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Testes #16
Description
Precisamos recuperar, documentar e manter os testes básicos do TWoLife: crescimento exponencial simples, capacidade de suporte, comparação com o Skellam, etc.
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Precisamos recuperar, documentar e manter os testes básicos do TWoLife: crescimento exponencial simples, capacidade de suporte, comparação com o Skellam, etc.
Activity
piklprado commentedon Sep 25, 2014
Com o novo pull reuqest (#26) do D2 vi como este ToDo é importante! Antes de verificar se a modificação proposta pelo request funciona temos que usar uma bateria de testes que verifica se o que já fucniona continua.. Proposta de pacote básico:
-Tamanho esperado da populacao após um certo tempo, independência do raio e da movimentação para capacidade de suporte global (campo médio), estabilização do tamanho populacional médio mesmo com capacidade de suporte local
awade2 commentedon Sep 26, 2014
Ok vou fazer isso no R, ok? vou cirar um código de testes prontos para esses casos.
andrechalom commentedon Sep 26, 2014
Acho que o lugar certo pra criar esses testes é no R mesmo. Ter um arquivo
que roda o TWoLife com parâmetros "padrãozão" e verifica se o resultado
bate.
Sugiro usar sempre "set.seed" antes de cada teste pra garantir
reprodutibilidade, e testar igualdade com "all.equal", que permite que as
comparações sejam feitas com uma certa tolerância (se não, fica difícil
comparar as coisas, pq 1 / 3 * 3 é diferente de 1, por conta do erro de
float).
On Thu, Sep 25, 2014 at 10:03 PM, Marcelo Awade notifications@github.com
wrote:
piklprado commentedon Sep 28, 2014
Totalmente de acoRdo! Mais alguns testes simples:
awade2 commentedon Oct 9, 2014
Pessoal, finalmente acabei de fazer algumas funções teste para o TWoLife, que está no novo arquivo Analytical-pckg.R. No arquivo Tests.R estão os testes que rodei para gerar os gráficos que apresento abaixo. Nesse processo, retirei (ainda está como comentário) os comandos de teste do arquivo TWoLife.R, que agora contém apenas as funções básicas para chamar o TWoLife em R. Por enquanto, só testei para paisagem homogênea, para as quais se aplicam as predições do modelo de Skellam. Antes de testar paisagem heterogênea, gostaria de discutir como calcular densidade nessa condição (abrirei um issue para isso).
Acho que o motivo de ambos os desvios é o efeito de borda (condição de contorno), mas não tenho certeza. Parece que mesmo sustentando populações estáveis, o tamanho final da população dependerá da área da paisagem a longo prazo (i.e. quando tempo suficiente tenha sido dado para que os indivíduos cheguem às bordas da paisagem).
Além disso, estou com dúvidas em como calcular o tamanho populacional esperado. Do jeito que fiz, é independente do raio de percepção do indivíduo. No entanto os resultados mostram o contrário. Da mesma forma, os parâmetros de inclinação de denso-dependência assim como as taxas basais afetam a dinâmica como mostra os casos 3 e 4 para ambas configurações iniciais testadas. Vejam que nos casos 4 a única mudança é o valor das taxas basais, porém mantém-se a taxa de crescimento populacional (b0 - d0).
Em relação à velocidade, os mesmos problemas permanecem. Não percebi diferença variando o raio de percepção dos indivíduos.
CONCLUSÃO
Acho que a simulação está funcionando corretamente, porém tem esses casos especiais que merecem ser discutidos. Acho que isso faz parte de um modelo de simulação, correto? Na verdade, a única questão que tenho é sobre o cálculo da velocidade para reação-difusão logística.
awade2 commentedon Oct 9, 2014
Chalom, esqueci de colocar o set.seed... e não usei nada que demandasse a função all.equal. Não vejo onde ela se aplicaria em nossos testes.
Ah, e ainda não implementei no código um contador que não seja de um em um. Não estou conseguindo lembrar da formula para isso.
Merge pull request #26 from awade2/master
renatocoutinho commentedon Jun 2, 2016
Se eu entendi corretamente, o processo é rodar o Tests.R e olhar pras figuras? (que devem ser as que o D2 colocou acima).
Já usei o Travis-CI e é muito bom, mas tem duas coisas que precisam ser adaptadas: