pospropta);
               /*probs[iage][jk][j1]= pp[jk]/pos;*/
               /*printf("\niage=%d jk=%d j1=%d %.5f %.0f %.0f %f",iage,jk,j1,pp[jk]/pos, pp[jk],pos,probs[iage][jk][j1]);*/
             }
             else{
               fprintf(ficresp," %d NaNq %.0f %.0f",iage,prop[jk][iage],pospropta);
               fprintf(ficresphtm,"<th>%d</th><td>NaNq</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",iage, prop[jk][iage],pospropta);
             }
           }
           pospropt[jk] +=posprop[jk];
         } /* end loop jk */
         /* pospropt=0.; */
         for(jk=-1; jk <=nlstate+ndeath; jk++){
           for(m=-1; m <=nlstate+ndeath; m++){
             if(freq[jk][m][iage] !=0 ) { /* minimizing output */
               if(first==1){
                 printf(" %d%d=%.0f",jk,m,freq[jk][m][iage]);
               }
               fprintf(ficlog," %d%d=%.0f",jk,m,freq[jk][m][iage]);
             }
             if(jk!=0 && m!=0)
               fprintf(ficresphtmfr,"<td>%.0f</td> ",freq[jk][m][iage]);
           }
         } /* end loop jk */
         posproptt=0.; 
         for(jk=1; jk <=nlstate; jk++){
           posproptt += pospropt[jk];
         }
         fprintf(ficresphtmfr,"</tr>\n ");
         if(iage <= iagemax){
           fprintf(ficresp,"\n");
           fprintf(ficresphtm,"</tr>\n");
         }
         if(first==1)
           printf("Others in log...\n");
         fprintf(ficlog,"\n");
       } /* end loop age iage */
       fprintf(ficresphtm,"<tr><th>Tot</th>");
       for(jk=1; jk <=nlstate ; jk++){
         if(posproptt < 1.e-5){
           fprintf(ficresphtm,"<td>Nanq</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",pospropt[jk],posproptt);   
         }else{
           fprintf(ficresphtm,"<td>%.5f</td><td>%.0f</td><td>%.0f</td>",pospropt[jk]/posproptt,pospropt[jk],posproptt);    
         }
       }
       fprintf(ficresphtm,"</tr>\n");
       fprintf(ficresphtm,"</table>\n");
       fprintf(ficresphtmfr,"</table>\n");
       if(posproptt < 1.e-5){
         fprintf(ficresphtm,"\n <p><b> This combination (%d) is not valid and no result will be produced</b></p>",j1);
         fprintf(ficresphtmfr,"\n <p><b> This combination (%d) is not valid and no result will be produced</b></p>",j1);
         fprintf(ficres,"\n  This combination (%d) is not valid and no result will be produced\n\n",j1);
         invalidvarcomb[j1]=1;
       }else{
         fprintf(ficresphtm,"\n <p> This combination (%d) is valid and result will be produced.</p>",j1);
         invalidvarcomb[j1]=0;
       }
       fprintf(ficresphtmfr,"</table>\n");
     } /* end selected combination of covariate j1 */
     dateintmean=dateintsum/k2cpt; 
                                     
          fclose(ficresp);    fclose(ficresp);
          fclose(ficresphtm);    fclose(ficresphtm);
          fclose(ficresphtmfr);    fclose(ficresphtmfr);
          free_vector(meanq,1,nqfveff);    free_vector(meanq,1,nqfveff);
          free_matrix(meanqt,1,lastpass,1,nqtveff);    free_matrix(meanqt,1,lastpass,1,nqtveff);
          free_ma3x(freq,-5,nlstate+ndeath,-5,nlstate+ndeath, iagemin-AGEMARGE, iagemax+3+AGEMARGE);    free_ma3x(freq,-5,nlstate+ndeath,-5,nlstate+ndeath, iagemin-AGEMARGE, iagemax+3+AGEMARGE);
          free_vector(pospropt,1,nlstate);    free_vector(pospropt,1,nlstate);
          free_vector(posprop,1,nlstate);    free_vector(posprop,1,nlstate);
          free_matrix(prop,1,nlstate,iagemin-AGEMARGE, iagemax+3+AGEMARGE);    free_matrix(prop,1,nlstate,iagemin-AGEMARGE, iagemax+3+AGEMARGE);
          free_vector(pp,1,nlstate);    free_vector(pp,1,nlstate);
          /* End of freqsummary */    /* End of freqsummary */
  }  }
   
