dmat_setversion(.31)

N_datasets = 1; %number of subjects; for this illustration we'll just use one subject
for i = 1:N_datasets  
    
    %% First, load the right data
    if i==1
        fn = 'C:\Documents and Settings\Jepma\\data\pp1.mat';
    end
   
    s = load(fn);
    name = sort(fieldnames(s));
    eval(['data = s.' name{1} ';']);

    
%% this example fits the All free model
% The designmatrix for the Ter-model is {[1,0;1,0;1,0;1,0;0,1;0,1;0,1;0,1],[1,0;1,0;0,1;0,1;1,0;1,0;0,1;0,1],[1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0;1,0;1,0;1,0;0,1;0,1;0,1;0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1]}
% The designmatrix for the a-model is {[1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1;1,0;0,1]}
% The designmatrix for the v-model is {[1,0;1,0;1,0;1,0;0,1;0,1;0,1;0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0;1,0;1,0;1,0;0,1;0,1;0,1;0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1]}
    
%% All_free
options(1) = struct('DesignMatrix',{{[1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,0,1],[1,0;1,0;0,1;0,1;1,0;1,0;0,1;0,1],[1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0,0,0;1,0,0,0;0,1,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,1,0;0,0,0,1;0,0,0,1],[1;1;1;1;1;1;1;1],[1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1;1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1]}},...
   'Display','off',...
   'EWMA',struct('l',0.01,...
   'L',1.5,...
   's',0.5),...
   'EstimationMethodScalar',6,...
   'FixedBinEdges',[0.3,0.36,0.42,0.52,0.8;0.38,0.47,0.56,0.7,1],...
   'FixedValues',[],...
   'Guess',[],...
   'GuessMethodScalar',1,...
   'LongSimplexRuns',1,...
   'MaxIter',5000,...
   'Name','all_free',...
   'NoFitting',0,...
   'NonparametricBootstrap',0,...
   'ObjectiveDecimals',7,...
   'OutlierMax',2.5,...
   'OutlierMin',0.3,...
   'OutlierTreatment','Absolute cut-off',...
   'ParameterDecimals',7,...
   'ParametricBootstrap',0,...
   'Percentiles',[10,30,50,70,90;10,30,50,70,90],...
   'ShortSimplexRuns',3,...
   'SpecificBias',[]);

    output = multiestv4(data,options)                                

    fid  = fopen('IndividualSubjects_AllFreeModel.out', 'a'); % create a file and open it for *appending*. 
    
    fprintf(fid, 'The name of the data file is:\n');
    fprintf(fid, '%s\n', fn);
    fprintf(fid, 'The number of free parameters is:\n');
    fprintf(fid, '%1i\n', output.Df);
    fprintf(fid, 'The BIC value is:\n');
    fprintf(fid, '%3.4f\n', output.FitInfo.BIC);
    fprintf(fid, 'The best parameter estimates are:\n');
    fprintf(fid, '%3.4f\n', output.Minimum);

    fprintf(fid, '\n');

    fclose(fid); %closes the file.

end