morの解析ブログ

解析疫学、リスクにまつわるメモや計算

「推定」のまわりをさぐる.教科書では「解析はMHにより行う、因子が多ければ重回帰を用いる」という風で詳しい例は少ない.独自(のつもり)な思いつきで具体に試行.
 数理を用いるべきアセスメントにも切り込む.

2022年3月のブログ記事

  • 交互作用モデル、たまたま成功

    ■ 過去記事では層化・係数計算、因子まとめ、関係式組み立てからはずれ数を抑える方法を試行した.  ここでは、逆に因子をまとめてから、交互作用項で係数モデリング推定し、関係式を組んではずれ数を調べる.   因子まとめ      因子まとめ・・ 単純化:生起因子を2因子、抑制因子を3因子と決めつけ、 ... 続きをみる

  • 因子関連は成り立つか sim

    ■ 因子関連について推測する.  宿題があった.因子は線形独立でないが、因子の関連をうまく組み入れられるか、抑制因子を阻害する因子はありうるか.  生起・抑制因子を決め、抑制効果は生起因子の存在を条件とし、生起・抑制因子に対してはそれらを阻止する因子を仮定した.式(関係式)としてリスクを計算し、観... 続きをみる

  • 抑制阻害因子を想定してみる

    ・観察から曝露状況によって3つのgにわけてみる.                                                                                                           ID  うちy1     率    ... 続きをみる

  • 観察からはずれて欲しくない1つのこと

     データである発生数y1にどのようにpiを寄せるかが宿題であった.  生起因子が判明、決定した後に、ある式を仮定し推測する際の準備 ■ 推定piを観察に近づける   観察y1に対して推定piをあてる.推定は観察に近づけたいが、どのように近づけるかは推定法によってちがう.    線形回帰、非線形回帰... 続きをみる

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  • 予測子を関数にする

    ■ リニアモデルでは、例えば、推定した 線形予測子zi=β。+β1xi+・・ が、即piになっている.  線形予測でなくとも、ziがなんらの関数であってもかまわないが、線形予測から始める.  生起因子x1とするとき、          x1曝露あり    観察発生y1    Ep1        ... 続きをみる

  • むやみにモデリング→手計算へと

    ■ いつも使うデータは、glmやMHの大変いい勉強材料となっている.が因子の曝露重複がつよく、コントロールgが小さく交互作用項をいれると発散も頻繁である.交互作用に頼った解析ができないので、しかたなくいろいろ工夫してみる. ■ モデリングでは、尤もらしい結果が簡単に取り出せる.因子を増やせばモデル... 続きをみる