 /************ Prevalence ********************/  /************ Prevalence ********************/
  void prevalence(double ***probs, double agemin, double agemax, int **s, double **agev, int nlstate, int imx, int *Tvar, int **nbcode, int *ncodemax,double **mint,double **anint, double dateprev1,double dateprev2, int firstpass, int lastpass)   void prevalence(double ***probs, double agemin, double agemax, int **s, double **agev, int nlstate, int imx, int *Tvar, int **nbcode, int *ncodemax,double **mint,double **anint, double dateprev1,double dateprev2, int firstpass, int lastpass)
Line 7590  int readdata(char datafile[], int firsto Line 7613  int readdata(char datafile[], int firsto
           return 1;            return 1;
         }          }
         coqvar[iv][i]=dval;           coqvar[iv][i]=dval; 
           covar[ncovcol+iv][i]=dval; /* including qvar in standard covar for performance reasons */ 
       }        }
       strcpy(line,stra);        strcpy(line,stra);
     }/* end loop nqv */      }/* end loop nqv */
Line 7798  int decodemodel ( char model[], int last Line 7822  int decodemodel ( char model[], int last
             cptcovprod--;              cptcovprod--;
             cutl(stre,strb,strd,'V'); /* strd=V3(input): stre="3" */              cutl(stre,strb,strd,'V'); /* strd=V3(input): stre="3" */
             Tvar[k]=atoi(stre);  /* V2+V1+V4+V3*age Tvar[4]=3 ; V1+V2*age Tvar[2]=2; V1+V1*age Tvar[2]=1 */              Tvar[k]=atoi(stre);  /* V2+V1+V4+V3*age Tvar[4]=3 ; V1+V2*age Tvar[2]=2; V1+V1*age Tvar[2]=1 */
             Typevar[k]=1;  /* 2 for age product */              Typevar[k]=1;  /* 1 for age product */
             cptcovage++; /* Sums the number of covariates which include age as a product */              cptcovage++; /* Sums the number of covariates which include age as a product */
             Tage[cptcovage]=k;  /* Tvar[4]=3, Tage[1] = 4 or V1+V1*age Tvar[2]=1, Tage[1]=2 */              Tage[cptcovage]=k;  /* Tvar[4]=3, Tage[1] = 4 or V1+V1*age Tvar[2]=1, Tage[1]=2 */
             /*printf("stre=%s ", stre);*/              /*printf("stre=%s ", stre);*/
Line 7863  int decodemodel ( char model[], int last Line 7887  int decodemodel ( char model[], int last
   
