morの解析ブログ

解析疫学、リスクにまつわるメモや計算

「推定」のまわりをさぐる.教科書では「解析はMHにより行う、因子が多ければ重回帰を用いる」という風で詳しい例は少ない.独自(のつもり)な思いつきで具体に試行.
 数理を用いるべきアセスメントにも切り込む.

gam係数の因子による変化

■ GAMにおける因子影響
 gamにおいても、因子の削除により、他の因子推定係数が影響を受ける.これはgamがglmの拡張であるから当然である.(glmにおける因子の代償性変化は、すでに記事にした.)
 また、平滑化係数を変化させると平滑化因子の曲線と線形因子の推定係数とが変化する.
■ 平滑化因子・交互作用項が設定された具体的なモデルではどうなるか.
 平滑化因子は、交互作用項を設定したとき、しないときで変化は小さく、目立たないが、因子を削除したとき、しないときでは、回帰曲線が変化してくる.
■ これにより、平滑化因子は、取り入れられた因子との間で調整されているとわかる.
 因子を適切に選択するとともに、非線形なパラメータもうまく設定していく必要がある.


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