一般化線型混合モデル
樋口さぶろお
龍谷大学大学院理工学研究科数理情報学専攻
理論物理学特論
L09(2015-11-26 Thu)
最終更新: Time-stamp: ”2015-11-26 Thu 22:09 JST hig”
今日の目標
1 一般化線型混合モデル
(GLMM)
とは何か説明で きるhttp://hig3.net
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略解:対数線型モデル・交互作用
L08-Q1
Quiz
解答:
交互作用のあるポアソン回帰log L = log (
e (β1+β
2+β
3+β
4) · 1
1! e −eβ1+β2+β3
)
+ log (
e (β1+2β
2) · 3
3! e −eβ1+2β2
)
+ 2 log (
e (β1+2β
2) · 5
5! e − eβ1+2β2
)
+ log (
e (β1+3β
2+β
3+3β
4) · 8
8! e − eβ1+3β2+β3
)
=(β 1 + β 2 + β 3 + β 4 ) · 1 − e β1+β
2+β
3+β
4+ (β 1 + 2β 2 ) · 3 − e β1+2β
2
+ 2 · (β 1 + 2β 2 ) · 5 − 2e β1+2β
2
+2β
2+ 2 · (β 1 + 2β 2 ) · 5 − 2e β1+2β
2
+ (β 1 + 3β 2 + β 3 + 3β 4 ) · 8 − e β1+3β
2+β
3+3β
4+
定数.
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一般化線型混合モデル
一般化線型混合モデル
L09-Q1
Quiz( 一般化線型混合モデル (2 項分布・対数リンク・正規分布 ))
N = 1
の2
項分布p(y) = q y (1 − q) 1 − y で,
ロジットリンク,
線型予測子が
logitq = β 1 + r
のように,
固定効果β 1 とランダム効果r
の混合である場
合を考える. r
は母平均値µ = 0,
母分散σ 2 = s 2 の正規分布にしたがう. r
について積分でp(y|β 1 , s)
を書こう.
ただし, β 1 ̸= 0
のとき原始関数の
書けない積分なので,
積分のまま単純化しておけばよい.
r
の混合である場 合を考える. r
は母平均値µ = 0,
母分散σ 2 = s 2 の正規分布にしたがう. r
について積分でp(y|β 1 , s)
を書こう.
ただし, β 1 ̸= 0
のとき原始関数の
書けない積分なので,
積分のまま単純化しておけばよい.
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