Capture, colorise, and emit console text
Usage
colorize_output(
expr,
positive = MODSEM_COLORS$positive,
negative = MODSEM_COLORS$negative,
true = MODSEM_COLORS$true,
false = MODSEM_COLORS$false,
nan = MODSEM_COLORS$nan,
na = MODSEM_COLORS$na,
inf = MODSEM_COLORS$inf,
string = MODSEM_COLORS$string,
split = FALSE,
append = "\n"
)Arguments
- expr
Expression or object with output which should be colorized.
- positive
color of positive numbers.
- negative
color of negative numbers.
- true
color of
TRUE.- false
color of
FALSE.- nan
color of
NaN.- na
color of
NA.- inf
color of
-InfandInf.- string
color of quoted strings.
- split
Should output be splitted? If
TRUEthe output is printed normally (in real time) with no colorization, and the colored output is printed after the code has finished executing.- append
String appended after the colored output (default `\n`).
Examples
set_modsem_colors(positive = "red3",
negative = "red3",
true = "darkgreen",
false = "red3",
na = "purple",
string = "darkgreen")
#> [1] TRUE
m1 <- "
# Outer Model
X =~ x1 + x2 + x3
Z =~ z1 + z2 + z3
Y =~ y1 + y2 + y3
# Inner Model
Y ~ X + Z + X:Z
"
est <- modsem(m1, data = oneInt)
colorize_output(summary(est))
#> Estimating baseline model (H0)
#> modsem (version 1.0.22, approach = dblcent):
#>
#> Interaction Model Fit Measures (H1):
#> Loglikelihood -26807.61
#> Akaike (AIC) 53735.22
#> Bayesian (BIC) 54071.28
#> Chi-square 122.92
#> Degrees of Freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#> RMSEA 0.007
#> CFI 1.000
#> SRMR 0.008
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Loglikelihood -27137.74
#> Akaike (AIC) 54393.48
#> Bayesian (BIC) 54723.93
#> Chi-square 783.18
#> Degrees of Freedom 112
#> P-value (Chi-square) 0.000
#> RMSEA 0.055
#> CFI 0.987
#> SRMR 0.141
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Chi-square diff 660.257
#> Degrees of freedom diff 1
#> P-value (LRT) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.602
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.397
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.204
#>
#> lavaan 0.6-20 ended normally after 158 iterations
#>
#> Estimator ML
#> Optimization method NLMINB
#> Number of model parameters 60
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Model Test User Model:
#>
#> Test statistic 122.924
#> Degrees of freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#>
#> Parameter Estimates:
#>
#> Standard errors Standard
#> Information Expected
#> Information saturated (h1) model Structured
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.804 0.013 63.612 0.000
#> x3 0.916 0.014 67.144 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.812 0.013 64.763 0.000
#> z3 0.882 0.013 67.014 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.428 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.453 0.000
#> XZ =~
#> x1z1 1.000
#> x2z1 0.805 0.013 60.636 0.000
#> x3z1 0.877 0.014 62.680 0.000
#> x1z2 0.793 0.013 59.343 0.000
#> x2z2 0.646 0.015 43.672 0.000
#> x3z2 0.706 0.016 44.292 0.000
#> x1z3 0.887 0.014 63.700 0.000
#> x2z3 0.716 0.016 45.645 0.000
#> x3z3 0.781 0.017 45.339 0.000
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.675 0.027 25.379 0.000
#> Z 0.561 0.026 21.606 0.000
#> XZ 0.702 0.027 26.360 0.000
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .x1z1 ~~
#> .x1z2 0.115 0.008 14.802 0.000
#> .x1z3 0.114 0.008 13.947 0.000
#> .x2z1 0.125 0.008 16.095 0.000
#> .x3z1 0.140 0.009 16.135 0.000
#> .x1z2 ~~
#> .x1z3 0.103 0.007 14.675 0.000
#> .x2z2 0.128 0.006 20.850 0.000
#> .x3z2 0.146 0.007 21.243 0.000
#> .x1z3 ~~
#> .x2z3 0.116 0.007 17.818 0.000
#> .x3z3 0.135 0.007 18.335 0.000
#> .x2z1 ~~
#> .x2z2 0.135 0.006 20.905 0.000
#> .x2z3 0.145 0.007 21.145 0.000
#> .x3z1 0.114 0.007 16.058 0.000
#> .x2z2 ~~
#> .x2z3 0.117 0.006 20.419 0.000
#> .x3z2 0.116 0.006 20.586 0.000
#> .x2z3 ~~
#> .x3z3 0.109 0.006 18.059 0.000
#> .x3z1 ~~
#> .x3z2 0.138 0.007 19.331 0.000
#> .x3z3 0.158 0.008 20.269 0.000
#> .x3z2 ~~
#> .x3z3 0.131 0.007 19.958 0.000
#> X ~~
#> Z 0.201 0.024 8.271 0.000
#> XZ 0.016 0.025 0.628 0.530
#> Z ~~
#> XZ 0.062 0.025 2.449 0.014
