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Allow specifying an environment when calling launch_shinystan

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
r
Área
api

Línea de trabajo

Comience con el punto de entrada launch_shinystan y el ejemplo launch_shiny.brmsfit citado en el issue. Determine cómo se debe pasar un entorno para localizar los objetos calculados por la función que realiza la llamada y defina el comportamiento para los llamadores que no proporcionen env. La tarea estará terminada cuando launch_shinystan admita la transmisión prevista del entorno sin que los usuarios de brms tengan que configurarlo manualmente.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

From @paul-buerkner in #109:

My idea was that launch_shinystan could have an env (or similar named) argument to specify the environment to look for the objects. With regard to brms, I wouldn't require users to specify this argument. Rather, it would be set automatically be the function calling shinystan, e.g:

launch_shiny.brmsfit <- function(x, rstudio = getOption("shinystan.rstudio"), ...) {
  y <- model.response(model.frame(x))
  y_rep <- predict(x, summary = FALSE)
  shinystan::launch_shinystan(x$fit, rstudio = rstudio, env = environment(), ...)
}

I am not sure though, if this is the best way to find y and y_rep computed within the function calling shinystan.

Lenguaje dominante
R
Estrellas
200
Forks
47
Merge medio
1 d 17 h
PR fusionados (30 d)
1

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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