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...

■ ・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<- dr...

■ 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、...

・ MH総当たり表をグラフ表示して特徴から、注目する因子としておく 独立モデル係数をplotしてみる ■ 記述 for( j in 1:15) # MHの値を 線グラフで { plot( oswmh[ j,1:15 ],ylim=c(-0....

■ IDごとの因子たちの重複を計算してみる記述 ・・のうちy1 や tでありかつ・・ 生起因子との重複もわかる 対角線を眺めれば、曝露数となっている；同一因子名の交叉する数値 ■ 【 n×n 曝露重なりをみる表 記述 】 -----------------------...

■ 因子選択と交互作用項の設定は 別事例データでも通じるか調べる 因子選択 ～ 曝露数、cRD 絶対値の大きなもの 交互作用項の設定 ～ それらの主な組み合わせのみによる 2重交互＞3重交互 モデルは 切片≒0，...

・linear model を2値データに適用したとき summayの Multiple R-squared は、実感とずれがある かなり小さな値がでてくる ・yが0,1のデータがそのまま相関x,yでのyとして計算され Multiple R-squared となっている ・...

■ 因子選びの手順、交互作用項の設定ヒント 生起因子t、曝露の多い因子を知る記述はできた mesi steak は挙げることができたが、生起因子とできるだけ重複する因子を選び出す方がよいと思われた これは、生起因子に対して抑制、阻止の効果が働いてみえるという経験とも一致す...

■ 因子をできるだけ客観的に選んで、有利な交互作用をもつモデルで組み合わせを試す ■ 因子、モデル 因子 wat mesi tam potesara は 客観的選択 steakは 曝露がmesiに次いで大 mesi steakには、阻止を想定した交互 me...

保存したデータ csv ■◇ ただしい症例定義・・ .csv ； 全メニュー cludeなRDデータ名：crd ------------ data = kanzi 記述 dd<- NULL dd<- kanzi # dd= read.csv(file.ch...

■ 元データ ・4因子は客観的に選択した steなど以外を加えるモデルを作るため、26因子全部をデータとした ・症例定義2 ただし症例定義1は考慮せず発生としたもの ■ 4因子モデルと”＋適当な因子”で5因子モデル さらに独立と交互作用 切片とRsqで評価する ...

■ 因子の選択 cRDは簡便に因子を特徴づけられることを使って、因子選択に利用する ・cRD ・曝露数 の2つから因子を選択するということを記す ■ 全因子 dd= read.csv(file.choose()) # dd：csv 2...

■ 以前の計算から、 ・線形独立な予測子で推定;logistic回帰 すると観察とズレがあること ・抑制因子は単独で弱生起性、生起因子存在下で抑制 のような、一見二面性を示す可能性があること 【二面性・・】 ・論理式は、因子効果を単一とせず、データと推定とのズレを”補正”し...

・疫学のステップ；観察、仮説、解析；調整によってFBDのデータを調べてきた FBD解析の本来の目的；生起因子の特定 は実際、多くは調整なしで不都合がない また”集団感染”との鑑別も有力な方法がみえた 事例のデータの中で生起因子のみならず、他の因子も発生に関係するようで...

・sin cos tan cos tan は前記事と 別な答え 青線は原点からのベクトル 角度は青線の、y=1からの角度 円（1.0中心、r=1） 縦軸はx=1 前記 解の一部 cos

・円をめぐって逆数をみつけたのだが、円を取り払っても三角関数sin cos tan とそれらの逆数を作図できる. sin cos tan

■ トレミーの定理の証明で、大きさにおいて位置ベクトルの逆数を持つベクトルが直線上に現れた.見出せた.ベクトルの、軸に対する角度に応じて三角関数とその逆数もまた、見出せる. 1,0を中心とする半径1の円で考える ■ sin ■ cos ■ tan

MHRDのウエイトは、意味がわからない. ウエイトを簡単なものに置き換えて理解に役立つか. wについての table を tで層化し、MHRDをみるときを例にして・・. ■ ウエイトをシンプルに もし、ウエイトを単にn でつけたら・・ ：記述後記 (rd...

MHRDの式は、 [ ウエイト逆数による内分点ベクトル ] であり、 [ ウエイトの調和平均 ] を含んでいる. しかも、ウエイトそのものもまた、「人」n1とn2 についての調和平均である. ＝1/( 1/n1k +1/n2k ) ...

■ 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 ...