Declare the size and features of the population
Examples
# declare_model is usually used when concatenating
# design elements with `+`
## Example: Two-arm randomized experiment
design <-
declare_model(
N = 500,
X = rep(c(0, 1), each = N / 2),
U = rnorm(N, sd = 0.25),
potential_outcomes(Y ~ 0.2 * Z + X + U)
) +
declare_inquiry(ATE = mean(Y_Z_1 - Y_Z_0)) +
declare_assignment(Z = complete_ra(N = N, m = 250)) +
declare_measurement(Y = reveal_outcomes(Y ~ Z)) +
declare_estimator(Y ~ Z, inquiry = "ATE")
# declare_model returns a function:
M <- declare_model(N = 100)
M()
#> ID
#> 1 001
#> 2 002
#> 3 003
#> 4 004
#> 5 005
#> 6 006
#> 7 007
#> 8 008
#> 9 009
#> 10 010
#> 11 011
#> 12 012
#> 13 013
#> 14 014
#> 15 015
#> 16 016
#> 17 017
#> 18 018
#> 19 019
#> 20 020
#> 21 021
#> 22 022
#> 23 023
#> 24 024
#> 25 025
#> 26 026
#> 27 027
#> 28 028
#> 29 029
#> 30 030
#> 31 031
#> 32 032
#> 33 033
#> 34 034
#> 35 035
#> 36 036
#> 37 037
#> 38 038
#> 39 039
#> 40 040
#> 41 041
#> 42 042
#> 43 043
#> 44 044
#> 45 045
#> 46 046
#> 47 047
#> 48 048
#> 49 049
#> 50 050
#> 51 051
#> 52 052
#> 53 053
#> 54 054
#> 55 055
#> 56 056
#> 57 057
#> 58 058
#> 59 059
#> 60 060
#> 61 061
#> 62 062
#> 63 063
#> 64 064
#> 65 065
#> 66 066
#> 67 067
#> 68 068
#> 69 069
#> 70 070
#> 71 071
#> 72 072
#> 73 073
#> 74 074
#> 75 075
#> 76 076
#> 77 077
#> 78 078
#> 79 079
#> 80 080
#> 81 081
#> 82 082
#> 83 083
#> 84 084
#> 85 085
#> 86 086
#> 87 087
#> 88 088
#> 89 089
#> 90 090
#> 91 091
#> 92 092
#> 93 093
#> 94 094
#> 95 095
#> 96 096
#> 97 097
#> 98 098
#> 99 099
#> 100 100
# Declare a population from existing data
M <- declare_model(data = mtcars)
M()
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
#> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
#> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
#> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
#> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
#> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#> AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
#> Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
#> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
#> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
#> Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
#> Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
# Resample from existing data
M <- declare_model(N = 100, data = mtcars, handler = resample_data)
M()
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 2 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 3 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> 4 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
#> 5 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
#> 7 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
#> 8 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
#> 9 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> 10 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> 11 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> 12 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> 13 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#> 14 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> 15 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> 16 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 17 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 18 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 19 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 20 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#> 21 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> 22 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
#> 23 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
#> 24 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 25 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
#> 26 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 27 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 28 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
#> 29 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> 30 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> 31 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 32 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
#> 33 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> 34 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#> 35 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 36 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
#> 37 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> 38 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
#> 39 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 40 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 41 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
#> 42 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
#> 43 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 44 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 45 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 46 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 47 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 48 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#> 49 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> 50 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 51 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 52 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> 53 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> 54 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> 55 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> 56 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
#> 57 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 58 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 59 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 60 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
#> 61 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> 62 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 63 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
#> 64 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> 65 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> 66 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 67 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> 68 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> 69 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#> 70 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 71 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> 72 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> 73 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
#> 74 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 75 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 76 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
#> 77 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> 78 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> 79 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
