・ORと比べてRDはデータ欠損がなく、MHRDをRで記述して試す.

 ■　MHRD
　 t；因子番号7　が生起因子であると容易に分かったとして、引き続き、因子を調べるとき、 MHの方法で t の影響を抑えてみる.
■　記述
・総当たり調整の想定をした.が、tの効果あるなしについて各因子調整する記述のみrunする*ようにした.
　　----
　　　y <-7　　#　固定する　*　
allmhrd　<-NULL
tfixmhrd<-NULL 
  for　(x in 1:8) {　　　　　　    #　x　　　全因子を調整対象とし、、、、　　　　　　　
#  for　(y in 1:8) {　　　　　      #　y　7 ; t  因子固定*　してt 有無についてtableを　　
　a1 <- sum( dr[,1] *dr[x]*dr[y]　)　　　#　y　t あり
　b1 <- sum( dr[,1] *(1-dr[x]) *dr[y])　　#　xの2×2を 固定yの tで層化
　c1 <- sum( (1-dr[,1]) *dr[x] *dr[y]) 　
　d1 <- sum( (1-dr[,1]) *(1-dr[x])*dr[y] )
　　a0<- sum( dr[,1] *dr[x]*(1-dr[y])　)　　#　y t なし　
　　b0 <- sum( dr[,1] *(1-dr[x]) *(1-dr[y]  ) )
　　c0 <- sum( (1-dr[,1]) *dr[x] *(1-dr[y]) ) 　
　　d0 <- sum( (1-dr[,1]) *(1-dr[x])*(1-dr[y]) )
#　式　；　　　　　　　ありなしによる、　の mhrd；；
        n1 <-a1+b1+c1+d1
　　 n0 <-a0+b0+c0+d0　
　 　k11<-a1+c1
        k10<- b1+d1
     　k01<-a0+c0
         k00<- b0+d0
    rd1 <- a1/k11-b1/k10 
    rd0 <-a0/k01 -b0/k00
 wei0 <- k01*k00/(k01+k00) 
 wei1 <- k11*k10/(k11+k10)
　mhrd<- (wei0*rd1+wei1*rd0)/(wei0+wei1)
                     mhrd
      tfixmhrd<-c(tfixmhrd,mhrd)
　# print( tfixmhrd )　
 }
# *      }
　-------
■　粗危険度差ｃRDと　tによるMHRD
・cRD
　intetabは、因子を行とする度数abcdであった.
　粗なRDは、
crd<- intetab[,1]/( intetab[,1 ] + intetab[,3 ])-intetab[,2 ]/(intetab[,2 ]+intetab[,4 ])　
crd
　でも得られる.

・MHRD　fixmhrd　
　対比する.
　　　 "y"　　  "wat"　    "tya"　    "mesi"　  "tori"　     "sake"　   "tam" 　"potesara"
粗　 1.0000　 -0.1286 　-0.0262　 0.1914　 0.1726　 0.0751　 0.4648　 0.2425
MH  1.0000　  -0.1649　  0.0492　 0.0643　 0.1375　 0.0251　　 NaN 　0.0628

　w；水は取り上げた中で最低値を示していた.

　plot(crd[2:8],tfixmhrd[2:8],xlim=c(-.2,0.5),ylim=c(-0.2,0.5))
　text( x=crd+0.03 ,y=tfixmhrd, menu,cex=1 ) 
　

　　　

　　　　　　　　　　　　粗なRDによる、tで調整したMHRD
　tyaが - から ⁺ に転じた.wは一貫して - .
　wは、tで調整したとき、よりはっきり抑制性を示した.
　tは粗 0.4648　
　これらの因子だけで説明すると仮定し、データの損失を防いだ換算としてRDを用いた場合、明瞭な影響を示す因子はw以外になかった.

■　解析
　「第3の」では、RDDなる値を計算し、wが浮かんだ.上の方法でも同様だった.
　sを抑制因子として試行してきたが、wは第2の因子とすべきかもしれない.他の因子がなんらの効果があることは想定すべき.
　粗なデータ、実発生数、RDDとともに第2の因子までを調べる手段ではある.
　一層の総当たりMHORは試行済みだった.Rで一因子の一層MHRDが記述できた.

　生起因子が浮かんだ
　　　　↓
　その影響を考慮した、効果としてMHRDを全因子について調べた
　　　　↓
　浮かんだ第二因子も入れて、次段階の解析をすべき

・RDは欠損がない、が層化を深めるとnが減る.

■　データ累積
 abcdor として　2×2表にcrdを加えておく
　crd__<-c(crd[1],"_",crd3[2],"_",crd3[3],"_",crd3[4],"_",crd3[5],"_",crd3[6],"_",crd3[7],"_",crd3[8],"_")
　rbind(abcdcor,crd__　　)