Rの汎用記述　MHRDの総当たり計算 ～ osw事例データ

■　事例データに汎用なMHRDを計算 ■　記述 　　----まずは、事例のデータを入れる；データの複写 　t.data　<-　 　　　 #　 調べるデータ名を入れる　　　実例　oswの ” osd ” を入れる 　　---- 【ｎ×ｎ因子　MHRD】 　　----カラム数、行列定義；枠作り、カラム... 続きをみる

　いずれかに曝露したもの　；論理式　復習

　過去記事でも論理式を持ち出したが；cf　論理式が使えるRの計算 　sum( yos*(vi)*(1-(1-ch)*(1-mi) ) *(1-(1-yh)*(1-r)) ) 　　　　y1かつviに曝露かつ　ch mlいずれかに曝露　かつ yh rいずれかに曝露 　(1-(1-ch)*(1-mi) ... 続きをみる

Rの汎用記述　曝露数の大きな因子を選ばせる

■ ・船事例では、曝露数の大きな因子が生起、抑制因子の効果に影響しうることをみた ・曝露数の大きな因子を書き出す記述をする ---------- 曝露表の記述から続けて；保存dfなどを引き継ぎ　　---------- ■　曝露数ベクトル；行列 　　tem.data<- dr13 # 【具体データ　... 続きをみる

トレミーの定理--複素数を使う証明をめぐって

■　トレミーの定理の証明は何通りもあるが、少ない字数でできないか. ■　複素平面で複素数αについて、 　　　　　　　　　　｜α-1|=1 　のとき（円周上にのる）、α=1/ωとすると 　　　　　　　　　　|1/ω-1|=1 　から、 　　　　　　　　　　　|1-ω|=|ω| 　つまり、すべてのωが... 続きをみる

gam のメリット～スプライン

■　gam；平滑化によって、適合性が向上してうれしい.が、先憂後楽（交絡ではない）のため、曲線フィットについて考えておく. ・そのくねくね1つ1つに意味がつけられるかどうかである. ・曲線が結果にうまく沿えば見栄えはよい.が、差が小さくなればそれだけ正しいとは限らない（glmのオーバーフィット）.... 続きをみる

一般化加法モデル；Generalized Additive Model; gam

■　線形回帰といいながら、glmでは、logistic回帰ができてかなり重宝なのだが、一部のパラメータを2値化してモデル化しても、因子の影響度を考えるときに情報が限られる. ■　gamは、glmを含んだ、より広い関数とみてよい.ただし、係数が取り出しがたい. ■　しかし、連続な変数を生かして（情報... 続きをみる

調和平均の調和平均

■　調和平均の調和平均 ”調和平均の調和平均”　はどうなっているか・・・　　 ■　交換性　 nに適当な数をおいてみる. ・調和平均の調和平均では、 　( ((1/3+1/20)^-1 )^-1 +((1/10+1/30)^-1)^-1 )^-1 　[1] 1.935484 は、要素を入れ替えた、 ... 続きをみる

Rで記述： MHRD ﾏﾝﾃﾙﾍﾝﾂｪﾙ危険度差　生起因子で調整し・・

・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... 続きをみる

MHRD は RDベクトルの 内分点 Mantel-Haenszel

　 MHRDを式でみると、 　　 　　　　　　　　　 　・wはコクランウエイトといわれる ■ 内分点としてのMHRD 　i = 2 のとき、 　　 　　　　MHRD　＝ Σ wi rd i 　＝ 　 w1rd1+w2rd2　　　　 　　　　　　　　　　Σ wi　　　　　　w1+w2 　　　　　　　... 続きをみる

曝露パターン一致のものを比べる：　w；第3の因子

■　集まったデータ内で、ある因子wに注目するとき、その効果を調べるには、それ以外の因子への曝露が一致するものを探して比較するとよいのではないか.Rの記述は、やっかいになりそうだが・・. ▼　wは、「第3の因子・・」で浮かんだ1つの因子であり、別角度で調べる.ctrl gとして同じ条件にしたい.w1... 続きをみる

第３の因子　tree　　 t-s 検討とt-w 検討

■　tの曝露下で検討した因子の性質 　risk ；各データからは、全因子の性質がよくみえ、 　　sが抑制 　m p が阻止 　　w が抑制　 　　m；ほか他の因子が抑制の面も 　と多くの可能性を指摘しうる. ■　樹状図　tree 　t－sについて　と、t－wについてtreeで表せる.枝分れは因子の... 続きをみる