#> 80 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
#> 81 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> 82 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> 83 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> 84 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> 85 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> 86 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
#> 87 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> 88 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 89 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 90 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#> 91 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> 92 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
#> 93 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> 94 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 95 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
#> 96 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> 97 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> 98 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> 99 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
#> 100 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
# Declare a model with covariates:
# observed covariates X1 and X2 and
# unobserved heterogeneity U that each affect
# outcome Y
M <- declare_model(
N = 100,
U = rnorm(N),
X1 = rbinom(N, size = 1, prob = 0.5),
X2 = X1 + rnorm(N),
Y = 0.1 * X1 + 0.2 * X2 + 0.1 * X1 * X2 + U
)
M()
#> ID U X1 X2 Y
#> 1 001 0.01941667 0 0.803290786 0.180074825
#> 2 002 -0.67040526 1 0.643097993 -0.377475864
#> 3 003 0.73138539 1 -1.131171665 0.492033895
#> 4 004 -0.32169864 1 0.008747673 -0.219074338
#> 5 005 2.25416818 0 0.363773042 2.326922790
#> 6 006 1.24513110 0 0.357894941 1.316710085
#> 7 007 0.39191169 1 1.163288121 0.840898128
#> 8 008 0.62952646 0 0.058362613 0.641198987
#> 9 009 2.31829628 0 0.757059766 2.469708236
#> 10 010 2.00026175 0 -1.892640613 1.621733625
#> 11 011 0.32720123 1 1.371513451 0.838655265
#> 12 012 -0.15932658 0 -0.309823049 -0.221291194
#> 13 013 0.44865700 0 1.054053671 0.659467735
#> 14 014 -1.04295915 1 1.053911101 -0.626785817
#> 15 015 -0.59663362 1 0.401460716 -0.376195401
#> 16 016 -0.42482758 1 1.847195894 0.229331190
#> 17 017 0.84945463 0 -1.370954180 0.575263793
#> 18 018 -0.58931039 1 -0.024270488 -0.496591533
#> 19 019 -0.36731008 0 -1.362998153 -0.639909706
#> 20 020 0.55857082 1 1.441790445 1.091107952
#> 21 021 -0.87219536 1 -0.440412990 -0.904319254
#> 22 022 0.20007076 1 2.439240816 1.031843009
#> 23 023 1.13402729 0 -1.158076718 0.902411945
#> 24 024 -0.42395743 0 0.107490270 -0.402459379
#> 25 025 -0.21441281 0 -0.322800956 -0.278973004
#> 26 026 -1.05414478 0 1.537439393 -0.746656903
#> 27 027 0.28980986 1 0.325080940 0.487334139
#> 28 028 0.32721358 1 -0.163614160 0.378129334
#> 29 029 1.09461671 1 -0.526589174 1.036639955
#> 30 030 0.36403836 0 0.225163083 0.409070973
#> 31 031 -0.10499816 0 0.814558221 0.057913483
#> 32 032 -3.09048649 1 1.170390013 -2.639369486
#> 33 033 -0.24940378 0 0.103858875 -0.228632007
#> 34 034 1.96735059 0 -0.036124947 1.960125602
#> 35 035 1.60689987 0 -1.346196875 1.337660492
#> 36 036 1.33082177 0 -1.084451596 1.113931448
#> 37 037 0.75286124 0 0.194486528 0.791758543
#> 38 038 -1.81567688 1 1.453568550 -1.279606318
#> 39 039 -3.08891327 0 -0.951518205 -3.279216908
#> 40 040 -1.06367926 0 0.400281407 -0.983622976
#> 41 041 -0.16937710 0 0.060468986 -0.157283304
#> 42 042 -1.81777931 0 -1.485423476 -2.114864003
#> 43 043 -1.27556093 1 -1.762191175 -1.704218282
#> 44 044 -1.36198775 1 0.655047522 -1.065473489
#> 45 045 0.04397227 0 -0.242044166 -0.004436562
#> 46 046 0.19774650 1 1.558516191 0.765301358
#> 47 047 0.73007253 0 -0.222688646 0.685534804
#> 48 048 -2.42253845 1 0.367287285 -2.212352266
#> 49 049 0.23467119 1 1.171195032 0.686029704
#> 50 050 -1.08591477 0 -0.007012989 -1.087317368
#> 51 051 -0.11731355 0 0.270969646 -0.063119622
#> 52 052 -1.68666844 0 -0.454525414 -1.777573522
#> 53 053 1.73064798 1 -1.145483915 1.487002809
#> 54 054 0.87669109 0 -0.364797447 0.803731602
#> 55 055 0.72466230 1 0.540781583 0.986896772
#> 56 056 -1.39283983 0 -0.790007472 -1.550841321
#> 57 057 1.67192966 1 -0.066788502 1.751893105
#> 58 058 -0.46094411 0 0.423467641 -0.376250580
#> 59 059 -0.59353087 0 -0.454817163 -0.684494306
#> 60 060 -0.28573512 1 0.475161474 -0.043186680
#> 61 061 -1.39115701 1 2.420755542 -0.564930345
#> 62 062 0.07344942 1 2.633256927 0.963426497
#> 63 063 -0.43441473 0 0.239456375 -0.386523455
#> 64 064 0.91476034 0 1.677454006 1.250251137
#> 65 065 1.59354983 1 -0.201261916 1.633171251
#> 66 066 0.61286850 1 1.376784026 1.125903713
#> 67 067 -0.55824849 0 0.538141867 -0.450620115
#> 68 068 1.03452214 0 -0.994420288 0.835638082
#> 69 069 1.53613130 0 0.723822431 1.680895791
#> 70 070 -0.20927194 1 1.746125188 0.414565621
#> 71 071 -0.53411208 1 2.276081234 0.248712288
#> 72 072 1.57087248 0 -0.363374470 1.498197587
#> 73 073 -1.00898001 1 0.439139916 -0.777238036
#> 74 074 -1.24389302 0 -1.018413619 -1.447575741
#> 75 075 0.59824466 0 0.428925316 0.684029725
#> 76 076 -1.51365787 1 0.948205084 -1.129196342
#> 77 077 -0.03733419 1 1.056672501 0.379667560
#> 78 078 -1.36726959 0 0.427952131 -1.281679167
#> 79 079 -0.20972013 0 0.438491130 -0.122021903
#> 80 080 0.19485881 0 0.026297432 0.200118293
#> 81 081 -2.01297983 1 3.485046650 -0.867465836
#> 82 082 -0.40235260 1 1.767253125 0.227823338
#> 83 083 0.27148439 0 -2.401910668 -0.208897741
#> 84 084 0.89538955 1 2.060401107 1.613509881
#> 85 085 -1.26072774 0 -0.820639100 -1.424855560
#> 86 086 -0.08422048 1 2.100921374 0.646055937
#> 87 087 -0.85305790 0 -0.034828465 -0.860023592
#> 88 088 -0.22223296 1 2.053085441 0.493692673
#> 89 089 0.14301231 1 -0.217228989 0.177843613
#> 90 090 0.09202090 0 -0.517661274 -0.011511356
#> 91 091 0.73594136 1 1.580484544 1.310086722
#> 92 092 0.97479510 1 0.240780679 1.147029299
#> 93 093 -0.99872947 1 -0.238115839 -0.970164218
#> 94 094 -1.11632220 0 0.591585648 -0.998005074
#> 95 095 1.78681525 1 2.286122286 2.572651940
#> 96 096 -0.84581573 1 1.805384061 -0.204200508
#> 97 097 -1.10207406 0 -0.324135340 -1.166901131
#> 98 098 -0.28057282 1 0.295201131 -0.092012477
#> 99 099 0.30933705 0 1.050810111 0.519499076
#> 100 100 0.38885453 0 1.819788500 0.752812228
# We can draw correlated variables using draw_multivariate
M <-
declare_model(
draw_multivariate(c(X1, X2) ~ MASS::mvrnorm(
n = 1000,
mu = c(0, 0),
Sigma = matrix(c(1, 0.3, 0.3, 1), nrow = 2)
)))
M()
#> X1 X2
#> 1 -0.095777801 -0.0424792284
#> 2 -2.082138154 -1.1816664621
#> 3 0.115079038 -0.7574136707
#> 4 -1.114952354 -1.1530507738
#> 5 -0.433159140 -0.3122477259
#> 6 0.247214994 0.7270947299
#> 7 0.553356264 2.0605907057
#> 8 0.390399982 -0.0523066224
#> 9 0.915387857 1.3722503052
#> 10 0.038584917 1.3522984202
#> 11 -1.294084976 -0.4985811096
#> 12 -1.949376156 -0.6624767561
