昨日の記事でRのDPpackageのDPbetabinom()関数の使い方をさらった観測データが320のオブジェクトについて9回繰り返し試行をしているわけだが、9回の繰り返し試行で、それの「表確率」の推定はそれほど精度がよくできるものではない。個々のオブジェクトでの試行回数が大きくなれば、そのオブジェクトの成功確率の推定値精度は上がる。みなして差支えないだろう。かの推定精度は下がらざるを得ない。各オブジェクトの試行回数が少ないときは、個々のオブジェクトの成功確率の推定幅は広い。それは、複数のオブジェクトが同一クラスタに帰属すると考えてよい可能性を上げる。オブジェクト数が多いときには、クラスタ数が少なくてもそれなりに説明できることになる。オブジェクト数が少ないときにもクラスタ数が少なくてもそれなりに説明できる。両者の違いは、オブジェクト数が多い方が、クラスタごとの成功確率推定値の精度がよくなること(たぶん)と、いくつのクラスタにするべきかの精度が上がること(たぶん)Rでやってみる。オブジェクト数を10,100,1000。事前分布をガンマ分布(a0=1,b0=1)とした場合を示す。「真実」はクラスタ数5で、その割合と、各クラスタの成功確率を示した上で、DPbetabinom()の結果のp分布を示す。ようにクラスタ数がおおくなるように指定すると以下のようになる。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。