アールメカブ

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• R_対数線形モデル へ行く。
  • 1 (2007-11-03 (土) 12:54:45)
  • 2 (2007-11-03 (土) 14:21:22)

*対数線形モデル [#k22d814e]

データは東大「人文社会科学の統計学」 p.277
飽和モデル，独立モデル

social.mobility2 <- 
  array(c(
    517, 244, 250,
    152, 351, 328,
    7, 13, 140,
    441, 159, 272,
    130, 227, 351,
    24, 21, 268
    ),
    dim = c(3,3, 2),
    dimnames =
    list(
     father = c("white","blue","agri" ), # = c(1)    
     child = c( "white","blue","agri"),  # = c(2) 
     year= c("1985", "1975")             # = c(3) 
     )
    )
  class(social.mobility2 ) <- "table"
  ftable(social.mobility2)

  library(MASS)
# 3次の効果を含めた飽和モデルは，自由度ゼロなので必ず適合する。p. 271
 social.mobility2.loglm <-
    loglm(~father + child + year +
       father:child + father:year + child:year +
       child:father:year,
     data=social.mobility2)
 anova(social.mobility2.loglm, test="Chisq")
# 以下は，3次の効果を外した同時独立モデルだが，これに有意差は無い。つまり，この項は「効いていない」 #(テキストでは) year の効果は無い。

  social.mobility2.loglm3 <-
   loglm(~father + child + year
    + father:child + father:year + child:year, data=social.mobility2)
  anova(social.mobility2.loglm3, test="Chisq")

# 同じことだが，以下でもよい
 social.mobility2.loglm3 <- loglm(social.mobility2,
    list(c(1), c(2), c(1,2), c(2,3), c(1,3)))

# さらに同じことだが，loglin() 関数を利用してもよい
 social.mobility2.loglin3 <- loglin(social.mobility2 ,
   list(c(1), c(2), c(1,2), c(2,3), c(1,3)))
 # anova(social.mobility2.loglin3, test="Chisq")
 # summary(social.mobility2.loglin3)
 1 - pchisq(social.mobility2.loglin3$lrt,
   social.mobility2.loglin3$df)
 1 - pchisq(social.mobility2.loglin3$pearson,
    social.mobility2.loglin3$df)#


 # 東大「人文社会の統計学」 p.276
 # log m = u... + ui.. + u.j. + u..k + uij. + ui.k + u.jk (9.33)
 # ここで uij.  ui.k  u.jk がそれぞれ，father:child, father:year, child:year
 # を表しているが
 # uijk (p.276下から12行目), すなわち father:child:year
 # は含まれていないモデル
 # なお u...  は全体平均 grandmean は暗黙のうちに含まれる
 # ui.. 行平均  u.j. 列平均 u..k  軸平均は それぞれ要因 father, child, year
 # を指定して含まれる