#> 13 0.073094965 -0.0238222324
#> 14 0.330997861 0.4291516175
#> 15 0.885714729 -0.6184394001
#> 16 0.250376781 -0.4277697739
#> 17 -0.129301662 0.0299890631
#> 18 -0.576780081 2.5023749855
#> 19 -0.547632170 0.1554182899
#> 20 -1.607288275 0.4691874301
#> 21 -0.821302082 0.0870939347
#> 22 0.913087001 -1.7286660538
#> 23 1.054324675 -1.3860851000
#> 24 0.326071639 0.4842590542
#> 25 1.381460962 1.5818715913
#> 26 -0.475277059 1.0420395205
#> 27 -0.603202896 -0.2252652028
#> 28 -0.659966047 0.0961863769
#> 29 -0.363598305 -0.8490467889
#> 30 0.936439191 0.8292253438
#> 31 0.683836782 -1.1282706213
#> 32 0.680226029 0.0542017979
#> 33 -1.016466200 1.0838966495
#> 34 -0.657808229 0.6613976004
#> 35 0.214424065 -1.1014751976
#> 36 -0.351840137 1.8309748283
#> 37 -0.239767536 -0.3583000916
#> 38 0.602594995 -0.7414126428
#> 39 1.251809597 1.0912612784
#> 40 0.572579131 -1.2691842155
#> 41 0.258188647 -0.6653588347
#> 42 -1.472539873 -1.4325304362
#> 43 0.344391628 -0.3855014559
#> 44 0.153522308 0.5261290100
#> 45 -1.421767048 -2.6697208692
#> 46 0.685310735 1.1109965412
#> 47 0.562574124 1.0887820466
#> 48 1.620337005 -0.1971148308
#> 49 0.753584093 -1.0115429718
#> 50 -0.616960773 -1.0010253774
#> 51 0.429566345 0.7559998334
#> 52 -0.038569430 -0.1840109630
#> 53 -0.205464825 1.7200679255
#> 54 -0.094310425 1.1600554851
#> 55 0.688147607 -0.5292863729
#> 56 0.141577849 -0.4409530785
#> 57 -0.284517375 0.5101335275
#> 58 0.564418069 -0.7658011182
#> 59 -2.657844252 0.2828186070
#> 60 0.288667477 -0.7274170420
#> 61 -0.212684567 -1.4263844471
#> 62 -1.314767857 -0.3911677368
#> 63 -1.955163411 -1.6643563813
#> 64 1.076764583 0.5213747700
#> 65 0.654528160 0.1472356996
#> 66 1.171952801 1.4201277933
#> 67 1.272296552 1.0937874052
#> 68 1.269670244 0.0409494793
#> 69 0.944527353 0.3926803912
#> 70 0.483281809 1.0999932641
#> 71 1.096740239 0.7622721759
#> 72 0.204639812 0.3455413116
#> 73 -0.744263093 -0.4839901160
#> 74 1.395681884 0.5744030445
#> 75 0.776952163 1.2285979197
#> 76 0.431890511 1.3003420431
#> 77 0.141810648 0.4043054589
#> 78 -1.377450933 -0.4805972859
#> 79 0.029654123 -0.4280757635
#> 80 -1.884988746 0.6084835148
#> 81 2.011853443 -0.0466657389
#> 82 -0.687088061 -0.3256362808
#> 83 1.299810385 0.2092821475
#> 84 -0.082226900 0.0094275465
#> 85 0.275196499 -1.1763248696
#> 86 0.568256572 1.3764873741
#> 87 -1.030882144 0.2524483367
#> 88 1.023083746 1.5246774015
#> 89 -1.053580952 0.9848631015
#> 90 -0.391756774 1.2428099119
#> 91 -0.018936993 -0.9050686089
#> 92 -0.242791737 -0.1837802217
#> 93 -0.751104520 1.4629033845
#> 94 0.823861598 0.9294023241
#> 95 -1.049574032 1.7009414066
#> 96 -0.461856021 -0.5932298668
#> 97 -0.138564008 0.6046642819
#> 98 -0.810022548 1.5133026739
#> 99 1.826856091 0.1145261668
#> 100 -0.628743843 -0.8352882690
#> 101 -1.464457360 0.4121527066
#> 102 1.881601955 2.2867299910
#> 103 -0.115186200 -0.2230643993
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#> 105 1.940388638 -0.0200666926
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#> 844 0.894136353 0.3767687838
#> 845 -0.395029904 0.5694204042
#> 846 -0.552561858 -1.2186560204
#> 847 -0.875048319 0.1565733077
#> 848 1.247402746 -0.7075595528
#> 849 -1.888712994 -0.5048434590
#> 850 1.448935724 -0.3479674335
#> 851 0.656935158 0.5045125409
#> 852 -0.817480123 -0.6647157620
#> 853 -0.212746536 -0.1304139106
#> 854 0.257921755 -0.1327595333
#> 855 -0.190527581 -0.7556964123
#> 856 -2.274159273 -2.1693793241
#> 857 0.652551425 0.3770050617
#> 858 0.429134355 1.9794726664
#> 859 0.524106378 1.2868660043
#> 860 -0.480397874 -0.6168089037
#> 861 -0.401740282 -0.0042078981
#> 862 -2.165077415 -0.6743137833
#> 863 1.356951205 1.0237408585
#> 864 0.686613289 0.3287432812
#> 865 -0.132889848 -0.8681963099
#> 866 0.364617219 0.0457138685
#> 867 -0.234046252 0.1665782521
#> 868 1.848573143 1.7904335984
#> 869 -1.033270861 -1.0342028023
#> 870 0.231974246 -0.4821816472
#> 871 -1.193115396 1.6705855557
#> 872 -0.253434138 -0.6925998947
#> 873 0.473845062 -0.6997579951
#> 874 1.337167573 -0.3073701181
#> 875 -1.181376711 -0.3795336665
#> 876 -0.470780492 0.0389217069
#> 877 0.539323474 1.1230786962
#> 878 0.962741108 0.8897072836
#> 879 0.665465702 0.4391180286
#> 880 -0.004320921 0.9336880818
#> 881 0.477902395 0.8235376585
#> 882 0.059486497 0.4946206171
#> 883 0.718785011 1.0756411945
#> 884 -3.275572719 -2.3371442267
#> 885 -1.939402779 -1.2497435386
#> 886 -0.842115452 -0.5551318927
#> 887 -0.489697658 -0.6778285233
#> 888 -0.508031546 -1.8934840347
#> 889 -1.021680264 -2.8315840465
#> 890 -0.071234405 -0.7640541433
#> 891 -0.367393111 -0.7816460411
#> 892 -0.730629893 -2.5877397803
#> 893 0.487959105 0.1608105593
#> 894 -0.969925250 -1.4128843135
#> 895 1.125190062 -0.4856013765
#> 896 -0.076180146 1.3613620597
#> 897 1.698792029 1.3938667826
#> 898 2.442065226 0.2172157471
#> 899 1.616790137 -0.6956753800
#> 900 -0.981929120 -1.2378414782
#> 901 0.823092184 1.7577742511
#> 902 -0.789436855 -2.1060441723
#> 903 -0.451104776 1.7583005782
#> 904 1.335434314 1.2013188416
#> 905 0.575641507 -0.6307246386
#> 906 0.827527788 -0.9350592094
#> 907 0.044812424 -0.4489987141
#> 908 -0.224650878 -0.1257278466
#> 909 -1.803285838 0.8494194753
#> 910 -0.783139205 1.1948902458
#> 911 -0.738866016 0.4253636161
#> 912 -0.794963875 -0.3771738680
#> 913 0.768705181 0.3994071836
#> 914 1.291474939 0.8351288339
#> 915 1.036023083 -0.3312099113
#> 916 -1.571640123 -0.3523296391
#> 917 2.636493071 0.6819320883
#> 918 2.360892346 0.4136710618
#> 919 1.217918137 -0.6831754438
#> 920 0.707138075 0.0257395198
#> 921 -0.775122254 1.8062512555
#> 922 0.101313013 0.9081185122
#> 923 -0.531141477 0.3530739438
#> 924 -0.300951121 -0.4081573840
#> 925 1.264740719 0.5854068629
#> 926 0.689266134 1.5067072332
#> 927 -0.856429033 -0.4346704158
#> 928 0.766255436 -0.0348159077
#> 929 -1.669370114 -1.8187445106
#> 930 -0.422880425 -0.6714328899
#> 931 0.010092528 0.7815317581
#> 932 0.678042607 1.5200586500
#> 933 0.094022386 1.2838982480
#> 934 -1.308253411 2.2937265272
#> 935 -0.898356344 -0.0896254085
#> 936 0.890802121 1.2399294859
#> 937 2.183482424 0.8882328438
#> 938 1.636753395 -1.1236710690
#> 939 1.518842861 -0.2922060142
#> 940 1.555755267 -0.5894188233
#> 941 -0.360562605 0.6276238112
#> 942 -0.889662905 0.1104269351
#> 943 -0.018630685 -1.0121157077
#> 944 1.284035240 0.8234507009
#> 945 0.581168937 0.0023455197
#> 946 -0.573399825 0.9794143099
#> 947 1.374115629 -0.0941590594
#> 948 -0.486123370 -0.6250887655
#> 949 -0.874477245 -0.5096450422
#> 950 -0.843864154 -0.2131162362
#> 951 -0.015131269 -0.9342025679
#> 952 -1.594585377 -2.5733995490
#> 953 0.110266449 -1.4050158956
#> 954 -0.201115777 0.6025648199
#> 955 -0.885751296 -1.8819192946
#> 956 1.093429144 1.9391786110
#> 957 -1.533394355 0.6476059290
#> 958 0.936692366 -0.6093201439
#> 959 -0.740887997 -1.9551238951
#> 960 0.491875050 1.6495656002
