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.

poisson分布の級数近似の誤差_訂正再掲


■ poisson分布を級数で近似する.第0ランク1-p、第1ランク以降の和をpとおくと、
 L1 = λexp(-λ)、 L2= 1/2λ^2exp(-λ) 、 L3 = 1/6λ^3exp(-λ) の順に、


 のように対応する.
 pにより、各度数が近似されるが、これの誤差をpoissonの定義式と比べる.
* 条件 L0-L3までの度数の和を比較する近似式の項をp^5までとする.
■ 理論値は、poisson定義式では(青●)高確率になるにつれ急速に1から離れる.L4以降に分布するものが増え、L3までの相対割合が減少するためである.これに対して級数近似では、(3乗ないし4乗項までの近似)広い確率域で理論値とかなりの一致をみる(確率0.8までの差〈0.047).しかし高確率域ではL4以降の近似が差を広げる(確率0.9での差0.144).言い換えればpが1に近づき、べきの効果より、係数の効果が大きくなる.
■ 近似式の注意は確率0.9以降の誤差である. 
 図 : 誤差をやや誇張して描画している. 


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