・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
2023年2月のブログ記事
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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
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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
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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
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