#> 961 -0.845889067 -1.9962516995
#> 962 0.382748016 0.5025253493
#> 963 0.713542499 -0.7050100831
#> 964 -0.169198781 -1.8113428921
#> 965 -2.182877858 -1.4212575041
#> 966 0.507789587 1.1884980767
#> 967 0.645828588 0.0358931125
#> 968 -0.627419542 1.3415063285
#> 969 0.957979049 0.8422354718
#> 970 0.335320357 0.9558831846
#> 971 -1.640424707 -0.6444226104
#> 972 1.438483511 0.4243210778
#> 973 2.599765942 1.3389117894
#> 974 -0.523302302 -0.3825637359
#> 975 -0.317068945 0.4231046411
#> 976 0.625193247 -1.9477369282
#> 977 0.583162218 1.0896373538
#> 978 -1.376126652 -0.3793804341
#> 979 0.672183760 0.9899042334
#> 980 1.188972153 -1.4564831814
#> 981 -0.540357914 -0.0167235804
#> 982 -1.745095577 -0.0239326373
#> 983 -0.223910094 1.4815313493
#> 984 0.466475970 0.1734011123
#> 985 -0.678343991 -1.1607285765
#> 986 -1.056438296 0.6392357785
#> 987 0.464592742 0.1713155208
#> 988 -1.607332776 -1.8300540071
#> 989 0.166349355 -0.2491947184
#> 990 -0.415423937 -1.3205800363
#> 991 -0.769281985 0.0408107798
#> 992 1.137410856 -0.8801472943
#> 993 0.331778441 -1.1604051320
#> 994 0.344041011 0.2426056496
#> 995 1.175783054 1.4149458104
#> 996 0.246085227 -1.3343233081
#> 997 -1.743119694 -2.2812901745
#> 998 -0.661475810 -0.8412816738
#> 999 0.876158800 0.3746969200
#> 1000 0.866149909 0.7204475465
# Declare potential outcomes model dependent on assignment Z
## Manually
M <-
declare_model(N = 100,
Y_Z_0 = rbinom(N, size = 1, prob = 0.5),
Y_Z_1 = rbinom(N, size = 1, prob = 0.6)
)
M()
#> ID Y_Z_0 Y_Z_1
#> 1 001 0 1
#> 2 002 1 0
#> 3 003 0 0
#> 4 004 1 1
#> 5 005 1 1
#> 6 006 0 1
#> 7 007 1 1
#> 8 008 1 0
#> 9 009 0 0
#> 10 010 1 0
#> 11 011 1 1
#> 12 012 1 1
#> 13 013 1 1
#> 14 014 0 1
#> 15 015 0 1
#> 16 016 1 1
#> 17 017 0 0
#> 18 018 1 1
#> 19 019 0 0
#> 20 020 1 1
#> 21 021 0 1
#> 22 022 1 0
#> 23 023 1 0
#> 24 024 0 0
#> 25 025 1 1
#> 26 026 1 1
#> 27 027 0 0
#> 28 028 0 0
#> 29 029 0 0
#> 30 030 0 1
#> 31 031 0 1
#> 32 032 0 1
#> 33 033 1 1
#> 34 034 1 1
#> 35 035 1 1
#> 36 036 1 1
#> 37 037 0 1
#> 38 038 1 1
#> 39 039 1 0
#> 40 040 0 0
#> 41 041 1 1
#> 42 042 1 1
#> 43 043 0 0
#> 44 044 1 0
#> 45 045 1 0
#> 46 046 0 1
#> 47 047 1 0
#> 48 048 1 1
#> 49 049 1 1
#> 50 050 1 0
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#> 52 052 0 0
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#> 57 057 1 1
#> 58 058 1 0
#> 59 059 0 1
#> 60 060 1 0
#> 61 061 1 1
#> 62 062 0 1
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#> 70 070 0 0
#> 71 071 0 1
#> 72 072 1 1
#> 73 073 0 1
#> 74 074 0 1
#> 75 075 1 0
#> 76 076 1 0
#> 77 077 1 0
#> 78 078 1 1
#> 79 079 1 1
#> 80 080 0 1
#> 81 081 0 1
#> 82 082 1 0
#> 83 083 1 1
#> 84 084 1 0
#> 85 085 1 1
#> 86 086 0 1
#> 87 087 0 1
#> 88 088 0 0
#> 89 089 0 1
#> 90 090 1 1
#> 91 091 0 1
#> 92 092 1 1
#> 93 093 0 1
#> 94 094 0 0
#> 95 095 0 1
#> 96 096 0 0
#> 97 097 1 1
#> 98 098 0 0
#> 99 099 0 1
#> 100 100 0 0
## Using potential_outcomes
M <-
declare_model(N = 100,
potential_outcomes(Y ~ rbinom(N, size = 1, prob = 0.1 * Z + 0.5))
)
M()
#> ID Y_Z_0 Y_Z_1
#> 1 001 1 1
#> 2 002 1 0
#> 3 003 1 0
#> 4 004 1 0
#> 5 005 1 1
#> 6 006 0 1
#> 7 007 0 1
#> 8 008 0 0
#> 9 009 1 1
#> 10 010 0 1
#> 11 011 1 1
#> 12 012 1 1
#> 13 013 1 0
#> 14 014 1 0
#> 15 015 1 1
#> 16 016 0 1
#> 17 017 1 1
#> 18 018 1 0
#> 19 019 0 1
#> 20 020 1 1
#> 21 021 1 1
#> 22 022 0 1
#> 23 023 1 1
#> 24 024 1 1
#> 25 025 1 0
#> 26 026 0 1
#> 27 027 1 1
#> 28 028 0 1
#> 29 029 0 1
#> 30 030 1 1
#> 31 031 0 0
#> 32 032 0 1
#> 33 033 0 1
#> 34 034 1 0
#> 35 035 0 1
#> 36 036 1 1
#> 37 037 1 1
#> 38 038 0 1
#> 39 039 1 0
#> 40 040 0 0
#> 41 041 0 1
#> 42 042 1 1
#> 43 043 0 1
#> 44 044 0 0
#> 45 045 0 1
#> 46 046 1 1
#> 47 047 1 1
#> 48 048 1 1
#> 49 049 1 1
#> 50 050 0 0
#> 51 051 0 1
#> 52 052 1 0
#> 53 053 0 1
#> 54 054 1 0
#> 55 055 0 0
#> 56 056 0 1
#> 57 057 0 0
#> 58 058 0 1
#> 59 059 1 0
#> 60 060 1 1
#> 61 061 0 1
#> 62 062 0 1
#> 63 063 0 1
#> 64 064 0 1
#> 65 065 0 0
#> 66 066 1 1
#> 67 067 0 0
#> 68 068 0 1
#> 69 069 1 0
#> 70 070 0 1
#> 71 071 1 1
#> 72 072 1 0
#> 73 073 0 0
#> 74 074 1 1
#> 75 075 1 1
#> 76 076 1 1
#> 77 077 0 1
#> 78 078 0 0
#> 79 079 1 1
#> 80 080 1 0
#> 81 081 0 0
#> 82 082 0 1
#> 83 083 0 1
#> 84 084 1 0
#> 85 085 0 1
#> 86 086 1 0
#> 87 087 1 1
#> 88 088 0 1
#> 89 089 1 0
#> 90 090 0 1
#> 91 091 1 1
#> 92 092 0 0
#> 93 093 1 1
#> 94 094 0 1
#> 95 095 1 0
#> 96 096 0 1
#> 97 097 0 1
#> 98 098 1 0
#> 99 099 1 0
#> 100 100 0 1
## we can draw from a distribution of effect sizes
M <-
declare_model(
N = 100,
tau = runif(1, min = 0, max = 1),
U = rnorm(N),
potential_outcomes(Y ~ tau * Z + U)
)
M()
#> ID tau U Y_Z_0 Y_Z_1
#> 1 001 0.7682855 -0.271708581 -0.271708581 0.496576949
#> 2 002 0.7682855 -0.555481113 -0.555481113 0.212804417
#> 3 003 0.7682855 1.418796327 1.418796327 2.187081857
#> 4 004 0.7682855 -0.284322911 -0.284322911 0.483962620
#> 5 005 0.7682855 3.234197902 3.234197902 4.002483433
#> 6 006 0.7682855 -0.087858570 -0.087858570 0.680426961
#> 7 007 0.7682855 -0.899565671 -0.899565671 -0.131280140
#> 8 008 0.7682855 -0.153903365 -0.153903365 0.614382165
#> 9 009 0.7682855 1.099963430 1.099963430 1.868248961
#> 10 010 0.7682855 -0.926188949 -0.926188949 -0.157903419
#> 11 011 0.7682855 0.596418977 0.596418977 1.364704507
#> 12 012 0.7682855 -0.590018424 -0.590018424 0.178267106
#> 13 013 0.7682855 -0.361288474 -0.361288474 0.406997057
#> 14 014 0.7682855 -0.074202731 -0.074202731 0.694082800
#> 15 015 0.7682855 0.834596516 0.834596516 1.602882046
#> 16 016 0.7682855 0.437401988 0.437401988 1.205687518
#> 17 017 0.7682855 1.706681641 1.706681641 2.474967171
#> 18 018 0.7682855 -0.639290516 -0.639290516 0.128995014
#> 19 019 0.7682855 0.436901289 0.436901289 1.205186820
#> 20 020 0.7682855 -0.695941596 -0.695941596 0.072343935
#> 21 021 0.7682855 -0.118353074 -0.118353074 0.649932457
#> 22 022 0.7682855 -2.381559158 -2.381559158 -1.613273627
#> 23 023 0.7682855 -0.819382987 -0.819382987 -0.051097457
#> 24 024 0.7682855 -0.712645514 -0.712645514 0.055640017
#> 25 025 0.7682855 -1.181136778 -1.181136778 -0.412851248
#> 26 026 0.7682855 -1.263468860 -1.263468860 -0.495183330
#> 27 027 0.7682855 0.399359289 0.399359289 1.167644820
#> 28 028 0.7682855 0.421899560 0.421899560 1.190185090
#> 29 029 0.7682855 1.686487667 1.686487667 2.454773197
#> 30 030 0.7682855 -0.197031443 -0.197031443 0.571254088
#> 31 031 0.7682855 -0.143803435 -0.143803435 0.624482095
#> 32 032 0.7682855 -0.055696285 -0.055696285 0.712589246
#> 33 033 0.7682855 0.488272275 0.488272275 1.256557805
#> 34 034 0.7682855 -0.952011331 -0.952011331 -0.183725801
#> 35 035 0.7682855 0.010347766 0.010347766 0.778633297
#> 36 036 0.7682855 1.746357863 1.746357863 2.514643393
#> 37 037 0.7682855 -0.996434399 -0.996434399 -0.228148868
#> 38 038 0.7682855 -0.005227209 -0.005227209 0.763058321
#> 39 039 0.7682855 -0.231753666 -0.231753666 0.536531864
#> 40 040 0.7682855 0.181755969 0.181755969 0.950041499
