線形独立を仮定したモデルの推定で大きなＳＥを示す因子について追記する

・因子の削減のための篩わけ；多くある因子を削減する.
　いったん因子個々が独立したものとしてモデリングし、推定されたリスク値をみると、リスク値の大きさ・方向、広がりSEを得る.
　リスク値絶対値が大きい、またはSEが大きいものは残す.それ以外の因子を捨てる.

・リスク値絶対値が小さくてＳＥが大きい例
　図示すると、

　　縦軸：リスク値　横軸：計算されたリスクの分布
　　　　左はデータによるリスク、右は線形独立推定値のイメージ.
　　　　組み合わせる因子によって抑制の効果をも持つときは、推定時あたかも幅広くリス
　　　　ク値を分散させる.

　いずれの因子も偶然のばらつきはあるが、それからはずれたばらつきをもつものは調べる必要がある.
　もちろん、非線形な効果を持つ因子があるならＧＡＭにより処理する.