2026年1月のブログ記事 - morの解析ブログ

2日間に跨るコホート事例を率の重なりから測る；”日”を因子としたベン図で＿y地方のk事例

＿事例は2日間いずれかの日に曝露をうけたコホートと思われるが、複数menuが生起性を持つらしい　　　y地方のk事例データ＿このことで、それぞれの影響を受けない層のrisk値が概略わかる＿1日目、2日目を２つの曝露因子”日”とし、さらに仮想的な数値から、それらの効果を計算... 続きをみる

道草；2日間に跨るコホート事例データ～ menuを rd、超幾何分布で y地方のk事例

○　複数の因子が生起性を持つ場合、1つの因子から説明していくことは難しいが、1日目、2日目からいくつかの因子を取り出し計算してみる ○　2×2表だけからrd、超幾何分布により調べると、”日”による違いがありそうであった ■　ｙのｋ事例・事例は、1日目－2日目中... 続きをみる

　2×2表から因子効果を調べる　単純な事例は 2因子交互に調整... t 地方 y 事例に試す

■ ラインリストがなく、2×2表が示された事例報告から、よりらしい因子の効果がわかるか・度数から考えるなら、rd、超幾何分布も計算できるだろう・因子に関する重複の情報が欠ければ、検討は厳密さを減じ、制限される　生起因子によるみかけが他のrisk値をかき乱しているからだが、2&ti... 続きをみる

メモ;【記述】mx；ｃRD ありなし差 ,mh平均,plot ・・oswと船事例

■ osdからの生成　　・・・ありなし差と一致しないのが rdos 　osmx <-　NULL　　　# mx風にして参照しやすくしてみる　　for (i in 1:15){ 　　　　# 　osd iありの率　なしの率　ありのｎ　　 osm<-c( sum(osd[,1]*osd[... 続きをみる

ありなし差；cRD とmh平均～強い相関

■ mh平均とありなし差；再定義したcRD を比べる　　限定なしの全因子対象　２事例データを通じて　　mh平均と、ありなし差にはかなりの関係性がある　--------ありなし差とは i因子ありとなしとで率の差を計算したものである　--------ありなし層 <0 であるものが、歩留... 続きをみる

無関連因子の歩留まりは <1か　歩留まり ←→”ありなし差”

● 無関連因子の歩留まり　生起因子の非発生部分との重なり部分では発生が弱まるような歩留まりを仮定して実データを説明してみた　これが正しいなら、無関連因子でもそうなっているはずだ　　因子名義による区分けをし”ありなし差”を調べると、無関連因子との重なりで発生が弱まってい... 続きをみる

重なり率の”姿”　r1r2によるplot

■ 重なり率は、r1r2の2つの量で決まる　重なり率とは、同質；生起の2因子の効果が重なって現れる率　　歩留まりなしの重なり率をイメージしてみる　　　　plot ( xlim=c(0,1) ,ylim=c(0,1) , "") 　　　　# par (new=T) 　　f... 続きをみる

　重なり率は一般化されているか；無関連・抑制　取りうる値

○重なり率の式は無関連因子、抑制因子に対し一般的に適用できる ○取りうる値を式、幾何でみる　 ■ 生起因子以外との重なり・生起因子と生起因子の重なり層を調べたが相手が違っているときの重なりの式をどう表すか　　無関連因子は、 r2＝０　q1 = 0.9　としたときで、　　　　　　　　r1(... 続きをみる

■ 追加的・非追加的効果を理解する～歩留まりを付けた重なりの一般式

・生起因子と目される因子の重複層に、追加的効果がみえるのが観光船事例だった・一方で効果が変わらないものもある・事例に依らず理解できないか、発生×非発生の混合部分での歩留まりから試行する　　　　　　　　追加的効果とは、因子が重なると元のいずれの効果より大きくなるrisk値が現れるこ... 続きをみる

■”重複”の論理式、率体積・率面積～”重なりの一般式”

・因子が重複すると率が高まったりそうでなかったりする　重複をいろいろ考えなおす ■ 曝露の重複　　　　　　　　　　　　図　曝露の重複；非独立な2因子　　斜線は v⋀c ・因子v,cが曝露ベクトルであり、一部曝露重複するとき、"vまたはc"の暴露を表す式は、つぎのようになる ... 続きをみる

追加的効果にみえる「観光船事例」

・生起因子が重なる層に追加的効果があるようにみえる　　　　　　　追加的効果＝元のrisk値より、重複した層のrisk値が大となる　 ■ 追加的効果・船事例の生起因子候補はcRDの大きな順から"tam" "shel" "potesara&q... 続きをみる