#> 41 041 0.7682855 -0.703562077 -0.703562077 0.064723453
#> 42 042 0.7682855 0.493842167 0.493842167 1.262127698
#> 43 043 0.7682855 1.758290496 1.758290496 2.526576027
#> 44 044 0.7682855 1.036465163 1.036465163 1.804750693
#> 45 045 0.7682855 -0.143366999 -0.143366999 0.624918531
#> 46 046 0.7682855 1.063292583 1.063292583 1.831578114
#> 47 047 0.7682855 0.415947878 0.415947878 1.184233408
#> 48 048 0.7682855 3.150598893 3.150598893 3.918884423
#> 49 049 0.7682855 0.730162745 0.730162745 1.498448275
#> 50 050 0.7682855 0.058297425 0.058297425 0.826582956
#> 51 051 0.7682855 -0.081725565 -0.081725565 0.686559965
#> 52 052 0.7682855 -0.573624844 -0.573624844 0.194660686
#> 53 053 0.7682855 2.740198074 2.740198074 3.508483604
#> 54 054 0.7682855 -0.890208038 -0.890208038 -0.121922507
#> 55 055 0.7682855 -0.872147571 -0.872147571 -0.103862041
#> 56 056 0.7682855 0.030913305 0.030913305 0.799198835
#> 57 057 0.7682855 -0.369468262 -0.369468262 0.398817269
#> 58 058 0.7682855 -1.488742558 -1.488742558 -0.720457028
#> 59 059 0.7682855 -0.293232442 -0.293232442 0.475053089
#> 60 060 0.7682855 -1.203849231 -1.203849231 -0.435563701
#> 61 061 0.7682855 -0.029132609 -0.029132609 0.739152921
#> 62 062 0.7682855 0.047257302 0.047257302 0.815542832
#> 63 063 0.7682855 -1.459274942 -1.459274942 -0.690989412
#> 64 064 0.7682855 0.114683505 0.114683505 0.882969035
#> 65 065 0.7682855 0.531455692 0.531455692 1.299741222
#> 66 066 0.7682855 -0.786907070 -0.786907070 -0.018621540
#> 67 067 0.7682855 0.440074091 0.440074091 1.208359621
#> 68 068 0.7682855 -0.131369962 -0.131369962 0.636915568
#> 69 069 0.7682855 1.810846912 1.810846912 2.579132442
#> 70 070 0.7682855 -2.616353270 -2.616353270 -1.848067740
#> 71 071 0.7682855 0.199826036 0.199826036 0.968111567
#> 72 072 0.7682855 0.951609213 0.951609213 1.719894743
#> 73 073 0.7682855 0.224086275 0.224086275 0.992371805
#> 74 074 0.7682855 -0.453393450 -0.453393450 0.314892080
#> 75 075 0.7682855 -1.024384333 -1.024384333 -0.256098802
#> 76 076 0.7682855 -0.029865063 -0.029865063 0.738420467
#> 77 077 0.7682855 -0.260194826 -0.260194826 0.508090705
#> 78 078 0.7682855 0.187990533 0.187990533 0.956276063
#> 79 079 0.7682855 2.413174326 2.413174326 3.181459857
#> 80 080 0.7682855 -0.869247860 -0.869247860 -0.100962329
#> 81 081 0.7682855 -0.806532185 -0.806532185 -0.038246654
#> 82 082 0.7682855 0.550965625 0.550965625 1.319251156
#> 83 083 0.7682855 -1.389949096 -1.389949096 -0.621663566
#> 84 084 0.7682855 0.553391692 0.553391692 1.321677223
#> 85 085 0.7682855 0.048256816 0.048256816 0.816542347
#> 86 086 0.7682855 0.322697019 0.322697019 1.090982549
#> 87 087 0.7682855 0.046085051 0.046085051 0.814370581
#> 88 088 0.7682855 0.429992593 0.429992593 1.198278123
#> 89 089 0.7682855 -0.756278373 -0.756278373 0.012007158
#> 90 090 0.7682855 0.157998872 0.157998872 0.926284402
#> 91 091 0.7682855 -0.983060722 -0.983060722 -0.214775192
#> 92 092 0.7682855 0.650184993 0.650184993 1.418470523
#> 93 093 0.7682855 0.496273180 0.496273180 1.264558711
#> 94 094 0.7682855 -0.776053902 -0.776053902 -0.007768372
#> 95 095 0.7682855 0.577190138 0.577190138 1.345475668
#> 96 096 0.7682855 0.327901877 0.327901877 1.096187407
#> 97 097 0.7682855 -1.263729732 -1.263729732 -0.495444202
#> 98 098 0.7682855 1.071878016 1.071878016 1.840163547
#> 99 099 0.7682855 -0.795955483 -0.795955483 -0.027669952
#> 100 100 0.7682855 0.134488306 0.134488306 0.902773836
## we can simulate treatment-by-covariate effect heterogeneity:
M <-
declare_model(
N = 100,
U = rnorm(N),
X = rbinom(N, 1, prob = 0.5),
potential_outcomes(Y ~ 0.3 * Z + 0.2*X + 0.1*Z*X + U)
)
M()
#> ID U X Y_Z_0 Y_Z_1
#> 1 001 1.31898542 0 1.31898542 1.61898542
#> 2 002 -0.05197196 1 0.14802804 0.54802804
#> 3 003 0.33730363 0 0.33730363 0.63730363
#> 4 004 0.85985475 0 0.85985475 1.15985475
#> 5 005 0.54796717 0 0.54796717 0.84796717
#> 6 006 -0.67130827 1 -0.47130827 -0.07130827
#> 7 007 0.77428267 1 0.97428267 1.37428267
#> 8 008 -1.24722276 1 -1.04722276 -0.64722276
#> 9 009 0.47519491 1 0.67519491 1.07519491
#> 10 010 -0.63212685 1 -0.43212685 -0.03212685
#> 11 011 -0.69402316 1 -0.49402316 -0.09402316
#> 12 012 1.19885160 1 1.39885160 1.79885160
#> 13 013 0.29924407 1 0.49924407 0.89924407
#> 14 014 -0.54078116 1 -0.34078116 0.05921884
#> 15 015 0.86061693 0 0.86061693 1.16061693
#> 16 016 -0.42692073 1 -0.22692073 0.17307927
#> 17 017 1.25729205 0 1.25729205 1.55729205
#> 18 018 -0.13908472 0 -0.13908472 0.16091528
#> 19 019 0.21807462 1 0.41807462 0.81807462
#> 20 020 0.80675183 1 1.00675183 1.40675183
#> 21 021 0.28093130 1 0.48093130 0.88093130
#> 22 022 0.04395890 0 0.04395890 0.34395890
#> 23 023 0.29653505 1 0.49653505 0.89653505
#> 24 024 0.42790893 0 0.42790893 0.72790893
#> 25 025 0.04658461 0 0.04658461 0.34658461
#> 26 026 0.92223314 1 1.12223314 1.52223314
#> 27 027 -0.62110076 1 -0.42110076 -0.02110076
#> 28 028 0.87346006 0 0.87346006 1.17346006
#> 29 029 0.42882674 1 0.62882674 1.02882674
#> 30 030 1.55720631 0 1.55720631 1.85720631
#> 31 031 -0.65802841 1 -0.45802841 -0.05802841
#> 32 032 -0.17235637 0 -0.17235637 0.12764363
#> 33 033 -1.66144895 1 -1.46144895 -1.06144895
#> 34 034 2.86431988 0 2.86431988 3.16431988
#> 35 035 1.01986804 0 1.01986804 1.31986804
#> 36 036 -0.14310969 0 -0.14310969 0.15689031
#> 37 037 -0.24140784 1 -0.04140784 0.35859216
#> 38 038 -2.28554397 1 -2.08554397 -1.68554397
#> 39 039 1.09979012 1 1.29979012 1.69979012
#> 40 040 0.67961185 1 0.87961185 1.27961185
#> 41 041 -1.57223998 0 -1.57223998 -1.27223998
#> 42 042 -0.07321155 0 -0.07321155 0.22678845
#> 43 043 -0.38971330 1 -0.18971330 0.21028670
#> 44 044 -0.11737459 0 -0.11737459 0.18262541
#> 45 045 -1.16823175 1 -0.96823175 -0.56823175
#> 46 046 0.18486095 0 0.18486095 0.48486095
#> 47 047 0.59413148 0 0.59413148 0.89413148
#> 48 048 -0.70163622 0 -0.70163622 -0.40163622
#> 49 049 0.11653670 1 0.31653670 0.71653670
#> 50 050 0.93952057 0 0.93952057 1.23952057
#> 51 051 -0.47965572 1 -0.27965572 0.12034428
#> 52 052 0.35031273 0 0.35031273 0.65031273
#> 53 053 -1.21544763 0 -1.21544763 -0.91544763
#> 54 054 -1.06193445 0 -1.06193445 -0.76193445
#> 55 055 0.96075952 1 1.16075952 1.56075952
#> 56 056 -0.45660223 1 -0.25660223 0.14339777
#> 57 057 -0.35651102 0 -0.35651102 -0.05651102
#> 58 058 0.89269083 1 1.09269083 1.49269083
#> 59 059 0.23768777 1 0.43768777 0.83768777
#> 60 060 -0.04041840 1 0.15958160 0.55958160
#> 61 061 1.23744497 1 1.43744497 1.83744497
#> 62 062 0.38056472 1 0.58056472 0.98056472
#> 63 063 1.31701152 1 1.51701152 1.91701152
#> 64 064 -0.66569899 0 -0.66569899 -0.36569899
#> 65 065 0.93456666 0 0.93456666 1.23456666
#> 66 066 0.31034163 0 0.31034163 0.61034163
#> 67 067 0.63111050 1 0.83111050 1.23111050
#> 68 068 0.80063909 0 0.80063909 1.10063909
#> 69 069 1.20354840 1 1.40354840 1.80354840
#> 70 070 1.01327849 0 1.01327849 1.31327849
#> 71 071 -1.69048646 1 -1.49048646 -1.09048646
#> 72 072 -0.34742295 0 -0.34742295 -0.04742295