 /* Decodemodel knows only the grammar (simple, product, age*) of the model but not what kind  /* Decodemodel knows only the grammar (simple, product, age*) of the model but not what kind
    of variable (dummy vs quantitative, fixed vs time varying) is behind */     of variable (dummy vs quantitative, fixed vs time varying) is behind */
 /* ncovcol= 1, nqv=1, ntv=2, nqtv= 1  = 5 possible variables data  /* ncovcol= 1, nqv=1 | ntv=2, nqtv= 1  = 5 possible variables data: 2 fixed 3, varying
    model=  V2 + V4 +V3 + V4*V3 + V5*age + V5 , V1 is not used saving its place     model=        V5 + V4 +V3 + V4*V3 + V5*age + V2 + V1*V2 + V1*age + V5*age, V1 is not used saving its place
    k =      1    2   3     4       5       6     k =           1    2   3     4       5       6      7      8        9
    Tvar[k]= 2    4   3 1+1+2+1+1=6 5       5     Tvar[k]=      5    4   3 1+1+2+1+1=6 5       2      7      1        5
    Typevar[k]=0  0   0     2       1       0     Typevar[k]=   0    0   0     2       1       0      2      1        1
      Fixed[Tvar[k]]1    1   1     1       2       0      1      2        3
      Dummy[Tvar[k]]1    0   0     0       2       1      1      2        3
 */    */  
 /* Dispatching between quantitative and time varying covariates */  /* Dispatching between quantitative and time varying covariates */
     /* If Tvar[k] >ncovcol it is a product */
   /* Tvar[k] is the value n of Vn with n varying for 1 to nvcol, or p  Vp=Vn*Vm for product */    /* Tvar[k] is the value n of Vn with n varying for 1 to nvcol, or p  Vp=Vn*Vm for product */
           /* Computing effective variables, ie used by the model, that is from the cptcovt variables */
   for(k=1, ncoveff=0, nqfveff=0, ntveff=0, nqtveff=0;k<=cptcovt; k++){ /* or cptocvt */    for(k=1, ncoveff=0, nqfveff=0, ntveff=0, nqtveff=0;k<=cptcovt; k++){ /* or cptocvt */
     if (Tvar[k] <=ncovcol){ /* Simple fixed dummy covariatee */      if (Tvar[k] <=ncovcol && (Typevar[k]==0 || Typevar[k]==2)){ /* Simple or product fixed dummy covariatee */
         Fixed[Tvar[k]]= 0;
         Dummy[Tvar[k]]= 0;
       ncoveff++;        ncoveff++;
     }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv && Typevar[k]==0){ /* Remind that product Vn*Vm are added in k*/      }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv && Typevar[k]==0){ /* Remind that product Vn*Vm are added in k*/
         Fixed[Tvar[k]]= 0;
         Dummy[Tvar[k]]= 1;
       nqfveff++;  /* Only simple fixed quantitative variable */        nqfveff++;  /* Only simple fixed quantitative variable */
     }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv+ntv && Typevar[k]==0){      }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv+ntv && Typevar[k]==0){
         Fixed[Tvar[k]]= 1;
         Dummy[Tvar[k]]= 0;
       ntveff++; /* Only simple time varying dummy variable */        ntveff++; /* Only simple time varying dummy variable */
     }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv && Typevar[k]==0){      }else if( Tvar[k] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
       nqtveff++;/* Only simple time varying quantitative variable */        if( Typevar[k]==0){
           Fixed[Tvar[k]]= 1;
           Dummy[Tvar[k]]= 1;
           nqtveff++;/* Only simple time varying quantitative variable */
         }
       }else if (Typevar[k] == 2) {
         for(k1=1; k1 <= cptcovprodnoage; k1++){
           if(Tvard[k1][1] <=ncovcol){
             if(Tvard[k1][2] <=ncovcol){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 0;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv){
               Fixed[Tvar[k]]= 0;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 0;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             } 
           }else if(Tvard[k1][1] <=ncovcol+nqv){
             if(Tvard[k1][2] <=ncovcol){
               Fixed[Tvar[k]]= 0;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv){
               Fixed[Tvar[k]]= 0;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             } 
           }else if(Tvard[k1][1] <=ncovcol+nqv+ntv){
             if(Tvard[k1][2] <=ncovcol){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 0;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             } 
           }else if(Tvard[k1][1] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
             if(Tvard[k1][2] <=ncovcol){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             }else if(Tvard[k1][2] <=ncovcol+nqv+ntv+nqtv){
               Fixed[Tvar[k]]= 1;
               Dummy[Tvar[k]]= 1;
             } 
           }else{
             printf("Error unknown type of covariate: Tvard[%d][1]=%d,Tvard[%d][2]=%d\n",k1,Tvard[k1][1],k1,Tvard[k1][2]);
             fprintf(ficlog,"Error unknown type of covariate: Tvard[%d][1]=%d,Tvard[%d][2]=%d\n",k1,Tvard[k1][1],k1,Tvard[k1][2]);
           }
         } /* end k1 */
     }else{      }else{
       printf("Other types in effective covariates \n");        printf("Error, current version can't treat for performance reasons, Tvar[%d]=%d, Typevar[%d]=%d\n", k, Tvar[k], k, Typevar[k]);
         fprintf(ficlog,"Error, current version can't treat for performance reasons, Tvar[%d]=%d, Typevar[%d]=%d\n", k, Tvar[k], k, Typevar[k]);
     }      }
       printf("Decodemodel, k=%d, Tvar[%d]=V%d,Typevar=%d, Fixed=%d, Dummy=%d\n",k, k,Tvar[k],Typevar[k],Fixed[Tvar[k]],Dummy[Tvar[k]]);
       fprintf(ficlog,"Decodemodel, k=%d, Tvar[%d]=V%d,Typevar=%d, Fixed=%d, Dummy=%d\n",k, k,Tvar[k],Typevar[k],Fixed[Tvar[k]],Dummy[Tvar[k]]);
   }    }
       printf("Model=%s\n\
   Typevar: 0 for simple covariate (dummy, quantitative, fixed or varying), 1 for age product, 2 for  product \n\
   Fixed[Tvar[k]] 0=fixed, 1 varying, 2 fixed with age product, 3 varying with age product \n\
   Dummy[Tvar[k]] 0=dummy (0 1), 1 quantitative (single or product without age), 2 dummy with age product, 3 quant with age product\n",model);
   
   printf("ncoveff=%d, nqfveff=%d, ntveff=%d, nqtveff=%d, cptcovn=%d\n",ncoveff,nqfveff,ntveff,nqtveff,cptcovn);    printf("ncoveff=%d, nqfveff=%d, ntveff=%d, nqtveff=%d, cptcovn=%d\n",ncoveff,nqfveff,ntveff,nqtveff,cptcovn);
   fprintf(ficlog,"ncoveff=%d, nqfveff=%d, ntveff=%d, nqtveff=%d, cptcovn=%d\n",ncoveff,nqfveff,ntveff,nqtveff,cptcovn);    fprintf(ficlog,"ncoveff=%d, nqfveff=%d, ntveff=%d, nqtveff=%d, cptcovn=%d\n",ncoveff,nqfveff,ntveff,nqtveff,cptcovn);
   return (0); /* with covar[new additional covariate if product] and Tage if age */     return (0); /* with covar[new additional covariate if product] and Tage if age */ 
Line 9036  run imach with mle=-1 to get a correct t Line 9144  run imach with mle=-1 to get a correct t
                                   
