morの推定勉強

Rで egを調べる 率

・曝露g ; eg をRで作れたので、他の因子を調べる. ■ 生起因子t、抑制因子sが、決まった後、粗な観察で効果が際立っていないとしても捨てきれない因子2つを加えて、4つとしたデータをもとに考える. 4因子；最大 2の4乗通り を考えることになる. ...

2023/10/26 19:07

Rで 曝露グループ egを作る記述

・曝露gをRで扱う試行 曝露gの特徴は、IDの重複なしに分類して因子効果をみること. ■ dfの名前 、作り方 eg ： 曝露グループ;単純に結合 ・具体 列番号 1 2 3 4 5 6 7 8 列名 "y" "wat" "tya" "mesi" "tori" "s...

2023/10/26 19:06

Rで計算 総当たりMHORと cOR比

・因子の効果を概観したい、疑わしい因子の効果を確認したくて、表計算で総当たり調整値をみた.そのR版. ・繰り返しを入れ子にした記述でMH指標を計算. ・層化は一階；一回. ・粗指標と比較するMHOR/cORを試す. ■ 総当たりMHOR MH<-NULL mh<-NULL ...

2023/10/18 21:00

Rの記述3. 層化度数の起こりやすさ

・層化し、とりうる度数ベクトルに対応する起こりやすさとの対応を記述 生起t、抑制sが挙げられた後、続く処理の記述 vstyとvstnのdfは、層化し、とりうる範囲の度数ベクトルからなる. i、0:7は、tに対するBGの幅.0から7まで動かすと度数、起こりやすさはそれに...

2023/10/14 11:14

Rの記述2. 層化;とりうる度数ベクトル

・疑わしい因子について層化し、度数を求める記述 ・生起以外の発生をBGとし、周辺度数固定し、とりうる幅の度数を求める記述 ・起こりやすさを調べる準備 ・MHORの値は、この段階の数値が必要 --------------- ・層化度数 ；生起 t、抑制 s xでyを層化し、...

2023/10/14 11:13

Rの記述1. データから粗な度数

・リスト dr ：マスターテーブルともいう ・2分反転データ ：簡単な表記のため y1 y0 re1 re0 の4つを作る. 作り方： 1） リスト2分 行を抽出 y1 と y0 に リスト をわける リストの列 yが 1に一致する ものを y1とす...

2023/10/14 11:12

Rの記述 シリーズ ～実用備忘

・実用的な備忘として 記述を残すシリーズ

2023/10/14 10:00

Rで計算 実発生数も並べる

・2×2表に 粗な指標を付け加える 実質発生数は、粗表から対象の因子単独で説明できる発生数 ( a - b / (b+d) * k ) / (a+b) の分母のみとなる.みかけの発生からBGとみなした相当分を引いた残り、実発生数. zhas <-NULL # ...

2023/10/10 23:59

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],d...

2023/10/10 23:55

Rで計算 2×2表でみたい... 配置するだけの作り方

2×2表を並べ替えて作る. 1行目はab、2行目はcdでできている. ------------------ ad<-NULL ab<-NULL for (i in 1:8) { ad<-cbind( intetab[i,1],intetab[i,2]) ab<-cbin...

2023/10/09 22:45

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...

2023/10/08 23:50

抑制因子らしいか. 層化実発生数率、b対応で起こりやすさ

・生起らしいのと抑制らしいのを検討して、生起、抑制ときめることとする. ・cORや実発生数率は、生起因子の候補を絞る. ・候補因子との層化で、らしさから数的な裏付けをもつ因子とする方法の1つ. ・生起因子に対する抑制因子の効果も計算する. ■ 層化での実発生数率 抑制因子...

2023/10/08 11:32

生起因子らしいか.実発生数率 を計算 cORと比べる；crude

・データによっては、生起因子を逸し、疑わしい因子を扱うこともありうる. ・生起因子らしさとは、事例の大部分の発生を説明できる因子であることも1つ. 曝露が重複してみかけ上発生が多いものは生起因子でない、としてよい. そのようなものを数的に示したい.多いとする数値は、なく...

2023/10/08 11:03

Rで計算. ”数字”になった df を数値に直す

xtabsは、度数ごとの因子dfだが、いつのまにか数字のdfになっていて、読み出し計算できない. まとめて数値dfにする. 計算例： cを省いた新ORを計算 ad/b intetab <- data.frame(lapply(xtabs,as.intege...

2023/10/02 02:00

Rで計算 2×2表でみたい 関数定義;tbt ( )から配置

・2×2表をながめたいのは、刷り込みかもしれないが、関数を組んで、全因子の2×2表を作る. abcdデータは、得られているので、並べ方の工夫をする. ・個々因子を指定するとき tbt<-function(x){ return( c(sum(y1[x]), sum...

2023/10/02 01:00

オッズからの見方 4.BG発生範囲の層化 起こりやすさ

生起因子が分かったのち、BGとした、bの値は、とりうる範囲が限られる.その範囲で、発生オッズをみる. b1による発生オッズ 横軸 1：8は t0s1のb1＝0：7 ...

2023/10/02 01:00

オッズからの見方 3. オッズプロットで層化をみる

・オッズプロットのおもしろさは、 ORが、原点から延ばした線の傾きである；再. ・層化に広げてみる. ■ 層化したオッズブロット t を sによる層化でみる i 7番目 t j 6番目 s tの sありなしで sなし a0/c0 2.06 ...

2023/10/01 21:51

オッズからの見方 2. オッズベクトルとplot

■ 非曝露オッズ b/d 非曝露オッズの記述は、 wat; 2 を例 hib [1] 0.0000000 1.2307692 1.2571429 0.5714286 0.7291667 ...

2023/10/01 21:29

オッズからの見方 1 オッズをながめる記述

オッズのまま眺める 記述： # hib 繰り返し 比を 各因子 分計算 hib<-NULL for(j in 1:8) { hib<-c ( hib, sum( dr[1]*(1-dr[j] ) ) / sum( (1-dr[1]) * (1-d...

2023/10/01 21:24