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.

memo 生起を含まないGで発生をBGとみなせると確認する記述

     # ▼  riskを生起、抑制、阻止にわたって逐次調べる記述 ▼
  rd_<- NULL
      y1<- yos
      v1<- 1- (1-osd[,13])*(1-osd[,8])    #    vi または tyap    としておく       
      v2<- 1- (1-osd[,7])*(1-osd[,14])    #    r  または choco  だけとしておく 
       r1_<-NULL
       r2_<-NULL
             NANK<-NULL
            NAAK<-NULL
           NNAK<-NULL

             nankb<-NULL

  #     plot (   xlim=c(0.4,0.8 ) ,   ylim=c( 0.5,0.8  ),""  )   # r1r2平面 座標 通常 .4, .8 .5, .8
         plot (   xlim=c(1,15 ) ,   ylim=c( 0, 4  ),""  )   #
for (k in 1:15)      #▼ riskを生起、抑制、阻止にわたって逐次調べる記述▼▼▼
       { 
            v3<-osd[,k]  
 nank <-sum( (1-v1)*v2*y1*(1-v3)) /sum( (1-v1)*v2*(1-v3)     ) # 生起なし抑制ありxなし  
 naak <-sum( (1-v1)*v2*y1*(v3)) /sum( (1-v1)*v2*(v3)     )
 nnak <-sum( (1-v1)*(1-v2)*y1*(v3)) /sum( (1-v1)*(1-v2)*(v3)     )
     #  r2<-sum( v1*v2*y1*(1-v3))/sum( v1*v2*(1-v3)) 
                r1_<- c(r1_,r1)
               # r2_<- c(r2_,r2)   
    nankb<- c( nankb,     sum( (1-v1)*v2*(1-v3) ))
             NANK<-c(NANK,nank)
            NAAK<-c(NAAK,naak)
           NNAK<-c(NNAK,nnak)
 #   print(  sum(  (1-v1)*v2*y1*(1-v3))    )     # nank 
 #  print(  sum(  (1-v1)*v2*(1-v3))    )     # nank        colnames(osd)[k]  "*"
    text( x= sum(  (1-v1)*v2*(1-v3)),y= sum(  (1-v1)*v2*y1*(1-v3)) ,colnames(osd)[k]    )
#  print(  sum(  (1-v1)*v2*y1*(v3))    )     # naak 
     } 



   plot(NANK)  
   text(  x=r1 ,y=r2,"---",cex=exp(4-sum( v1*v2*v3) ) ) # ばらつきをlogistic関数で近似
             text(  x=r1 ,y=r2,"|",cex=exp(4-sum( v1*v2*(1-v3)) ) )    
            } 
           text(x=r1_,y=r2_,"*") # risk 値 plot
           text(x=r1_,y=r2_+0.05,  colnames(osd),cex=0.7)     # r1,r2ともベクトルのままplot 
                # ▼

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