#> 73 073 -0.72980178 1 -0.52980178 -0.12980178
#> 74 074 0.53446430 1 0.73446430 1.13446430
#> 75 075 1.24130051 0 1.24130051 1.54130051
#> 76 076 -0.07040496 1 0.12959504 0.52959504
#> 77 077 -2.20300927 1 -2.00300927 -1.60300927
#> 78 078 0.26469653 1 0.46469653 0.86469653
#> 79 079 -0.18547121 1 0.01452879 0.41452879
#> 80 080 0.36043540 0 0.36043540 0.66043540
#> 81 081 -0.50950744 1 -0.30950744 0.09049256
#> 82 082 -0.48059048 1 -0.28059048 0.11940952
#> 83 083 0.62113498 1 0.82113498 1.22113498
#> 84 084 1.55625685 1 1.75625685 2.15625685
#> 85 085 -0.94274839 1 -0.74274839 -0.34274839
#> 86 086 -1.34536373 0 -1.34536373 -1.04536373
#> 87 087 1.11439843 0 1.11439843 1.41439843
#> 88 088 0.31376051 1 0.51376051 0.91376051
#> 89 089 0.83459851 0 0.83459851 1.13459851
#> 90 090 -1.55689124 0 -1.55689124 -1.25689124
#> 91 091 0.76283965 0 0.76283965 1.06283965
#> 92 092 -0.07978622 0 -0.07978622 0.22021378
#> 93 093 1.07428081 0 1.07428081 1.37428081
#> 94 094 1.44458589 0 1.44458589 1.74458589
#> 95 095 -1.23969087 0 -1.23969087 -0.93969087
#> 96 096 1.27862893 1 1.47862893 1.87862893
#> 97 097 0.48696729 1 0.68696729 1.08696729
#> 98 098 0.30099649 1 0.50099649 0.90099649
#> 99 099 0.19679126 0 0.19679126 0.49679126
#> 100 100 1.86328838 1 2.06328838 2.46328838
## potential outcomes can respond to two treatments:
M <- declare_model(
N = 6,
U = rnorm(N),
potential_outcomes(Y ~ Z1 + Z2 + U,
conditions = list(Z1 = c(0, 1), Z2 = c(0, 1))))
M()
#> ID U Y_Z1_0_Z2_0 Y_Z1_1_Z2_0 Y_Z1_0_Z2_1 Y_Z1_1_Z2_1
#> 1 1 -0.7196116 -0.7196116 0.2803884 0.2803884 1.2803884
#> 2 2 -1.3957267 -1.3957267 -0.3957267 -0.3957267 0.6042733
#> 3 3 -0.1185758 -0.1185758 0.8814242 0.8814242 1.8814242
#> 4 4 -0.7615320 -0.7615320 0.2384680 0.2384680 1.2384680
#> 5 5 1.1702848 1.1702848 2.1702848 2.1702848 3.1702848
#> 6 6 1.9255231 1.9255231 2.9255231 2.9255231 3.9255231
# Declare a two-level hierarchical population
# containing varying numbers of individuals within
# households and an age variable defined at the individual
# level
M <- declare_model(
households = add_level(
N = 100,
N_members = sample(c(1, 2, 3, 4), N,
prob = c(0.2, 0.3, 0.25, 0.25),
replace = TRUE)
),
individuals = add_level(
N = N_members,
age = sample(18:90, N, replace = TRUE)
)
)
M()
#> households N_members individuals age
#> 1 001 3 001 79
#> 2 001 3 002 18
#> 3 001 3 003 90
#> 4 002 4 004 89
#> 5 002 4 005 62
#> 6 002 4 006 68
#> 7 002 4 007 46
#> 8 003 3 008 83
#> 9 003 3 009 47
#> 10 003 3 010 69
#> 11 004 4 011 76
#> 12 004 4 012 32
#> 13 004 4 013 84
#> 14 004 4 014 63
#> 15 005 2 015 57
#> 16 005 2 016 20
#> 17 006 1 017 47
#> 18 007 2 018 75
#> 19 007 2 019 78
#> 20 008 2 020 35
#> 21 008 2 021 23
#> 22 009 1 022 59
#> 23 010 3 023 29
#> 24 010 3 024 50
#> 25 010 3 025 72
#> 26 011 1 026 40
#> 27 012 1 027 33
#> 28 013 3 028 71
#> 29 013 3 029 62
#> 30 013 3 030 60
#> 31 014 1 031 42
#> 32 015 4 032 22
#> 33 015 4 033 68
#> 34 015 4 034 32
#> 35 015 4 035 50
#> 36 016 4 036 69
#> 37 016 4 037 63
#> 38 016 4 038 59
#> 39 016 4 039 66
#> 40 017 1 040 19
#> 41 018 4 041 54
#> 42 018 4 042 87
#> 43 018 4 043 59
#> 44 018 4 044 46
#> 45 019 3 045 48
#> 46 019 3 046 29
#> 47 019 3 047 51
#> 48 020 3 048 43
#> 49 020 3 049 71
#> 50 020 3 050 37
#> 51 021 2 051 88
#> 52 021 2 052 36
#> 53 022 1 053 46
#> 54 023 4 054 34
#> 55 023 4 055 70
#> 56 023 4 056 41
#> 57 023 4 057 89
#> 58 024 3 058 56
#> 59 024 3 059 33
#> 60 024 3 060 58
#> 61 025 2 061 84
#> 62 025 2 062 72
#> 63 026 3 063 76
#> 64 026 3 064 38
#> 65 026 3 065 33
#> 66 027 4 066 79
#> 67 027 4 067 30
#> 68 027 4 068 42
#> 69 027 4 069 89
#> 70 028 3 070 30
#> 71 028 3 071 27
#> 72 028 3 072 61
#> 73 029 1 073 61
#> 74 030 1 074 58
#> 75 031 1 075 54
#> 76 032 4 076 25
#> 77 032 4 077 73
#> 78 032 4 078 39
#> 79 032 4 079 69
#> 80 033 3 080 87
#> 81 033 3 081 36
#> 82 033 3 082 55
#> 83 034 2 083 78
#> 84 034 2 084 74
#> 85 035 3 085 21
#> 86 035 3 086 71
#> 87 035 3 087 52
#> 88 036 2 088 51
#> 89 036 2 089 22
#> 90 037 4 090 81
#> 91 037 4 091 46
#> 92 037 4 092 45
#> 93 037 4 093 46
#> 94 038 3 094 18
#> 95 038 3 095 69
#> 96 038 3 096 43
#> 97 039 3 097 27
#> 98 039 3 098 78
#> 99 039 3 099 35
#> 100 040 3 100 69
#> 101 040 3 101 67
#> 102 040 3 102 33
#> 103 041 2 103 83
#> 104 041 2 104 23
#> 105 042 1 105 25
#> 106 043 1 106 78
#> 107 044 3 107 77
#> 108 044 3 108 27
#> 109 044 3 109 35
#> 110 045 3 110 52
#> 111 045 3 111 84
#> 112 045 3 112 44
#> 113 046 4 113 87
#> 114 046 4 114 22
#> 115 046 4 115 79
#> 116 046 4 116 86
#> 117 047 1 117 21
#> 118 048 3 118 84
#> 119 048 3 119 68
#> 120 048 3 120 77
#> 121 049 4 121 81
#> 122 049 4 122 46
#> 123 049 4 123 72
#> 124 049 4 124 28
#> 125 050 2 125 61
#> 126 050 2 126 39
#> 127 051 1 127 29
#> 128 052 2 128 82
#> 129 052 2 129 43
#> 130 053 3 130 84
#> 131 053 3 131 75
#> 132 053 3 132 89
#> 133 054 4 133 21
#> 134 054 4 134 37
#> 135 054 4 135 28
#> 136 054 4 136 19
#> 137 055 4 137 68
#> 138 055 4 138 32
#> 139 055 4 139 20
#> 140 055 4 140 80
#> 141 056 3 141 77
#> 142 056 3 142 30
#> 143 056 3 143 26
#> 144 057 4 144 56
#> 145 057 4 145 56
#> 146 057 4 146 56
#> 147 057 4 147 27
#> 148 058 3 148 43
#> 149 058 3 149 62
#> 150 058 3 150 38
#> 151 059 1 151 79
#> 152 060 4 152 21
#> 153 060 4 153 38
#> 154 060 4 154 55
#> 155 060 4 155 40
#> 156 061 4 156 67
#> 157 061 4 157 19
#> 158 061 4 158 69
#> 159 061 4 159 22
#> 160 062 3 160 60
#> 161 062 3 161 84
#> 162 062 3 162 61
#> 163 063 2 163 89
#> 164 063 2 164 84
#> 165 064 1 165 67
#> 166 065 3 166 90
#> 167 065 3 167 57
#> 168 065 3 168 77
#> 169 066 4 169 81
#> 170 066 4 170 74
#> 171 066 4 171 58
#> 172 066 4 172 74
#> 173 067 3 173 79
#> 174 067 3 174 24
#> 175 067 3 175 82
#> 176 068 1 176 27
#> 177 069 2 177 46
#> 178 069 2 178 18
#> 179 070 3 179 30
#> 180 070 3 180 77
#> 181 070 3 181 27
#> 182 071 3 182 57
#> 183 071 3 183 51
#> 184 071 3 184 51
#> 185 072 3 185 90
#> 186 072 3 186 29
#> 187 072 3 187 73
#> 188 073 3 188 77
#> 189 073 3 189 66
#> 190 073 3 190 42
#> 191 074 2 191 61
#> 192 074 2 192 40
#> 193 075 2 193 18
#> 194 075 2 194 20
#> 195 076 2 195 28
#> 196 076 2 196 35
#> 197 077 1 197 50
#> 198 078 4 198 89
#> 199 078 4 199 32
#> 200 078 4 200 32
#> 201 078 4 201 72
#> 202 079 1 202 76
#> 203 080 2 203 82
#> 204 080 2 204 82
#> 205 081 3 205 41
#> 206 081 3 206 72
#> 207 081 3 207 53
#> 208 082 1 208 41
#> 209 083 1 209 26
#> 210 084 3 210 59
#> 211 084 3 211 33
#> 212 084 3 212 64
#> 213 085 2 213 38
#> 214 085 2 214 25
#> 215 086 2 215 80
#> 216 086 2 216 78
#> 217 087 4 217 74
#> 218 087 4 218 64
#> 219 087 4 219 54
#> 220 087 4 220 50
#> 221 088 4 221 82
#> 222 088 4 222 76
#> 223 088 4 223 37
#> 224 088 4 224 74
#> 225 089 2 225 80
#> 226 089 2 226 82
#> 227 090 2 227 76
#> 228 090 2 228 71
#> 229 091 3 229 54
#> 230 091 3 230 24
#> 231 091 3 231 89
#> 232 092 3 232 45
#> 233 092 3 233 83
#> 234 092 3 234 29
#> 235 093 3 235 73
#> 236 093 3 236 46
#> 237 093 3 237 45
