morの推定勉強

［曝露・係数分離］関係式～optim

■ 曝露と係数を分離して立式し、optimで推定する.因果関係を積とした関係式. ■ データ、式 dataのカラム 卵焼 生起因子     ta 16 鮭塩焼き 抑制因子 sak 1...

2022/06/26 23:15

クェート事例 逆ステップ 全因子が変化して不思議はない

事例： n=96、メニュー3個の事例、rate0.677とこれまた、高率. メニュー  r :  ﾗｲｽ , m : ﾐｰﾄ , t :  ﾄﾏﾄ いずれも、延べ曝露70<.    メニューを削減する必要がない.生起因子は簡単に区別できる. 差分計算から入って、独立...

2022/06/25 00:00

oswego事例 独立gデータ

■ データ 公開データには、oswego・・なるものがある.これを加工して解析（原典と一致している保証せず）. ■ lmで因子を絞る 線形独立推定するとバニラアイスが生起、ミルクとサラダ類が抑制とみえた.ミルクは (-) に係数が大きく、かつSEは大だった.他の因子のS...

2022/06/23 12:00

生起因子発散する事例；納豆オクラ 解析ステップⅠで

■ モデリングに向かないデータを解析する 生起因子に発散が起こる、何という偏りのあるデータだろうか.だが、生起因子を欠くモデルでは、切片にリスクが移り、他の因子はそこそこ推定できるのだった.これを利用すれば因子削減できる. ■ データ N=162程度、欠測多し （実質）...

2022/06/22 21:20

解析ステップのver upと選択

■ ver upの点 ・lmによってうまく因子削減でき、次いでg化差分から因子の性質がみえる. 交互作用モデルを経ないステップを考える.以前のステップの改定. ステップ Ⅰ lm系推定・・因子削減・・g化差分計算・・ Ⅱ lm系推定・・因子削減・・因子別名...

2022/06/17 00:10

lm系係数SEで因子削減 ＆ ”狙いの一つ”解決

 ■ モデル改良のあたりを少し詳しく調べた. 推定係数のSEから因子削減する.式改変、操作が簡単なlm系モデリングで攻める. ・使用データ 観光船事例、生起因子がないデータ （納豆オクラ事例は、モデルに向かない.MH一斉分析などで・・.） ■ lm系で推定・因子...

2022/06/12 21:21

独立データから着想・・同一因子 別名推定

■ 独立データ（非重複データ）は推定法によらず同一な結果をもたらし、元データに一致した.独立データを図式した段階で、mが抑制、阻止の2面性をもつことがわかったが、それを数的に表し、元データと一致するか調べたい. ■ 交互作用に工夫をしてみる.mの曝露データを m、m1、m2...

2022/06/07 20:33

メモ ベータ関数

ベータ関数 0≤ x ≤1 分母はパラメータによって決まる定数で （ 5,3 ）ならば105^-1 分子は多項式で、簡単に積分でき、 1/5x^4-1/3x^6+1/7x^7 よって Bの積分は下図のよう. この線は、x＝0付近で強く...

2022/06/05 09:42

独立データから個々の因子をみる mesiの特徴

・独立データは、線形とlogistic、mls推定とNLL推定が一致する. ・因子が重複するgは、複数生まれているが、係数の上下幅が広いものがある.独立gのリスク差をみる. ex リスク差 m単独曝露で   0.231 mを含むgは msp  0.2...

2022/06/02 22:00

余興；推定関数の加工

・推定関数は曲面の方程式で、mlsとNLLは最小値が描く線も異なっていた.この関数を加工し推定に使えるか・・.optimを用いて調べる. ① p-y図で「⤴」となる最小値を描くようなものを探した.mlsに1項加える. mls <- sum( ( pr- y )^2 -...

2022/06/01 23:00