MHORのCIをdhyperを使って調べる.
　層化により、周辺度数を固定し、BGの頑健性に依拠した推定.

■　MHORの対応；「ｂ対応」
　記事「dhyper 層化してBGを調べる」「周辺度数固定条件下での指標とdhyper の対応」　では、b1が決まるとMHOR、dhyper；起こりやすさが対応してくるのだった.
　MHORと起こりやすさ；dhyperとが結びつく.　～「ｂ対応」とでもいっておく.

■　MHORの起こりやすさの”範囲”
　層化したtableからのMHORと、対応するdhyperから図が描ける.
　　　　

　　　　

　　　　　b1；1：5における累積の起こりやすさによるMHOR

　度数；b1などは整数であって、「ｂ対応」での MHOR・起こりやすさの値もまた、とびとびである.MHORは、図から、
　　　　　　　MHOR　 10        ,CI  12.5  ..  8.3　　    0.20 ，0.81   に対し・・

・　R関数によるCIとの結果の比較
　不連続な値から信頼区間を求めるのは無茶と知りつつ、あえてMHOR,95%tile；CIを比べる.
　「ｂ対応」で図からおおよその値、範囲を読み取り ①、定義による手計算MHOR値 ②、Rに備わる関数mantelhaenで観察したままのs1、s0に対し、exact＝Tとした結果 ③を比較する.　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  　
　　　　　　　　　　　　  MHOR　　    CI　　　　　    レベル　　　　　　　　　 　 　
   　① 　    　  「ｂ対応 」  　10 　      7　        4            0.05，0.95 あたり　　
　   ②      手計算 ；定義式　     9.32　　　-　　　　　　　-　　　　　  過去記事
   　③ mantelhaen；exact         9.47*    3.77　 27.43　    0.05，0.95　　観察データによる 
　　　　　　　　　　　　　　　　 *　exactなしだと 定義式の  MHORに一致する.

　超幾何分布を使っているはずの mantelhaen；exact であるが、MHORはやや異なり、CIはだいぶ異なる.
　今回試行した方法「ｂ対応」と直接比べると、CIはより鋭いものとみえた.

■　MHORの手計算やCIは手付かずだったこともあり、ここ数記事　・・
・hyperの使い道を考えてきた.生起因子の効果が、抑制因子、阻止因子からの影響で複雑に思えた.BGからなら単純な試行ができそうだった. t0；BGでの発生が、事例では都合よく散らばり、”一定”とみなし、BGの頑強性に基づいてMHORの区間を調べた.
・MHORと起こりやすさは、不連続な値としてペアで数値が得られる.
・tableに現れる度数、周辺度数の条件を設けると、鋭い結果となる場合がある.