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .x1 0.160 0.009 17.871 0.000
#> .x2 0.162 0.007 22.969 0.000
#> .x3 0.163 0.008 20.161 0.000
#> .z1 0.168 0.009 18.143 0.000
#> .z2 0.158 0.007 22.264 0.000
#> .z3 0.158 0.008 20.389 0.000
#> .y1 0.159 0.009 17.896 0.000
#> .y2 0.154 0.007 22.640 0.000
#> .y3 0.164 0.008 20.698 0.000
#> .x1z1 0.311 0.014 22.227 0.000
#> .x2z1 0.292 0.011 27.287 0.000
#> .x3z1 0.327 0.012 26.275 0.000
#> .x1z2 0.290 0.011 26.910 0.000
#> .x2z2 0.239 0.008 29.770 0.000
#> .x3z2 0.270 0.009 29.117 0.000
#> .x1z3 0.272 0.012 23.586 0.000
#> .x2z3 0.245 0.009 27.979 0.000
#> .x3z3 0.297 0.011 28.154 0.000
#> X 0.981 0.036 26.895 0.000
#> Z 1.016 0.038 26.856 0.000
#> .Y 0.990 0.038 25.926 0.000
#> XZ 1.045 0.044 24.004 0.000
#>
#>
colorize_output(est) # same as colorize_output(print(est))
#> modsem (version 1.0.22, approach = dblcent):
#> lavaan 0.6-20 ended normally after 158 iterations
#>
#> Estimator ML
#> Optimization method NLMINB
#> Number of model parameters 60
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Model Test User Model:
#>
#> Test statistic 122.924
#> Degrees of freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#>
colorize_output(modsem_inspect(est, what = "coef"))
#> $lambda
#> X Z Y XZ
#> x1 1.000 0.000 0.000 0.000
#> x2 0.804 0.000 0.000 0.000
#> x3 0.916 0.000 0.000 0.000
#> z1 0.000 1.000 0.000 0.000
#> z2 0.000 0.812 0.000 0.000
#> z3 0.000 0.882 0.000 0.000
#> y1 0.000 0.000 1.000 0.000
#> y2 0.000 0.000 0.798 0.000
#> y3 0.000 0.000 0.899 0.000
#> x1z1 0.000 0.000 0.000 1.000
#> x2z1 0.000 0.000 0.000 0.805
#> x3z1 0.000 0.000 0.000 0.877
#> x1z2 0.000 0.000 0.000 0.793
#> x2z2 0.000 0.000 0.000 0.646
#> x3z2 0.000 0.000 0.000 0.706
#> x1z3 0.000 0.000 0.000 0.887
#> x2z3 0.000 0.000 0.000 0.716
#> x3z3 0.000 0.000 0.000 0.781
#>
#> $theta
#> x1 x2 x3 z1 z2 z3 y1 y2 y3 x1z1 x2z1 x3z1
#> x1 0.160
#> x2 0.000 0.162
#> x3 0.000 0.000 0.163
#> z1 0.000 0.000 0.000 0.168
#> z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> y1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.159
#> y2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.154
#> y3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164
#> x1z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.311
#> x2z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.125 0.292
#> x3z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.140 0.114 0.327
#> x1z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.115 0.000 0.000
#> x2z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.135 0.000
#> x3z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.138
#> x1z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.114 0.000 0.000
#> x2z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.145 0.000
#> x3z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> x1z2 x2z2 x3z2 x1z3 x2z3 x3z3
#> x1
#> x2
#> x3
#> z1
#> z2
#> z3
#> y1
#> y2
#> y3
#> x1z1
#> x2z1
#> x3z1
#> x1z2 0.290
#> x2z2 0.128 0.239
#> x3z2 0.146 0.116 0.270
#> x1z3 0.103 0.000 0.000 0.272
#> x2z3 0.000 0.117 0.000 0.116 0.245
#> x3z3 0.000 0.000 0.131 0.135 0.109 0.297
#>
#> $psi
#> X Z Y XZ
#> X 0.981
#> Z 0.201 1.016
#> Y 0.000 0.000 0.990
#> XZ 0.016 0.062 0.000 1.045
#>
#> $beta
#> X Z Y XZ
#> X 0.000 0.000 0 0.000
#> Z 0.000 0.000 0 0.000
#> Y 0.675 0.561 0 0.702
#> XZ 0.000 0.000 0 0.000
#>
#>
# \dontrun{
colorize_output(split = TRUE, {
# Get live (uncolored) output
# And print colored output at the end of execution
est_lms <- modsem(m1, data = oneInt, method = "lms")
summary(est_lms)
})
#>
#> modsem (1.0.22) ended normally after 29 iterations
#>
#> Estimator LMS
#> Optimization method EMA-NLMINB
#> Number of model parameters 31
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Loglikelihood and Information Criteria:
#> Loglikelihood -17493.60
#> Akaike (AIC) 35049.20
#> Bayesian (BIC) 35222.83
#>
#> Numerical Integration:
#> Points of integration (per dim) 24
#> Dimensions 1
#> Total points of integration 24
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Standard
#> Chi-square 17.52
#> Degrees of Freedom (Chi-square) 24