     /* Scans npar lines */      /* Scans npar lines */
     for(i=1; i <=npar; i++){      for(i=1; i <=npar; i++){
       count=fscanf(ficpar,"%1d%1d%1d",&i1,&j1,&jk);        count=fscanf(ficpar,"%1d%1d%d",&i1,&j1,&jk);
       if(count != 3){        if(count != 3){
                                 printf("Error! Error in parameter file %s at line %d after line starting with %1d%1d%1d\n\          printf("Error! Error in parameter file %s at line %d after line starting with %1d%1d%1d\n\
 This is probably because your covariance matrix doesn't \n  contain exactly %d lines corresponding to your model line '1+age+%s'.\n\  This is probably because your covariance matrix doesn't \n  contain exactly %d lines corresponding to your model line '1+age+%s'.\n\
 Please run with mle=-1 to get a correct covariance matrix.\n",optionfile,numlinepar, i1,j1,jk, npar, model);  Please run with mle=-1 to get a correct covariance matrix.\n",optionfile,numlinepar, i1,j1,jk, npar, model);
                                 fprintf(ficlog,"Error! Error in parameter file %s at line %d after line starting with %1d%1d%1d\n\          fprintf(ficlog,"Error! Error in parameter file %s at line %d after line starting with %1d%1d%1d\n\
 This is probably because your covariance matrix doesn't \n  contain exactly %d lines corresponding to your model line '1+age+%s'.\n\  This is probably because your covariance matrix doesn't \n  contain exactly %d lines corresponding to your model line '1+age+%s'.\n\
 Please run with mle=-1 to get a correct covariance matrix.\n",optionfile,numlinepar, i1,j1,jk, npar, model);  Please run with mle=-1 to get a correct covariance matrix.\n",optionfile,numlinepar, i1,j1,jk, npar, model);
                                 exit(1);          exit(1);
       }else{        }else{
                                 if(mle==1)          if(mle==1)
                                         printf("%1d%1d%1d",i1,j1,jk);            printf("%1d%1d%d",i1,j1,jk);
                         }        }
       fprintf(ficlog,"%1d%1d%1d",i1,j1,jk);        fprintf(ficlog,"%1d%1d%d",i1,j1,jk);
       fprintf(ficparo,"%1d%1d%1d",i1,j1,jk);        fprintf(ficparo,"%1d%1d%d",i1,j1,jk);
       for(j=1; j <=i; j++){        for(j=1; j <=i; j++){
                                 fscanf(ficpar," %le",&matcov[i][j]);          fscanf(ficpar," %le",&matcov[i][j]);
                                 if(mle==1){          if(mle==1){
                                         printf(" %.5le",matcov[i][j]);            printf(" %.5le",matcov[i][j]);
                                 }          }
                                 fprintf(ficlog," %.5le",matcov[i][j]);          fprintf(ficlog," %.5le",matcov[i][j]);
                                 fprintf(ficparo," %.5le",matcov[i][j]);          fprintf(ficparo," %.5le",matcov[i][j]);
       }        }
       fscanf(ficpar,"\n");        fscanf(ficpar,"\n");
       numlinepar++;        numlinepar++;
Line 9069  Please run with mle=-1 to get a correct Line 9177  Please run with mle=-1 to get a correct
     /* End of read covariance matrix npar lines */      /* End of read covariance matrix npar lines */
     for(i=1; i <=npar; i++)      for(i=1; i <=npar; i++)
       for(j=i+1;j<=npar;j++)        for(j=i+1;j<=npar;j++)
                                 matcov[i][j]=matcov[j][i];          matcov[i][j]=matcov[j][i];
           
