Renext/TODO at main · IRSN/Renext · GitHub

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	*    TODO LIST FOR THE Renext PACKAGE     *
	*                                         *
	*                                         *
	*     Yves Deville                        *
	*       	                          *
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			FOR VERSIONS > 3.0-0

	o Implement profile-likelihood inference for the return levels
	of a Renouv object.

	o Write a 'simulate' method for "Rendata" and "Renouv". In
	both cases, a design similar to that of the object is used,
	and new data is simulated using a 'distname.y' 'lambda' and
	parameters for the distribution.

	o Implement a 'design' function to extract the design part of
	a Rendata object, considered as deterministic: start/end of the
	OT sample, start/end of the OTS and MAX data, ...


			FOR VERSION 3.0-0

	o REMOVE URLs THAT MAY CAUSE A BROKEN LINK in 'DESCRIPTION'
	and .Rd files.

	o 'expplot', 'weibplot': add a new argument 'a' and use 'pplot'?

	o Check carefully the implication of the time zone in functions
	using 'POSIXct' objects.

	o Document 'Dunkerque': source of data, REFMAR?

	o Of course: update serioulsy 'Renext Guide'.

	o In 'fGEV.MAX' and 'fGPD' change the examples?

	o Add a 'scaleData' argument in 'fWeibull' and 'fGamma'?

	o Add some more tests in a place where they can be re-run
	easily.


			FOR VERSIONS > 2.0-12

	o [DONE] Include functions 'Ren2gev', 'Ren2gumbel', 'gev2Ren',
	'gumbel2Ren'?

	o Add "ggplot" versions for the plot and lines methods.

	o [DONE] Write a 'simulate' method for the "Rendata"
	class. This should have formal args such as "lambda",
	"effDuration", "distname.y", as well as historical data
	information.

	o [DONE] Write a 'fGPD' function to estimate a GPD by ML. This
	should be a wraper and be based on 'flomax' and 'fmaxlo'. The
	information matrix would be obtained by transformation. A
	special distribution would then be used under the name "GPD".


	              PISTES ENVISAGEES A LA VERSION 0.5.*

	o [DONE] Ecrire un NAMESPACE!

	o [DONE] Proposer des classes (eventuellement S3 dans un
	premier temps) pour contenir des donnees.

	o [TRIED-FAILED] Définir des contraintes sur les parametres
	pour certaines distributions et les utiliser dans
	l'optimisation.

	o [DONE] Normaliser les donnees dans fRenouv de maniere a
	pouvoir travailler avec des donnees de nimporte quel ordre de
	grandeur sans pb numerique pour les differences finies. Ne
	sera possible que pour les lois connues de Renext, et non pas
	pour une loi quelconque.

	o [DONE] Jitterizer les donnees avant le test de KS pour
 	eviter le warning des ties.

	o [PARTIALLY DONE] Ecrire des fonctions "aplot" 'ajouter au
	graphique) pour les graphiques RLplot.

	o [DONE] Dans 'fRenouv', autoriser le cas ou aucun parametre
	n'est e estimer.  L'interet serait de calculer les predictions
	(sans intervalle de confiance) tracer le graphique, etc.


	              PISTES ENVISAGEES A LA VERSION 0.2.*

	o [DONE] Améliorer les controles et messages d'erreur dans
	readXML: durée effective, etc.

	o [DONE] Implémenter la prise en compte d'historique au sens
	plus classique "pas d'observation dépassant x* entre deb et
	fin"


	              PISTES ENVISAGEES A LA VERSION 0.1.*

	o ML estimation. Pour la loi de Pareto généralisée GPD,
	implémenter le maxixmum de vraisemblance avec une
	vraisemblance concentrée (à un seul paramètre).  De cette
	manière, l'estimation sera plus rapide et aussi plus fiable.

	o Dates. A cause des leap seconds, les dates qui devraient
	correspondre à des années entirèes semblent décalées. Le
	premier janvier 00h00 apparaît comme le31 décembre après
	23h. Une solution possible serait de conisdérer que les jours
	commencent et finissent à 12h00. De cette manière, les "leap
	seconds" ne généreront pas de changement de jour.

	o Structure de données. Pour les données complexes dont le
	format est décrit en XML, calculer et stocker les périodes
	sans données manquantes telles qu'utilisées dans gof.dates.

	o Structure de données et test. Pour les données complexes
	avec indication de date d'événement, calculer la durée des
	interarrivées (en fraction d'année) et proposer un test de
	Bartlett pour l'exponentialité dans gof.dates. FAIT DANS
	VERSION 0.2

	o Implémenter le test du chi2 d'adéquation pour la loi de
	Poisson et la loi binomiale sur les comptages. Ces test
	peuvent être implémentés dans une seule fonction gof.

	o Implémenter les tests d'adéquation correspondant aux lois
 	des dépassements.  Ces tests peuvent être groupés dans une
 	fonction gof.y. Pour le cas exponentiel, on prendra un test de
 	Bartlett, pour la loi de Weibull, un test de Mann peut être
 	utile. KOLMOGORV-SMIRNOV FAIT DANS VERSION 0.2