・疑わしい因子について層化し、度数を求める記述
・生起以外の発生をBGとし、周辺度数固定し、とりうる幅の度数を求める記述
・起こりやすさを調べる準備
・MHORの値は、この段階の数値が必要

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・層化度数　；生起 t、抑制 s
　ｘでｙを層化し、tableを出す　　
　df    xあり層の yを  a,b,c,d　の順に出力
■　層化度数の記述
　sty　#　x　あり層
　　　　　　　 x<- 6　#　【その都度数値で指定し、実行】
　　　　　　　 y<- 7 #　【その都度数値で指定し、実行】
　a1 <- sum(　y1[x] * y1[y]　)
　b1 <- sum( y1[x] * re1[y] )
　c1 <- sum(　y0[x] * y0[y] ) 　
　d1 <- sum( y0[x] * re0[y] )
　sty<-c(a1,b1,c1,d1)

　stn　#     xなし層　
　　　　記述　stn　
　　　　　　　    x<-  6　#　【その都度数値で指定し、実行】
　　　　　　　　 y<- 7  #　【その都度数値で指定し、実行】
　　　　　　　　a0　<- sum(　re1[x] * y1[y]　)
　　　　　　　　b0 <- sum( re1[x] * re1[y] )
　　　　　　　　c0 <- sum(　re0[x] * y0[y] ) 　
　　　　　　　　d0 <- sum( 　 re0[x] * re0[y] )
　　　　　　　　stn<-c(a0,b0,c0,d0)

　検算
　　例　　x：6番目因子　　y：7番目の因子とするとき、
 　　　x<-6　♯ここはその都度指定
　　　 y<- 7　#同　　
   　　 　ｓなしｔ
　　　  [1] 37 4 18 25　　←　正解
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つづいてMHOR、実発生数率などを計算できる.・・・・cf　別記事
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tが生起と決まった場合、次の段階へ移ることができる.
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■　度数ベクトルdf　
　b対応による i ごとの層化度数
【ｔが生起、ｓが抑制と　指定済みなので、b1=7　i = 0:7　として　】 
なし層
vstn
　s0の iによるベクトル化
　m0<-a0+b0
　n0<- a0+b0+c0+d0
　k0<- a0+c0

　vstn<-NULL
　va0<-NULL
　vb0<-NULL
　vc0<-NULL
　vd0<-NULL
　　 for (　j in 0:7)
　　 { va0<- m0-7+j
　 　 vb0<- 7-j
　　 vc0<- k0-m0+7-+j
　　　vd0<- n0-k0-7+j
　 vstn <-rbind( vstn,c( data.frame(va0),data.frame(vb0),data.frame(vc0),data.frame(vd0) ) )
　 }
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vsty
　s1の iによるベクトル化
vsty<-NULL
 va1<-NULL
 vb1<-NULL
 vc1<-NULL
 vd1<-NULL
　 for (　j in 0:7)
　　 { va1<-m1-j
　  　 vb1<-j
　　   vc1<-k1-m1+j
　　　vd1<-n1-k1-j
　 vsty <-rbind( vsty,c( data.frame(va1),data.frame(vb1),data.frame(vc1),data.frame(vd1) ) )
　  }
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　 vsty
va1 vb1 vc1 vd1
[1,] 98 0 60 16
[2,] 97 1 61 15
[3,] 96 2 62 14
[4,] 95 3 63 13
[5,] 94 4 64 12
[6,] 93 5 65 11
[7,] 92 6 66 10
[8,] 91 7 67 9
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