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.

おまけ Rで t0 もみる

 弱抑制を調べた際の記述を改変してt0を調べる


・データ限定:t0 に限る
  name  [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]  [,8]
  [1,]  "y"  "wat" "tya" "mesi" "tori"  "sake" "tam" "potesara"
         #                                 ↓ 
  ye<-cbind( dr[,1], (1-dr[,7 ])*(dr[,2]+dr[,3]+dr[,4]+dr[,5]+dr[,6]+dr[,8] ))  
dosdata<- NULL
for(i in 1:8) {
   yi<- ye[ye[,2]==i,]    
# 分母  yi内の ・・
   bo<- nrow(ye[ye[,2]==i,] ) 
# 分子 y1の計    yi[1,] の 和
   si<- sum(yi[,1]) 
# 率
 ri<- sum(yi[,1])/nrow(ye[ye[,2]== i ,] )  
 ind <-c(bo,si,ri )  
 dosdata <-rbind( dosdata,ind)
  }
rownames(dosdata)<-t(c(1:8))
colnames(dosdata)<-c("ID","発生","率")


dd<-dosdata


# はしご図
 if( dev.cur() > 1 ) dev.off() # 前の図を消す
for ( i in 1:6) {
  bb <- dd[ i ,1]         #  i 番目の 分母 ;例 12 
   plot( 0,xlim=c(1,6),ylim=c(0,1),cex=0 )
    # mid
     # i 番目のdataでの hgは mid
     # dhi <- dhyper( c(1:50) ,132,81, dd[i,1] )   # mid
     # 最大値は mid
     #mn<-  which.max( dhi )      # 番目 mid ほんとにmaxなのか
     # mid <- sum(dhi[1:mn]) # mid
   # text( x=i , y=mid , "+ " , cex=2 )   #   mid  +の位置
    # mid
# × text(x=i ,y=phyper(1:bb-1,7,38,bb),"-" ,cex=dhyper(1:bb-1,7,38,bb)^0.5*10,col="gray" ) 
text(x=i ,y=(1:bb-1 )/dd[i,1],"-" ,cex=dhyper(1:bb-1,7,38,bb)^0.5*10,col="gray" ) 


      # y位置 は (1:bb-1) /bbであって
     # 大きさを起こりやすさにすべきで 


 text(x=i ,y=dd[i,3],"○")
 par(new = T )
  }

×

非ログインユーザーとして返信する