ｇの率のlogitで できる立体?

・いつものデータは、大Nなｇによれば、logisticモデルによくあてはまる. ・ｇと効果の関係を図形でイメージしたい. ■　ｇらは空間にどんな形であるか 　効果の表現には率もあるが、logitとすると、線形を仮定して無理がなさそうだ.位置、距離で考えやすい. 　ｇの効果は、ｇを頂点とし、効果距離... 続きをみる

　logit変換値から縦軸偏差で最適化する

　logit変換して得た因子効果から合成値を得て、それと観察値との、差の二乗和で効果を最適化してみる. 　異常値の影響を減らして、因子効果の精度を上げる手計算. 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ここではstdevによる値を偏差という ■　観察したｇからlogit変換で差を取り、推定し... 続きをみる

　因子の「２面性」

■　２面性とは 　　　　 　　係数と計算されるpr 　　　　　　  　係数　　　　pr 　　β。+ p     　-0.32　　　0.421 　    β。+ｔ         1.47　　　0.813　　 　　β。+ t + p     1.15　       0.760　　　　　　　　係数は前... 続きをみる

ｇ化してprを logit変換し、logisticモデルにする

　ｇ化は便利な反面、小Ｎのｇが多く表れ、悩ましい.大Nｇの頑丈さに依拠して率をlogit変換する方法を試す. 　層化での率差をlogisticモデルの係数へ拡張する試み. ■　手順 ・データｇの率のlogitをとり、未確定な係数和とみなす;zoi. ・率差のように、Nの比較的大きなｇから係数和：z... 続きをみる

余興　０～１を　０～１に

　pはｘによる関数とする.０～１を０～１に変換する式を・・ ・　 　　　　 　ｐは　0＜ｘ＜１の範囲で0＜ｐ＜１となるが、０または１近傍で変化が小さい. 　逆に言えば、ｘは0.5に近ければ大きくｐを動かす. 　 　・cosを使っても考えられる 　　 　　　　　

起点効果で測る

■　起点から測れば因子効果が図示できる ■　粗なデータを起点効果から測る 　ｍに注目し、率差を調べるとき、　 　　　　　　　  　ｍｔｐ　-　ｔｐ 　　　　　　　　　0.706　-　1.00　＝ -0.294 　となるが、ｔｐを起点としている.この起点の率を横軸にとって、起点効果プロットする. ・... 続きをみる