#> 238 094 3 238 49
#> 239 094 3 239 66
#> 240 094 3 240 68
#> 241 095 1 241 40
#> 242 096 2 242 40
#> 243 096 2 243 74
#> 244 097 1 244 87
#> 245 098 3 245 70
#> 246 098 3 246 90
#> 247 098 3 247 21
#> 248 099 4 248 27
#> 249 099 4 249 56
#> 250 099 4 250 40
#> 251 099 4 251 47
#> 252 100 4 252 90
#> 253 100 4 253 29
#> 254 100 4 254 90
#> 255 100 4 255 44
## Panel data have a more complex structure:
M <-
declare_model(
countries = add_level(
N = 196,
country_shock = rnorm(N)
),
years = add_level(
N = 100,
time_trend = 1:N,
year_shock = runif(N, 1, 10),
nest = FALSE
),
observation = cross_levels(
by = join_using(countries, years),
observation_shock = rnorm(N),
Y = 0.01 * time_trend + country_shock + year_shock + observation_shock
)
)
M()
#> countries country_shock years time_trend year_shock observation
#> 1 001 1.27624478 001 1 7.308507 00001
#> 2 002 1.47524981 001 1 7.308507 00002
#> 3 003 -0.69000762 001 1 7.308507 00003
#> 4 004 -0.52953544 001 1 7.308507 00004
#> 5 005 0.70175877 001 1 7.308507 00005
#> 6 006 0.43607244 001 1 7.308507 00006
#> 7 007 1.53017790 001 1 7.308507 00007
#> 8 008 -1.33537143 001 1 7.308507 00008
#> 9 009 0.11387918 001 1 7.308507 00009
#> 10 010 -2.35725915 001 1 7.308507 00010
#> 11 011 -0.18247544 001 1 7.308507 00011
#> 12 012 0.04929042 001 1 7.308507 00012
#> 13 013 2.68448837 001 1 7.308507 00013
#> 14 014 -0.80471565 001 1 7.308507 00014
#> 15 015 -0.81856828 001 1 7.308507 00015
#> 16 016 0.63660675 001 1 7.308507 00016
#> 17 017 1.46534942 001 1 7.308507 00017
#> 18 018 -0.81023249 001 1 7.308507 00018
#> 19 019 -0.01612697 001 1 7.308507 00019
#> 20 020 -1.19649666 001 1 7.308507 00020
#> 21 021 -0.91307252 001 1 7.308507 00021
#> 22 022 -0.37237670 001 1 7.308507 00022
#> 23 023 -0.92820878 001 1 7.308507 00023
#> 24 024 1.01886598 001 1 7.308507 00024
#> 25 025 0.04175213 001 1 7.308507 00025
#> 26 026 0.71440299 001 1 7.308507 00026
#> 27 027 -0.45836768 001 1 7.308507 00027
#> 28 028 0.04969761 001 1 7.308507 00028
#> 29 029 -1.34472201 001 1 7.308507 00029
#> 30 030 0.93140551 001 1 7.308507 00030
#> 31 031 0.29677222 001 1 7.308507 00031
#> 32 032 -1.49471958 001 1 7.308507 00032
#> 33 033 0.14924643 001 1 7.308507 00033
#> 34 034 -1.11339959 001 1 7.308507 00034
#> 35 035 -0.72833950 001 1 7.308507 00035
#> 36 036 -0.23582308 001 1 7.308507 00036
#> 37 037 1.62429531 001 1 7.308507 00037
#> 38 038 -0.99658863 001 1 7.308507 00038
#> 39 039 -0.58733167 001 1 7.308507 00039
#> 40 040 -0.92907473 001 1 7.308507 00040
#> 41 041 -1.36277742 001 1 7.308507 00041
#> 42 042 0.98233434 001 1 7.308507 00042
#> 43 043 -0.18778124 001 1 7.308507 00043
#> 44 044 -0.41615023 001 1 7.308507 00044
#> 45 045 -1.95463296 001 1 7.308507 00045
#> 46 046 2.00452536 001 1 7.308507 00046
#> 47 047 1.05709779 001 1 7.308507 00047
#> 48 048 -1.22594945 001 1 7.308507 00048
#> 49 049 1.32472404 001 1 7.308507 00049
#> 50 050 -1.45377161 001 1 7.308507 00050
#> 51 051 -0.42599431 001 1 7.308507 00051
#> 52 052 0.98665538 001 1 7.308507 00052
#> 53 053 1.23799416 001 1 7.308507 00053
#> 54 054 -1.99874512 001 1 7.308507 00054
#> 55 055 0.78774172 001 1 7.308507 00055
#> 56 056 0.91903168 001 1 7.308507 00056
#> 57 057 -0.95736247 001 1 7.308507 00057
#> 58 058 -0.28125013 001 1 7.308507 00058
#> 59 059 2.77505100 001 1 7.308507 00059
#> 60 060 0.31355374 001 1 7.308507 00060
#> 61 061 -0.60382000 001 1 7.308507 00061
#> 62 062 -0.01138762 001 1 7.308507 00062
#> 63 063 0.11769935 001 1 7.308507 00063
#> 64 064 -0.99989537 001 1 7.308507 00064
#> 65 065 -1.35918389 001 1 7.308507 00065
#> 66 066 -0.07495703 001 1 7.308507 00066
#> 67 067 0.66025067 001 1 7.308507 00067
#> 68 068 1.72035917 001 1 7.308507 00068
#> 69 069 -0.27022633 001 1 7.308507 00069
#> 70 070 -0.39601398 001 1 7.308507 00070
#> 71 071 -0.71820300 001 1 7.308507 00071
#> 72 072 -1.72006298 001 1 7.308507 00072
#> 73 073 0.84131894 001 1 7.308507 00073
#> 74 074 1.66972744 001 1 7.308507 00074
#> 75 075 -1.90917072 001 1 7.308507 00075
#> 76 076 0.02061545 001 1 7.308507 00076
#> 77 077 1.57711962 001 1 7.308507 00077
#> 78 078 -0.51754520 001 1 7.308507 00078
#> 79 079 1.80050297 001 1 7.308507 00079
#> 80 080 1.37346626 001 1 7.308507 00080
#> 81 081 -1.89908283 001 1 7.308507 00081
#> 82 082 -0.83249374 001 1 7.308507 00082
#> 83 083 -1.28746486 001 1 7.308507 00083
#> 84 084 -0.18289746 001 1 7.308507 00084
#> 85 085 -2.59878582 001 1 7.308507 00085
#> 86 086 -0.17920052 001 1 7.308507 00086
#> 87 087 -0.28684377 001 1 7.308507 00087
#> 88 088 0.71520937 001 1 7.308507 00088
#> 89 089 -0.11265000 001 1 7.308507 00089
#> 90 090 0.92915239 001 1 7.308507 00090
#> 91 091 -0.37219289 001 1 7.308507 00091
#> 92 092 -0.63922552 001 1 7.308507 00092
#> 93 093 0.04951182 001 1 7.308507 00093
#> 94 094 0.72398120 001 1 7.308507 00094
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#> 96 096 -0.24575115 001 1 7.308507 00096
#> 97 097 1.50150403 001 1 7.308507 00097
#> 98 098 -1.50666516 001 1 7.308507 00098
#> 99 099 -1.09024421 001 1 7.308507 00099
#> 100 100 -0.95769869 001 1 7.308507 00100
#> 101 101 -0.02122590 001 1 7.308507 00101
#> 102 102 -1.94449822 001 1 7.308507 00102
#> 103 103 0.19882501 001 1 7.308507 00103
#> 104 104 1.00630085 001 1 7.308507 00104
#> 105 105 0.96155179 001 1 7.308507 00105
#> 106 106 0.38469397 001 1 7.308507 00106
#> 107 107 0.70780286 001 1 7.308507 00107
#> 108 108 -0.95711657 001 1 7.308507 00108
#> 109 109 -0.28125435 001 1 7.308507 00109
#> 110 110 1.44606134 001 1 7.308507 00110
#> 111 111 0.38868946 001 1 7.308507 00111
#> 112 112 -0.03909371 001 1 7.308507 00112
#> 113 113 -2.24196262 001 1 7.308507 00113
#> 114 114 -0.42023959 001 1 7.308507 00114
#> 115 115 1.26587926 001 1 7.308507 00115
#> 116 116 1.02877818 001 1 7.308507 00116
#> 117 117 0.84536799 001 1 7.308507 00117
#> 118 118 -1.34999326 001 1 7.308507 00118
#> 119 119 0.50952180 001 1 7.308507 00119
#> 120 120 -0.37071160 001 1 7.308507 00120
#> 121 121 0.85011093 001 1 7.308507 00121
#> 122 122 -1.27620570 001 1 7.308507 00122
#> 123 123 -1.36340851 001 1 7.308507 00123
#> 124 124 -0.63264903 001 1 7.308507 00124
#> 125 125 1.21208372 001 1 7.308507 00125
#> 126 126 2.62756577 001 1 7.308507 00126
#> 127 127 0.73132313 001 1 7.308507 00127
#> 128 128 0.34049262 001 1 7.308507 00128
#> 129 129 0.94103050 001 1 7.308507 00129
#> 130 130 -0.03437046 001 1 7.308507 00130
#> 131 131 0.75870083 001 1 7.308507 00131
#> 132 132 -0.81014798 001 1 7.308507 00132
#> 133 133 0.22325837 001 1 7.308507 00133
#> 134 134 -2.97897761 001 1 7.308507 00134
#> 135 135 -1.86246974 001 1 7.308507 00135
#> 136 136 -1.71045807 001 1 7.308507 00136
#> 137 137 0.32980930 001 1 7.308507 00137
#> 138 138 0.24742457 001 1 7.308507 00138
#> 139 139 0.89510148 001 1 7.308507 00139
#> 140 140 -1.01044452 001 1 7.308507 00140
#> 141 141 -0.25653461 001 1 7.308507 00141
#> 142 142 -1.54395127 001 1 7.308507 00142
#> 143 143 1.31212174 001 1 7.308507 00143
