ln（odds）のテイラー展開

■　回帰モデルで事例の全体発症率のnull modelから切片β。が推定される. 　これもまた一つの推定係数であり、 　　　　β。= ln odds 　の関係がある.   ■　ln（x+1)　のテイラー展開から、近似式を出してみた. 　odds=　e　として 　              ln e... 続きをみる

GAM用語、数学用語

　 ・GAM用語と数学（？）用語が結びつかない.また、同じ言葉で表現される概念が同じ意味か、しばし途方に暮れる. 　例えば、基底関数とカーネル.これは＝なのか、≒なのか≠なのか. ・正則化＝ペナライズは、訳の問題、固有値問題　=　ベクトルの固有値も、類推ですませられよう. データの扱いでは、 ・因... 続きをみる

[解説]ｼﾘｰｽﾞ6　層化の限界と総当たりMH対応

□　MHORを求めることで、因子Aの因子Bに対する交絡を調整できる 　　（2層層別解析の場合）. 　 中規模事例では、例数が少なめであるから、2層層化できればせいぜいである. □　glmの係数と見合わせながら、層化し因子を絞る方法を示してきた. □　しかし、やはり、主な因子を調べ2層で検討しただけ... 続きをみる

[解説]5　推定にゆがみをもたらすもの

□　観光船事例をglm logisticと層化解析によって推定してきた. □　生起因子（真の原因）と抑制因子からなるシンプルで自然に解釈できるモデルにたどり着いた.　[解説]4 □　みかけを招いた他の（実は多くの）因子と生起因子とを峻別する方法を記す. □　生起因子とその暴露が結果をつくるという面... 続きをみる

[解説] 4 ゆがみを除く層化

  　□　オッズ比の性質、MH法、glmによる調整（的）計算を概説した.しかしglmの係数から得たORが実際の２×２表と比べて自然な結果を推定できる保証がなかった. □　ここでは、glmをごく簡単に使いながら、層化解析と並行して自然な、ゆがみへの対処を試す. □　glm係数推定による、関与順位の仮... 続きをみる

[解説] 3 オッズ比のゆがみ：改

□　因子ごとにORを計算した.因子の間で、その結果への影響は独立に作用することを前提にして解説した．しかし、実際は必ずしもそうでない.中には、因子に明らかな"従属関係"や、”条件”のような性質を持つものすらある. 　そのような、ゆがんだ係数をもつ因子は、ふつう始めからわかっているわけではない.解析... 続きをみる

[解説] 2 オッズ比の組成、logistic回帰上の意味

□　オッズ比ORは、暴露群のオッズを非暴露群のオッズで除した数であった. □　ORの性質を調べてみる. 　　　　　　　 　 表3　ある因子の暴露非暴露による結果集計表（マスターテーブル）部分 　　　　　　　因子A     　　　　　　　因子B　　　　　　　・・・ 　　　　　　暴露群　非暴露群　　　... 続きをみる

[解説]ｼﾘｰｽﾞ1　オッズとオッズ比　

□　オッズ比ORの性質を調べる.調整前の段階でのORの観察をする. ORは暴露群オッズと非暴露群オッズの２つのオッズの比である. □　準備：観光船事例のデータを使用し、主なメニューについて、マスターテーブルを作成し、未調整なORを因子ごとに計算しておく. 　　観光船事例： 　　　患者98名（弁当喫... 続きをみる

ﾒﾓ 単位円、四点がつくる線長１

・円周上の４点が四角の位置にない場合、各点を結んだ線がなす円外の交点は２つ存在する. ・そのうちの１つの交点と周りの距離、角度ﾒﾓ.

フラボノイドの抗ウイルス作用；USDA’s Flavonoid Databaseにみる

  Antiviral Effectsで、Naturally occurring 49-hydroxy-3-methoxyflavones possessed antiviral activity against rhino- and poliomyelitis viruses　と述べられている.... 続きをみる

一般化加法モデルの回想、カーネル

□　GAMでは、過適合への対応としてペナルティーを課す. ペナルティーの強さを因子ごとに変えることはできない. ペナルティーの強さを変える.推定されるモデルが滑らかになる. ・　各パラメータの両端がペナルティーのパラメータを変えただけでひらひらと変化する.回帰の結果が怪しい.これはペナルティーの設... 続きをみる

tan(φ+θ)

φ、θを　0-πまで変えた場合、tanがどうなるか、図示した.前記事の続き. 円に内接する四角形の辺を延長したときの交点とその、円への接線との距離に現れる.