マッピング変数次元とそのダミー変数化について整理している。1次元空間でマッピングをするということは、1次元の座標について最高点を出す点を見つけることになる。通常の(重)回帰分析などでは、変数次元について一様増加、もしくは一様減少を基準に計算を組む。マッピングではちょっと異なる。1ローカスマッピングにおいては、極大点を持つ仮説と水平仮説との間での比較になるし、複数ローカスマッピングにおいては、複数極大点を持つという仮説と水平仮説との間での比較になる。これはその通りだけれども、面倒くさい。2次以上の空間でのマッピングをするなど、と拡張すると、この取り扱いは、やや、厄介。極大点の数だけ変数をつぎ込むことでひとしなみに扱えないかと思う。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。