#> 144 144 -0.27631322 001 1 7.308507 00144
#> 145 145 -0.94448992 001 1 7.308507 00145
#> 146 146 -0.18160131 001 1 7.308507 00146
#> 147 147 0.36765646 001 1 7.308507 00147
#> 148 148 -0.87428097 001 1 7.308507 00148
#> 149 149 -0.25173980 001 1 7.308507 00149
#> 150 150 1.63361586 001 1 7.308507 00150
#> 151 151 -0.95712593 001 1 7.308507 00151
#> 152 152 -1.19225341 001 1 7.308507 00152
#> 153 153 -0.62931052 001 1 7.308507 00153
#> 154 154 0.33241645 001 1 7.308507 00154
#> 155 155 0.90891731 001 1 7.308507 00155
#> 156 156 0.39656580 001 1 7.308507 00156
#> 157 157 0.13782685 001 1 7.308507 00157
#> 158 158 0.39247575 001 1 7.308507 00158
#> 159 159 0.78382551 001 1 7.308507 00159
#> 160 160 0.87295627 001 1 7.308507 00160
#> 161 161 -0.27028283 001 1 7.308507 00161
#> 162 162 1.79372579 001 1 7.308507 00162
#> 163 163 -1.66503188 001 1 7.308507 00163
#> 164 164 0.93820543 001 1 7.308507 00164
#> 165 165 -0.29247613 001 1 7.308507 00165
#> 166 166 0.54061346 001 1 7.308507 00166
#> 167 167 -1.57345592 001 1 7.308507 00167
#> 168 168 0.23501686 001 1 7.308507 00168
#> 169 169 -0.35615478 001 1 7.308507 00169
#> 170 170 -0.49693449 001 1 7.308507 00170
#> 171 171 -0.71919574 001 1 7.308507 00171
#> 172 172 0.74236560 001 1 7.308507 00172
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#> 12307 -2.4792467861 4.475895041
#> 12308 0.6009643466 7.043754663
#> 12309 -0.5922395633 5.591811800
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#> 12356 0.3837795573 5.966139206
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#> 12360 -0.3774259800 6.589595522
#> 12361 -0.0408699417 9.561349508
#> 12362 1.7517761120 7.864791543
#> 12363 0.1887326204 6.287895423
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#> 12365 -1.0715691620 7.311511334
#> 12366 0.2483038375 6.355802430
#> 12367 1.0274480213 7.929052131
#> 12368 -0.8979136798 4.823320734
#> 12369 0.2259182068 6.230576762
#> 12370 1.4830380961 8.028392470
#> 12371 0.0315142815 6.021036580
#> 12372 1.9422605998 9.878857658
#> 12373 -0.3186174253 6.640865786
#> 12374 -0.5815189169 7.050615147
#> 12375 -0.5210532343 5.938310163
#> 12376 -1.0833219365 5.884106751
#> 12377 -0.5259459499 5.047063121
#> 12378 -0.6854501601 7.163686429
#> 12379 0.0113210281 7.225824325
#> 12380 0.1650787983 5.588090296
#> 12381 -0.1504731826 6.916504324
#> 12382 -1.9221636200 3.882167870
#> 12383 1.4392079937 7.628599571
#> 12384 -0.9284399898 5.753468010
#> 12385 0.8755029941 9.417529383
#> 12386 -1.1257763271 4.795366117
#> 12387 0.0671705285 6.397569937
#> 12388 0.9574104038 6.946066751
#> 12389 -0.8149114871 4.740042167
#> 12390 -0.6387504502 7.261314968
#> 12391 -0.2403162541 6.489633580
#> 12392 1.1414119375 7.642992785
#> 12393 -0.2477185945 4.715379525
#> 12394 -0.2502097541 8.672046686
#> 12395 0.4255759003 8.400404768
#> 12396 0.1010998133 5.792881438
#> 12397 -0.4881634708 7.754291646
#> 12398 -0.8986807772 4.565278689
#> 12399 0.2907720031 6.782508769
#> 12400 -0.3802544788 7.524131983
#> 12401 0.0063122569 8.162037495
#> 12402 0.3285963021 5.247582260
#> 12403 -0.0704301559 7.635042644
#> 12404 -0.0778990480 7.758863707
#> 12405 -0.7424562770 5.217912330
#> 12406 -0.6391589191 5.997322026
#> 12407 -0.1150512021 9.577730874
#> 12408 0.0146197628 7.245904576
#> 12409 -0.9574184433 5.356492638
#> 12410 -1.5375642989 5.368779157
#> 12411 -1.2742039372 5.761226495
#> 12412 0.5629020135 6.480737719
#> 12413 0.2093157208 5.767862904
#> 12414 1.3187023280 8.161476378
#> 12415 -0.8047509042 6.773230845
#> 12416 0.5604188808 9.198509126
#> 12417 0.2229375659 6.870442310
#> 12418 -0.0105955227 6.511121572
#> 12419 -1.5714454598 4.628082622
#> 12420 0.0727741647 5.270442260
#> 12421 -0.4353771212 7.323672899
#> 12422 -0.2210360969 8.366422426
#> 12423 -0.5610872952 4.447473062
#> 12424 -0.1928861421 6.745460386
#> 12425 0.8117743387 9.306625041
#> 12426 -1.6123046295 4.787881248
#> 12427 -1.9259341348 6.792299915
#> 12428 -0.1564016741 8.134795665
#> 12429 0.1864025270 5.205050777
#> 12430 -0.2107458469 5.874491488
#> 12431 -0.1999251118 5.430341102
#> 12432 -0.3927885404 6.342045073
#> 12433 -0.7062566639 3.612688597
#> 12434 0.1086486813 6.847179239
#> 12435 -1.3612002907 5.269687013
#> 12436 -1.1918419964 6.441098450
#> 12437 1.3653526710 8.170433747
#> 12438 1.1492409420 8.996124408
#> 12439 -1.6059640091 4.939574180
#> 12440 -0.9899302693 5.288575287
#> 12441 -1.4165985074 5.550644390
#> 12442 -0.2907130069 7.350999273
#> 12443 -1.5310447551 5.750499262
#> 12444 -0.4765513542 6.195428576
#> 12445 -1.6964900911 6.722745016
#> 12446 -1.7652856693 3.645780248
#> 12447 -0.4561833394 5.371303523
#> 12448 0.0214234859 5.981455872
#> 12449 2.3993697276 9.295874903
#> 12450 -0.9150613920 4.058171462
#> 12451 -1.5594629445 5.557093143
#> 12452 -0.0276036992 7.896428228
#> 12453 -0.0510237236 7.828259149
#> 12454 -0.4376589758 6.864766072
#> 12455 0.3820808809 8.007614822
#> 12456 1.6615515595 7.622166064
#> 12457 0.7477507440 7.384227475
#> 12458 0.8286368602 9.192429277
#> 12459 0.7595161791 8.065936713
#> 12460 -0.5679822295 6.310655135
#> 12461 0.8331172766 5.508885735
#> 12462 0.2444436922 6.741935176
#> 12463 1.2962411272 9.479851461
#> 12464 -0.8309975701 7.115511688
#> 12465 -1.0569972791 6.706101784
#> 12466 -0.8044515052 4.763286310
#> 12467 1.9222892752 9.349542149
#> 12468 -0.6072603784 5.939759101
#> 12469 0.7737441774 8.541586180
#> 12470 -1.8258967389 3.815628641
#> 12471 -0.8441203123 4.710202251
#> 12472 0.6068540296 6.891936072
#> 12473 0.4479915617 8.577806355
#> 12474 1.5684496939 11.113746538
#> 12475 1.3012909163 8.950345123
#> 12476 -1.7066472406 5.551576462
#> 12477 -0.4618527152 7.396908864
#> 12478 -0.2428523320 6.640508283
#> 12479 1.1130706167 8.789502527
#> 12480 -0.2245716984 5.883011398
#> 12481 0.7750087785 7.915998224
#> 12482 -0.6636343031 3.275119165
#> 12483 -1.2957105928 3.759550742
#> 12484 0.0840533100 5.291326318
#> 12485 0.2009964143 7.448536794
#> 12486 0.3987310234 7.563886668
#> 12487 0.4165828366 8.229415397
#> 12488 -2.3999430857 3.507343468
#> 12489 1.6835713922 8.344767859
#> 12490 -0.0356595751 5.338120231
#> 12491 -1.1055390936 7.124313727
#> 12492 0.8808492740 7.522267127
#> 12493 1.2447163817 7.217957539
#> 12494 1.0512809622 7.787410732
#> 12495 0.3176395614 7.603027097
#> 12496 0.3352992009 6.378749311
#> 12497 0.5528890690 7.218880350
#> 12498 0.7460744970 9.297421436
#> 12499 -0.4517414806 5.508863671
#> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 7101 rows ]
# Declare a population using a custom function
# the default handler is fabricatr::fabricate,
# but you can supply any function that returns a data.frame
my_model_function <- function(N) {
data.frame(u = rnorm(N))
}
M <- declare_model(N = 10, handler = my_model_function)
M()
#> u
#> 1 -1.6609487
#> 2 -1.3540994
#> 3 -0.6053770
#> 4 -0.1677848
#> 5 0.7176190
#> 6 0.5383119
#> 7 0.9647423
#> 8 -0.2614175
#> 9 -1.2210267
#> 10 1.0502176