■ 曝露と係数を分離して立式し、optimで推定する.因果関係を積とした関係式. ■ データ、式 dataのカラム 卵焼 生起因子 ta 16 鮭塩焼き 抑制因子 sak 14 ポテトサラダ ... 続きをみる
2022年6月のブログ記事
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事例: n=96、メニュー3個の事例、rate0.677とこれまた、高率. メニュー r : ライス , m : ミート , t : トマト いずれも、延べ曝露70<. メニューを削減する必要がない.生起因子は簡単に区別できる. 差分計算から入って、独立モデル、lmをみる.ステ... 続きをみる
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■ データ 公開データには、oswego・・なるものがある.これを加工して解析(原典と一致している保証せず). ■ lmで因子を絞る 線形独立推定するとバニラアイスが生起、ミルクとサラダ類が抑制とみえた.ミルクは (-) に係数が大きく、かつSEは大だった.他の因子のSEもまた大きめ(1<)で... 続きをみる
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■ モデリングに向かないデータを解析する 生起因子に発散が起こる、何という偏りのあるデータだろうか.だが、生起因子を欠くモデルでは、切片にリスクが移り、他の因子はそこそこ推定できるのだった.これを利用すれば因子削減できる. ■ データ N=162程度、欠測多し (実質) Y1 /N=0.6 程... 続きをみる
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■ ver upの点 ・lmによってうまく因子削減でき、次いでg化差分から因子の性質がみえる. 交互作用モデルを経ないステップを考える.以前のステップの改定. ステップ Ⅰ lm系推定・・因子削減・・g化差分計算・・ Ⅱ lm系推定・・因子削減・・因子別名交互作用推定・・ Ⅰは... 続きをみる
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■ モデル改良のあたりを少し詳しく調べた. 推定係数のSEから因子削減する.式改変、操作が簡単なlm系モデリングで攻める. ・使用データ 観光船事例、生起因子がないデータ (納豆オクラ事例は、モデルに向かない.MH一斉分析などで・・.) ■ lm系で推定・因子の削除 係数絶対値、... 続きをみる
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■ 独立データ(非重複データ)は推定法によらず同一な結果をもたらし、元データに一致した.独立データを図式した段階で、mが抑制、阻止の2面性をもつことがわかったが、それを数的に表し、元データと一致するか調べたい. ■ 交互作用に工夫をしてみる.mの曝露データを m、m1、m2 と名を変え、複写し追加... 続きをみる
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ベータ関数 0≤ x ≤1 分母はパラメータによって決まる定数で ( 5,3 )ならば105^-1 分子は多項式で、簡単に積分でき、 1/5x^4-1/3x^6+1/7x^7 よって Bの積分は下図のよう. この線は、x=0付近で強く0に近く、x=1
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・独立データは、線形とlogistic、mls推定とNLL推定が一致する. ・因子が重複するgは、複数生まれているが、係数の上下幅が広いものがある.独立gのリスク差をみる. ex リスク差 m単独曝露で 0.231 mを含むgは msp 0.2 - sp 0... 続きをみる
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・推定関数は曲面の方程式で、mlsとNLLは最小値が描く線も異なっていた.この関数を加工し推定に使えるか・・.optimを用いて調べる. ① p-y図で「⤴」となる最小値を描くようなものを探した.mlsに1項加える. mls <- sum( ( pr- y )^2 -pr*y ) ・非独立な... 続きをみる