Draw a summary density plot for the result — AUTO_VI$summary_density

This function draws a summary density plot for the result.

Usage

AUTO_VI$summary_plot(
  vss = self$check_result$observed$vss,
  null_dist = self$check_result$null$vss,
  boot_dist = self$check_result$boot$vss,
  p_value = self$check_result$p_value,
  likelihood_ratio = self$check_result$likelihood_ratio,
  density_alpha = 0.6
)

Arguments

vss: Numeric. Observed visual signal strength.
null_dist: Numeric. Null visual signal strength.
boot_dist: Numeric. Bootstrapped visual signal strength.
p_value: Numeric. P-value of the visual test. See also AUTO_VI$p_value().
likelihood_ratio: Numeric. Likelihood ratio of the visual test. See also AUTO_VI$likelihood_ratio().
density_alpha: Numeric. Alpha value for the density.

Value

A ggplot.

Examples

keras_model <- try(get_keras_model("vss_phn_32"))
if (!inherits(keras_model, "try-error")) {
  myvi <- auto_vi(lm(dist ~ speed, data = cars), keras_model)

  myvi$check()
  myvi$summary_density_plot()
}
#> ✔ Generate null data.
#> ✔ Generate null plots.
#> Computing auxiliary inputs ■■■■■■■■■■■                       35% | ETA:  2s
#> Computing auxiliary inputs ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> ✔ Compute auxilary inputs.
#> Saving images ■■■■■■■■■■■                       32% | ETA:  2s
#> Saving images ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> ✔ Predict visual signal strength for 100 images.
#> ✔ Generate bootstrapped data.
#> ✔ Generate bootstrapped plots.
#> Computing auxiliary inputs ■■■■■■■■■■■■                      38% | ETA:  2s
#> Warning: no non-missing arguments to min; returning Inf
#> Computing auxiliary inputs ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> ✔ Compute auxilary inputs.
#> Saving images ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■       88% | ETA:  0s
#> Saving images ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■  100% | ETA:  0s
#> ✔ Predict visual signal strength for 100 images.
#> ✔ Predict visual signal strength for 1 image.