lmで一次推定～削られる因子

　リニアモデルでは係数とSEに注目して因子削減した.一部、とある特徴がみえる.その特徴からも因子削減できそうだ. 　一次推定は全因子が対象になるが、部分で推定すると推定係数・SEプロットで直線に乗ってみえる因子があると気づくの間で曝露相関をみてみる.切片０を指定する 　 　　図　係数によるSEと曝... 続きをみる

余興　ペナルティー推定関数

　推定上、x=0でのy1は許せないものだった.疫学的に考えて、不自然だからだ（過去記事）.余興として、推定関数の最小値がたどる線を操作したが、今回は数的ペナルティを加える. 　また、関係式と重ねて推定させてみる. ・ペナルティー推定関数 　下表、観察ｙ、曝露ｘのパターンと最小二乗、ペナルティー項（... 続きをみる

因子の「リスク干渉」

・観察データから差分をみると、因子のもつ発生率は他の因子との重複によって「変化する」ことがある（阻止効果）が、特定の因子だけでない可能性がある（記事「クウェート事例　全因子が変化・・」）.それは率数絶対値が小さくなるような変化だ.実際起こり得るか、調べた. ■　干渉 ・いつもの事例で、差分が計算し... 続きをみる

因子の多面性メカニズム

・観光事例で、水は抑制因子だったが単独でリスクはなかった.独立モデルなら係数は0であり(－)である. 　また、めしはわずかなリスクありとしても、生起に対しては抑制的だった.係数は(＋)であり(－)である.これらの性質をとらえようと同一因子を２つ用意して計算したのだった. 　このような一見パラドック... 続きをみる