### R code from vignette source 'eRm.Rnw'

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### code chunk number 1: eRm.Rnw:634-637
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library("eRm")
res.rasch <- RM(raschdat1)
pres.rasch <- person.parameter(res.rasch)


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### code chunk number 2: eRm.Rnw:640-642
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lrres.rasch <- LRtest(res.rasch, splitcr = "mean")
lrres.rasch


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### code chunk number 3: plotGOF-lrres-rasch (eval = FALSE)
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## plotGOF(lrres.rasch, beta.subset=c(14,5,18,7,1), tlab="item", conf=list(ia=FALSE,col="blue",lty="dotted"))


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### code chunk number 4: plotGOF-lrres-rasch-plot
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plotGOF(lrres.rasch, beta.subset=c(14,5,18,7,1), tlab="item", conf=list(ia=FALSE,col="blue",lty="dotted"))


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### code chunk number 5: eRm.Rnw:665-668
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W <- matrix(c(1,2,1,3,2,2,2,1,1,1),ncol=2)
res.lltm <- LLTM(lltmdat2, W)
summary(res.lltm)


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### code chunk number 6: eRm.Rnw:681-684
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data(pcmdat2)
res.rsm <- RSM(pcmdat2)
thresholds(res.rsm)


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### code chunk number 7: plotICC-res-rsm (eval = FALSE)
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## plotICC(res.rsm, mplot=TRUE, legpos=FALSE,ask=FALSE)


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### code chunk number 8: plotICC-res-rsm-plot
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plotICC(res.rsm, mplot=TRUE, legpos=FALSE,ask=FALSE)


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### code chunk number 9: plotPImap-res-pcm (eval = FALSE)
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## res.pcm <- PCM(pcmdat2)
## plotPImap(res.pcm, sorted = TRUE)


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### code chunk number 10: plotPImap-res-pcm-plot
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res.pcm <- PCM(pcmdat2)
plotPImap(res.pcm, sorted = TRUE)


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### code chunk number 11: eRm.Rnw:714-716
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pres.pcm <- person.parameter(res.pcm)
itemfit(pres.pcm)


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### code chunk number 12: eRm.Rnw:720-724
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lr<- 2*(res.pcm$loglik-res.rsm$loglik)
df<- res.pcm$npar-res.rsm$npar
pvalue<-1-pchisq(lr,df)
cat("LR statistic: ", lr, "  df =",df, "  p =",pvalue, "\n")


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### code chunk number 13: eRm.Rnw:741-742
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grouplpcm <- rep(1:2, each = 10)


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### code chunk number 14: eRm.Rnw:746-748
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reslpcm <- LPCM(lpcmdat, mpoints = 2, groupvec = grouplpcm, sum0 = FALSE)
model.matrix(reslpcm)


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### code chunk number 15: eRm.Rnw:751-752
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coef(reslpcm, parm="eta")