リストデータを2分反転すると記述が簡単になるのだった.
　これによって、層化する式は係数を乗じるような計算になる.

　tableをベクトル化する記述 
　　　　　2番目の粗発生数を示すmを題材として・・

■　table記述
　　sum(  y1[4] )　　　　
　　　　　　　　　　　sum( re1[4] )
　 　sum( y0[4] )
　　　　　　　　　　　sum( re0[4] )

■　度数のベクトル化　　　　　mの粗なtable　横に並べて表す
　　       m4<-c(sum(　 y1[4]　),sum( re1[4] ),sum(　 y0[4] ),sum( re0[4] ) )
　　   　[1] 131 8 105 14

■　層化
・mとpot　
　m を　pot有り無しで分ける  [4]   [8]
　　  m_p0  <-c(sum(　re1[8] * y1[4]　),sum( re1[8] * re1[4] ),sum(　re0[8] * y0[4] ),
　　　　　　　+ sum( re0[8] * re0[4] ))
　　  [1]  　13 　　3　　 22　  9
　　
　　  m_p1  <-c(sum(　y1[8] * y1[4]　),sum( y1[8] * re1[4] ), sum( y0[8] * y0[4] ),
　　　　　　　+ sum( y0[8] * re0[4] ))
　　  [1] 　118 　5　  83　   5
式の一般型　
・　i と j を数で指定する　
　　 見たい主な因子　i <-　　ｉ　の出方みる
　　　　　層化する因子番号　j 　 <-　　Jなし、ありで分ける　
・　[8]　で　[4]　
　i <-　4
　j<-　８
　mesipn<-c(sum(　re1[j] * y1[i]　),sum( re1[j] * re1[i] ),sum(　re0[j] * y0[i] ),
　　　　　　　+ sum( re0[j] * re0[i] ))
　　mesipn
　　　[1] 13 3 22 9
　mesipy <-c(sum(　y1[j] * y1[i]　),sum( y1[j] * re1[i] ), sum( y0[j] * y0[i] ),
　　　　　　　+ sum( y0[j] * re0[i] ))
　　mesipy
　　　[1] 118 5 83 5

　層化以降は、MH調整のための計算が可能