大きなSE・・線形独立を仮定した因子の推定結果
線形独立を仮定したモデルの推定で大きなSEを示す因子について追記する
・因子の削減のための篩わけ;多くある因子を削減する.
いったん因子個々が独立したものとしてモデリングし、推定されたリスク値をみると、リスク値の大きさ・方向、広がりSEを得る.
リスク値絶対値が大きい、またはSEが大きいものは残す.それ以外の因子を捨てる.
・リスク値絶対値が小さくてSEが大きい例
図示すると、
縦軸:リスク値 横軸:計算されたリスクの分布
左はデータによるリスク、右は線形独立推定値のイメージ.
組み合わせる因子によって抑制の効果をも持つときは、推定時あたかも幅広くリス
ク値を分散させる.
いずれの因子も偶然のばらつきはあるが、それからはずれたばらつきをもつものは調べる必要がある.
もちろん、非線形な効果を持つ因子があるならGAMにより処理する.