ss.ただし、この招待選手というのは、100m走の速さを基準に招待されたわけではなく、マラソンが得意であることで招待されたという。registrants.データを作成してみる招待選手の割合が20%で、全1000人の大会。選手番号順に並べ替える。1.00000E-04)}このモデルファイルを"model4.txt"として保存しておく。"model4.txt"write.model(model4,file.name)実行するには、タイムのデータと人数を与える必要がある。だれがどちらのグループに属するかは不明ながら、「不明」という情報を与えることになる。ちなみに、「速い群」を仮に1(招待選手群とは限らない)、「遅い群」を仮に2とするために、群情報は次のようにして与える。モデルでは、2群の比率をディリクレ分布から採用するように書いている。ディリクレ分布が平坦になる(どんな場合も同確率で想定)するには、引数としてc(1,1)を与えるのがよいから、それをalphaというベクトルとして与えているタイムのベクトルをソートする。グループのベクトルは、第1要素に1を、最終要素に2を与え、それ以外にはNAを与える。これにより、全選手のうち、最も速いヒトと最も遅いヒトは必ず別の群に属することになるが、まあ、それは許せる範囲とみなすその上で、初期値を与える必要がある。2群の比率は0.5:0.5で与えるのが、よいだろう。比率が全く不明なときの期待値がそれだから。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。