■　r1r2plotにおいて各因子は、平均を示す点を通る、kごとに異なる直線上に位置する 

　　　　　　　　

　　　　　　　　r1r2plotにおける　曝露数、効果、RD、G平均の関係
　曝露は、直線の傾きを変え、効果は平均値からの距離を変える　なお、RDはr2=r1の線へ真下に降ろした線の交点との差
   また、このG内での平均あたりにある、信頼性のある因子は、発生に影響しない無関連因子が集中する
　
　chocoを例に、平均とchを現すと、
　　plot(xlim=c(0.5,0.9),ylim=c(0.2,0.8), c(chr1r2[1],avv[1]) , c(chr1r2[2],avv[2]) ,type="b")
　・plot関数は。x座標ベクトルついでy座標vを指定する

　　　

　・type bは　〇‐〇と　位置と傾き、大きさを表現できる
　各因子について、率を行列とするためosmxに５，６行を枠開けする
　oamz<-rbind(osmx,osmx[5,])　 # NULLな5行を6行として結合　；5，6に枠を設ける
　率を計算し、行列に入れる　r１・r２
　 oamz[5,]<-oamz[1,]/oamz[2,] #　率r1の数値を埋める
　oamz[6,]<-oamz[3,]/oamz[4,] #　率r12数値を埋める
plot(xlim=c(0.5,1),ylim=c(0,1),rbind(oamz[5,],avv[1]) ,rbind(oamz[6,],avv[2]) ,type="b")       
      #  率r の数値と平均avをつなげたベクトル；線として描画 

        

　　　　　　　　　　因子のｒ１ｒ２プロット　 平均avとを線でつないで描く 
　
もうちょっと数学的にすると、
　３次元 r１ r2 k 座標で漸近的に曲面 となる　　

　　　　

　　　　　r1r2k空間にある曲面上に 因子は位置する
　因子の効果の大きさ、質は、そのkにおける平均からの距離、方向になる
　r1r2plotは、その平面への写映

▼　コホートゆえのばらつき方向がある
・揺らぎが　発生　に起こるとき　＝ 発生数が増減したときの r の変化
　

　このことは・・r1r2 plot上で、多くの因子が右下がりな帯状域に分布する理由
　実はそれぞれのばらつきも同様に右下がりとなる
　また、milkやsaladにみるように非曝露は平均に漸近し、意味がなくなる