#> P-value (Chi-square) 0.826
#> RMSEA 0.000
#>
#> Loglikelihood -17831.87
#> Akaike (AIC) 35723.75
#> Bayesian (BIC) 35891.78
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Loglikelihood change 338.27
#> Difference test (D) 676.55
#> Degrees of freedom (D) 1
#> P-value (D) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.599
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.395
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.203
#>
#> Parameter Estimates:
#> Coefficients unstandardized
#> Information observed
#> Standard errors standard
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.803 0.013 63.750 0.000
#> x3 0.914 0.014 67.510 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.810 0.012 65.018 0.000
#> z3 0.881 0.013 67.533 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.451 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.470 0.000
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.673 0.031 21.667 0.000
#> Z 0.569 0.030 18.711 0.000
#> X:Z 0.718 0.028 25.821 0.000
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .x1 1.023 0.024 42.774 0.000
#> .x2 1.215 0.020 60.838 0.000
#> .x3 0.919 0.022 41.371 0.000
#> .z1 1.011 0.024 41.558 0.000
#> .z2 1.206 0.020 59.251 0.000
#> .z3 0.916 0.022 42.045 0.000
#> .y1 1.036 0.033 31.386 0.000
#> .y2 1.220 0.027 45.409 0.000
#> .y3 0.953 0.030 31.790 0.000
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.200 0.024 8.242 0.000
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .x1 0.158 0.009 17.883 0.000
#> .x2 0.162 0.007 22.937 0.000
#> .x3 0.165 0.008 20.507 0.000
#> .z1 0.167 0.009 18.441 0.000
#> .z2 0.160 0.007 22.589 0.000
#> .z3 0.158 0.008 20.696 0.000
#> .y1 0.160 0.009 17.952 0.000
#> .y2 0.154 0.007 22.595 0.000
#> .y3 0.164 0.008 20.603 0.000
#> X 0.982 0.036 26.970 0.000
#> Z 1.017 0.038 26.895 0.000
#> .Y 0.980 0.038 25.909 0.000
#>
#>
#> modsem (1.0.22) ended normally after 29 iterations
#>
#> Estimator LMS
#> Optimization method EMA-NLMINB
#> Number of model parameters 31
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Loglikelihood and Information Criteria:
#> Loglikelihood -17493.60
#> Akaike (AIC) 35049.20
#> Bayesian (BIC) 35222.83
#>
#> Numerical Integration:
#> Points of integration (per dim) 24
#> Dimensions 1
#> Total points of integration 24
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Standard
#> Chi-square 17.52
#> Degrees of Freedom (Chi-square) 24
#> P-value (Chi-square) 0.826
#> RMSEA 0.000
#>
#> Loglikelihood -17831.87
#> Akaike (AIC) 35723.75
#> Bayesian (BIC) 35891.78
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Loglikelihood change 338.27
#> Difference test (D) 676.55
#> Degrees of freedom (D) 1
#> P-value (D) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.599
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.395
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.203
#>
#> Parameter Estimates:
#> Coefficients unstandardized
#> Information observed
#> Standard errors standard
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.803 0.013 63.750 0.000
#> x3 0.914 0.014 67.510 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.810 0.012 65.018 0.000
#> z3 0.881 0.013 67.533 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.451 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.470 0.000
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#>
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#>
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#>
#> $ovs
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#>
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#>
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#> NULL
#>
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#> $mean.all
#> ~1
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#> x1 1.023
#> x2 1.215
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#> y1 1.180
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#> $res.ov
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#> expected.remaining.iterations expected.final.loglik
#> 1 NA NA
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#>
#>
# }