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using MarkovProcesses

load_model("SIR") # p = 0.0012, 0.05 
load_model("ER") # p = 1; 1; 1 

test_all = true

new_param_ER = [1.0, 2.0, 1.5]
set_param!(ER, new_param_ER)
test_all = test_all && (ER.p == new_param_ER)

k2 = 4.0
set_param!(ER, "k2", k2)
test_all = test_all && (ER.p == [1.0, 4.0, 1.5])

k1 = 0.5
set_param!(ER, "k1", k1)
test_all = test_all && (ER.p == [0.5, 4.0, 1.5])

k3 = 10.0
set_param!(ER, "k3", 10.0)
test_all = test_all && (ER.p == [0.5, 4.0, 10.0])

new_param_SIR = [0.0013, 0.08]
set_param!(SIR, new_param_SIR)
test_all = test_all && (SIR.p == new_param_SIR)

kr = 0.06
set_param!(SIR, "kr", kr)
test_all = test_all && (SIR.p == [0.0013, 0.06])

ki = 0.011
set_param!(SIR, "ki", ki)
test_all = test_all && (SIR.p == [0.011, 0.06])

return test_all