　( 計算 ) 複素数・反転による証明；トレミーの定理

■ 　複素平面上のトレミーの不等式    複素平面上に複素数α～Δの４点を考え、Δを原点に一致するように移動する.それらの距離の関係は、トレミーの不等式として、　 　　　　 　　 ｜α(γ-β)｜ +｜ γ(β-α)｜ ≥ ｜β(γ-α)｜　　  　①　　 と表せる. 　トレミーの定理では等号が成... 続きをみる

調和平均とは何か　harmonic mean

　ごく近視的に算数解釈する ■　調和平均とは 　調和平均は、 　　「率や比について平均をとるとき使う」とされる. 　また、 　　「分子に来るものが同じときは調和平均が適正」、あるいは、抵抗は並列のとき調和平均で、直列のとき算術平均など、言われる. ・dimを考える. 　平均速度の計算は、速度vの調... 続きをみる

Rで 第３の因子をさがす ・・tとs に影響するもの

・生起因子曝露群の中で、抑制因子１つとし、それ以外の因子を調べる. 　粗table、MH指標を一斉に眺める方法はRでも試せた.実発生数率は、効果の大きな因子を探すのに有効だった. 　目立たない因子は、BGとして無関連か、他の効果を持つかを調べる総当たり的方法を模索する. 　まずＩＤ数の大きな t曝... 続きをみる

Rで計算 cORを並べてみたい

・xtableを作ったのに加えて、ｃORをそろえて表示する cor<-NULL for( i in 1:8) 　 {　 　 cor<-cbind(cor ,round(intetab[i,1]*intetab[i,4]/intetab[i,2]/intetab[i,3],digits=2) ,""... 続きをみる

生起因子らしくもない？　感染症など外の要因

・生起因子らしさは、粗な発生数の多さ；事例全体に対し・・. 　それ以外：非曝露群における発生は小さいことに加え、低率でなければならないということだった. ・解析に使用する手元データに、発生の多くを説明しうる生起因子がないとき、外部menuや、感染症による別事例の可能性が強まる. 　持ち合わせた因子... 続きをみる

　因子の「２面性」

■　２面性とは 　　　　 　　係数と計算されるpr 　　　　　　  　係数　　　　pr 　　β。+ p     　-0.32　　　0.421 　    β。+ｔ         1.47　　　0.813　　 　　β。+ t + p     1.15　       0.760　　　　　　　　係数は前... 続きをみる

ｇ化してprを logit変換し、logisticモデルにする

　ｇ化は便利な反面、小Ｎのｇが多く表れ、悩ましい.大Nｇの頑丈さに依拠して率をlogit変換する方法を試す. 　層化での率差をlogisticモデルの係数へ拡張する試み. ■　手順 ・データｇの率のlogitをとり、未確定な係数和とみなす;zoi. ・率差のように、Nの比較的大きなｇから係数和：z... 続きをみる

余興　０～１を　０～１に

　pはｘによる関数とする.０～１を０～１に変換する式を・・ ・　 　　　　 　ｐは　0＜ｘ＜１の範囲で0＜ｐ＜１となるが、０または１近傍で変化が小さい. 　逆に言えば、ｘは0.5に近ければ大きくｐを動かす. 　 　・cosを使っても考えられる 　　 　　　　　

　logit変換値から縦軸偏差で最適化する

　logit変換して得た因子効果から合成値を得て、それと観察値との、差の二乗和で効果を最適化してみる. 　異常値の影響を減らして、因子効果の精度を上げる手計算. 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ここではstdevによる値を偏差という ■　観察したｇからlogit変換で差を取り、推定し... 続きをみる

ましかもしれない率差

　新たな率差を考えてみた.が、あまり効果がはっきりせず、つまり前記事の単純な計算でいいだろうということ. ましかもしれない率差 ・ｇの示す発生率差は、適当なｇと差をとれば、因子の特徴をみることができるのだった. 　　　率差； y1/N1-y2/N2 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ＊ サブ... 続きをみる

余興　加法定理（正弦・余弦）図形

・正弦・余弦　各加法定理を一緒に表す. ・長さ１とした斜辺の一端から時計回りにcosを作る.角度φ1として底辺をc1、これからさらに角度φ2としてc2を得る.他端からその逆回りにsinを作り、s1,s2を得る. 　　　　　c1 = cosφ1　　　　　c2 = cosφ1cosφ2 　　　　　s1... 続きをみる

双曲幾何と疫学推定(成分表示)

・　双曲線上のある点からｋ線（クライン円板にみたてた線)に射影されたものの x座標は、双曲線の座標s.uにおけるs座標の長さsで表せば、 　　　　　　　 　また、x座標で表せば、　　 　　　　　　 　　　　　　　　　 　　これは、　tanh(φ)　であるが、パラメータφをtanhの定義から成分で表... 続きをみる