     if(mle==1)      if(mle==1)
       printf("\n");        printf("\n");
Line 9129  Please run with mle=-1 to get a correct Line 9237  Please run with mle=-1 to get a correct
         k=1 Tvar[1]=2 (from V2)          k=1 Tvar[1]=2 (from V2)
     */      */
   Tvar=ivector(1,NCOVMAX); /* Was 15 changed to NCOVMAX. */    Tvar=ivector(1,NCOVMAX); /* Was 15 changed to NCOVMAX. */
   Typevar=ivector(1,NCOVMAX); /* -1 to 4 */    Typevar=ivector(-1,NCOVMAX); /* -1 to 2 */
     Fixed=ivector(-1,NCOVMAX); /* -1 to 3 */
     Dummy=ivector(-1,NCOVMAX); /* -1 to 3 */
   /*  V2+V1+V4+age*V3 is a model with 4 covariates (3 plus signs).     /*  V2+V1+V4+age*V3 is a model with 4 covariates (3 plus signs). 
       For each model-covariate stores the data-covariate id. Tvar[1]=2, Tvar[2]=1, Tvar[3]=4,         For each model-covariate stores the data-covariate id. Tvar[1]=2, Tvar[2]=1, Tvar[3]=4, 
       Tvar[4=age*V3] is 3 and 'age' is recorded in Tage.        Tvar[4=age*V3] is 3 and 'age' is recorded in Tage.
Line 9416  Interval (in months) between two waves: Line 9526  Interval (in months) between two waves:
     for (i=1; i<=imx; i++){      for (i=1; i<=imx; i++){
       dcwave[i]=-1;        dcwave[i]=-1;
       for (m=firstpass; m<=lastpass; m++)        for (m=firstpass; m<=lastpass; m++)
                                 if (s[m][i]>nlstate) {          if (s[m][i]>nlstate) {
                                         dcwave[i]=m;            dcwave[i]=m;
                                         /*      printf("i=%d j=%d s=%d dcwave=%d\n",i,j, s[j][i],dcwave[i]);*/            /*    printf("i=%d j=%d s=%d dcwave=%d\n",i,j, s[j][i],dcwave[i]);*/
                                         break;            break;
                                 }          }
     }      }
                       
     for (i=1; i<=imx; i++) {      for (i=1; i<=imx; i++) {
       if (wav[i]>0){        if (wav[i]>0){
                                 ageexmed[i]=agev[mw[1][i]][i];          ageexmed[i]=agev[mw[1][i]][i];
                                 j=wav[i];          j=wav[i];
                                 agecens[i]=1.;           agecens[i]=1.; 
                                           
                                 if (ageexmed[i]> 1 && wav[i] > 0){          if (ageexmed[i]> 1 && wav[i] > 0){
                                         agecens[i]=agev[mw[j][i]][i];            agecens[i]=agev[mw[j][i]][i];
                                         cens[i]= 1;            cens[i]= 1;
                                 }else if (ageexmed[i]< 1)           }else if (ageexmed[i]< 1) 
                                         cens[i]= -1;            cens[i]= -1;
                                 if (agedc[i]< AGESUP && agedc[i]>1 && dcwave[i]>firstpass && dcwave[i]<=lastpass)          if (agedc[i]< AGESUP && agedc[i]>1 && dcwave[i]>firstpass && dcwave[i]<=lastpass)
                                         cens[i]=0 ;            cens[i]=0 ;
       }        }
       else cens[i]=-1;        else cens[i]=-1;
     }      }
           
     for (i=1;i<=NDIM;i++) {      for (i=1;i<=NDIM;i++) {
       for (j=1;j<=NDIM;j++)        for (j=1;j<=NDIM;j++)
                                 ximort[i][j]=(i == j ? 1.0 : 0.0);          ximort[i][j]=(i == j ? 1.0 : 0.0);
     }      }
           
     /*p[1]=0.0268; p[NDIM]=0.083;*/      /*p[1]=0.0268; p[NDIM]=0.083;*/
Line 10275  Please run with mle=-1 to get a correct Line 10385  Please run with mle=-1 to get a correct
   
     free_ivector(ncodemax,1,NCOVMAX);      free_ivector(ncodemax,1,NCOVMAX);
     free_ivector(ncodemaxwundef,1,NCOVMAX);      free_ivector(ncodemaxwundef,1,NCOVMAX);
       free_ivector(Dummy,-1,NCOVMAX);
       free_ivector(Fixed,-1,NCOVMAX);
     free_ivector(Typevar,-1,NCOVMAX);      free_ivector(Typevar,-1,NCOVMAX);
     free_ivector(Tvar,1,NCOVMAX);      free_ivector(Tvar,1,NCOVMAX);
     free_ivector(Tprod,1,NCOVMAX);      free_ivector(Tprod,1,NCOVMAX);
Removed from v.1.225  
changed lines
  Added in v.1.226

FreeBSD-CVSweb <freebsd-cvsweb@FreeBSD.org>