apply(R,c(2,3),mean))Sigmamm/(Sigma*n)``````多くの場合、多変量の間に正の相関があるか負の相関があるかについて中立の立場を取りたいので、分散共分散行列の非対角成分は正の値も負の値も取らせつつ、平均すれば0になるような半正定値行列を発生させたい。従って、このような場合には、Wishart分布からのランダム変数(行列)発生にあたっては、対角行列を与えることが適切であることがわかる。\lambda$の値を1に固定した上で、nの値を変えて、発生する行列の成分のばらつきを調べてみることにする。}matplot(ns,res,type="l",xlab="df",ylab="var")abline(v=ns[1])abline(h=0)```ここにみるように、自由度nが大きくなると分散は小さくなり0に収束していく様子がわかる。rwish()関数にk未満のnを与えるとえらが出るのだが、それが示すように、分散を最大にするためにはn=kとすることが適当であることがわかる。対角成分を1に揃えず適当に変えた場合にも分散とnとの関係が成り立つかどうかを確認する。}matplot(ns,res,type="l",xlab="df",ylab="var")abline(v=ns[1])abline(h=0)```対角成分がばらばらでも自由度が小さい方がばらつきが大きいことが確認できた。非対角成分は0とし、対角成分自体は各変量の分散の期待値に合わせて選びつつ、なるべくばらばらの値を取る(それにより変量間の相関の強弱のばらつきが生み出される)ようにするためには、自由度nはkに一致させることが適当であることがわかる。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。