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authorN. Brouard <brouard@ined.fr>
Sun, 21 Aug 2022 09:30:43 +0000 (09:30 +0000)
committerN. Brouard <brouard@ined.fr>
Sun, 21 Aug 2022 09:30:43 +0000 (09:30 +0000)
src/ChangeLog

index a4dc81ae8f3bee823e3bfbfd4eb512f558597fac..6f02b40c05ac1f7b1d2dfbe652950b9931ca36e5 100644 (file)
@@ -1,3 +1,31 @@
+2022-08-21  Nicolas Brouard   <brouard@ined.fr>
+
+       * imach.c (Module): Version 0.99r33 A lot of changes in
+       reassigning covariates: my first idea was that people will always
+       use the first covariate V1 into the model but in fact they are
+       producing data with many covariates and can use an equation model
+       with some of the covariate; it means that in a model V2+V3 instead
+       of codtabm(k,Tvaraff[j]) which calculates for combination k, for
+       three covariates (V1, V2, V3) the value of Tvaraff[j], but in fact
+       the equation model is restricted to two variables only (V2, V3)
+       and the combination for V2 should be codtabm(k,1) instead of
+       (codtabm(k,2), and the code should be
+       codtabm(k,TnsdVar[Tvaraff[j]]. Many many changes have been
+       made. All of these should be simplified once a day like we did in
+       hpxij() for example by using precov[nres] which is computed in
+       decoderesult for each nres of each resultline. Loop should be done
+       on the equation model globally by distinguishing only product with
+       age (which are changing with age) and no more on type of
+       covariates, single dummies, single covariates. 
+
+2022-08-06  Nicolas Brouard   <brouard@ined.fr>
+
+       *  imach.c (Module): Version of imach using partly decoderesult to rebuild xpxij function
+
+2022-08-03  Nicolas Brouard   <brouard@ined.fr>
+
+       *  imach.c (Module): Many errors in graphs fixed with Vn*age covariates.
+
 2022-07-25  Brouard Nicolas  <brouard@brouard.name>\r
 \r
        * imach.c (Module): Error cptcovn instead of nsd in bmij (was\r
 \r
 \r
 =======
+>>>>>>> 1.55
 2022-07-23  Nicolas Brouard   <brouard@ined.fr>
 
        * r29 W and not sqrt(Wald)